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5G時代與AI邊緣運算結合 倍速實現智慧製造
[作者 戴智偉]   2020年03月03日 星期二 瀏覽人次: [3640]

台灣5G頻譜釋出的第一階段競標已在今(2020)年1月16日告一段落,第一階段得標廠商中華電信表示將按照原定計畫於2020年第三季開通5G服務,為台灣的5G通訊時代訂出明確的服務時間表。


5G同時擁有高速(speed)、低延遲(latency)、廣連結(connections)三項特性,其中,後兩者對產業發展影響顯著。而當5G加上AI邊緣運算,將對工業互聯網中的智慧製造產生哪些影響?


從台積電的致勝關鍵說起

業界人士分析,擁有技術領先、製造優越和客戶信任等競爭優勢,全球晶圓代工龍頭企業台灣積體電路公司,在2019年第四季出貨量占全球五成(52.7%)以上,市占率分別為亞軍三星(Samsung)17.8%的三倍、季軍格羅方德(GlobalFoundries)8%的六倍。是什麼讓台機電如此強大?


早在2011年起,台積電營運團隊開始將大數據、機器學習等技術,應用在製程管理以降低生產週期,經過2018年與2019年持續累積經驗,造就台積電這半年的爆發式成長,這是智慧製造技術造就企業成長的成功個案之一。


根據台灣媒體報導,台積電從2000年開始打造全自動化環境;2011年開啟智慧化時代,導入整合式IT平台、大數據分析與應用;2016年啟動機器學習與深度學習,進入AI化時代;並從2018年起每年培育300位深度學習工程師,進入工業4.0的時代。


由於這一連串的智慧化之路,讓台積電取得在2018年量產7奈米製程,以及2020年量產5奈米製程的競爭優勢,在全球半導體製造技術上成為遙遙領先的領導者。


和大工業的革命性躍進

美商特斯拉汽車所需的汽車傳動軸,是由台灣的隱形冠軍和大工業所提供。和大工業透過智慧製造改善傳統作業效率,從過去投料到產出需要約2個星期的生產週期,大幅縮短至90秒便能產出一支汽車傳動軸,這樣的效能即是充分應用智慧製造後,所帶來超乎預期的革命性跳躍。


海爾:人工智慧加5G的互聯工廠

中國的家電龍頭廠商海爾,在2019年世界工業網際網路產業大會上,聯合中國移動與華為技術正式發佈「人工智慧加上5G」的互聯工廠,以全新的商業模式以及資通訊科技(Information and Communication Technology;ICT)的創新與變革,重新定義未來智慧製造。


事實上,從機台蒐集數據不是新的概念,但將數台設備透過DCS(Distributed Control System,集散控制系統)、PLC(Program Logic Control,可編程邏輯控制器)或PC-Based控制系統完成自動化的目標後,再進行軟硬體、數據資訊與網路傳輸技術的整合,即將轉型成工業4.0新時代(如圖一)。



圖一 : 軟硬體、數據資訊與網路傳輸技術的整合,將重新定義未來智慧製造,轉型成工業4.0新時代。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)
圖一 : 軟硬體、數據資訊與網路傳輸技術的整合,將重新定義未來智慧製造,轉型成工業4.0新時代。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)

智慧製造 持續進化的工業數據

產業界由過去使用感測器數據來優化自動化控制的方法,隨著時間與技術的推移與進化,已發展為工業物聯網(IIoT)的新架構。


從技術角度上來看,IIoT並沒有改變原有工業數據的價值,反而補充了許多原來透過感測器無法獲取的數據,這些數據來源可以來自於手持式裝置、運輸載具、影像監控系統、企業ERP數據等。


也就是說,透過新科技獲取更多具參考價值的數據,再從數據庫中提取特徵,透過人工智慧達到提高產量、降低成本、提高庫存週轉率等,進而優化供應鏈、庫存管理、製程、產品品質以及產品交貨期等需求,能協助製造業朝智慧製造邁進。


IIoT:從終端市場到製造平台的最佳捷徑

目前市場上越來越多的產品或物件內建連結網路的功能,例如:智慧手機、冰箱、洗衣機、冷氣、打掃機器人等,這些產品或物件都會藉由網路來傳遞使用者習慣的數據給製造商,藉以改善產品設計或是新產品與服務的設計參考。這些具有網路連結的產品加上智慧工廠的架構,形成了一種具有智慧互連的相依性(圖二)。



圖二 : 具有網路連結的產品加上智慧工廠的架構,形成一種具有智慧互連的相依性。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)
圖二 : 具有網路連結的產品加上智慧工廠的架構,形成一種具有智慧互連的相依性。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)

透過智慧互連的方式產生製造數據、消費者使用數據、供應鏈數據等,製造商再從這些數據庫中找出具有價值的創新服務模式,為企業與消費者創造更好的使用者經驗以達雙贏的目的。



圖三 : 從應用價值的功能與目標出發,透過統計特性從資料端挖掘特徵,用智慧互連的方式會產生各類大數據。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)
圖三 : 從應用價值的功能與目標出發,透過統計特性從資料端挖掘特徵,用智慧互連的方式會產生各類大數據。(資料來源:MIC資策會/整理:戴智偉)

產業結構已變革

隨著越來越多的感測器與內建感測器的設備(如:手持式裝置)創建的混合數據環境,加上5G架構投入商業服務後,未來將會有更多的地理資訊,數據格式從各式各樣的系統產生,精準妥善的利用這些數據,將改變現有市場上的競爭情況,例如:臉書(Facebook)計畫推出自用版的加密貨幣Libra,這將使得現有金融體系增加藉由金融科技挑戰的全新案例;又或是亞馬遜(Amazon)的Echo以及谷歌(Google)Home智慧音箱的問世,充分蒐集了消費者的家庭生活方式(Life Style),這些數據經過時間積累,將可能來重新塑造物流業,外送行業等的新商業模式讓客戶擁有新的服務,讓生活變得更便利。


改變已策動,爆炸式的應用隨時可能擊發而直接衝擊到現有的產業供應鏈,面對這樣可能的改變,你的企業準備好了嗎?


擁抱工業互聯網與整合現有感測器的策略

借鏡台積電的經驗,導入整合式IT平台及大數據分析與應用,是進入智慧工廠的基礎。目前台灣的製造業多已完成自動化的環境,因此將目前感測器的數據視覺化以及與BI系統整合,可視為實現智慧工廠的第一步。


另外,「預測性維護」的技術也開始在部分的製造業建置與部署,可以預見工廠智慧化的挑戰將可能會是:多種協議的數據整合、資訊基礎架構將承載更多數據量、數據的格式與來源的多樣化、推陳出新內建不同感測器的設備,以及新的數據孤島等。


(本文作者戴智偉為精誠資訊智慧雲端策略發展事業部資深技術處長)


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