邊緣運算將作為智慧製造的新利器

邊緣運算可有效解決目前工業物聯網遇到的瓶頸,實現智慧製造的第一步

根據經濟部中小企業處統計,目前全台灣中小企業約有140萬家左右,佔全體企業比重高達97%,是撐起台灣經濟的主要來源。不過,隨著全球大環境變動,繼續延用傳統經營模式將使企業逐漸失去競爭力。雖然諸如工業4.0、智慧製造的概念已被提出多年並且在先進國家已經有許多成熟與穩定的案例,即便台灣的大型製造產業也已開始逐步朝智慧化生產邁進,但台灣佔最多數的中小企業卻仍因資本、技術問題卡關,對智慧製造只能「心有餘而力不足」。
對於導入智慧製造的方法我特別認同清華大學 簡禎富教授所提出的「工業3.5」,台灣中小企產業只要部分製程導入智慧化生產,其實便可大幅提升產能產生顯著的效益就像鋼鐵人穿上智能裝甲一樣強化自身能力。只要讓工廠管理者掌握廠內機械設備的稼動率、生產情況等數據圖表化便可對此進行接單、生產排程、設備監控等最佳化的決策,協助台灣中小企業向智慧製造邁進一小步,卻是成就企業永續發展的一大步。
而為了將工廠數據可視化,如何透過工業物聯網方案與工廠設備連接至為關鍵,但目前仍存在幾項課題待解決:
  • 老舊設備連結問題:一般中小企業所使用的生產設備使用年限都相當久,老舊設備的控制器可能不具備與系統連結的通訊能力或是接口,甚至有些設備沒有控制器。
  • OT與IT的溝通問題:IT與OT都各有其通訊技術且兩者並不相容,但工業物聯網的核心價值讓OT與IT兩大系統間的數據順暢流通,因此這兩套系統如何緊密鏈結,會是必要課題。
  • 數據的可靠性:智慧製造需要可靠的數據做為決策依據,因此需要克服在網際網路連接不穩的情況下不會丟失數據或出現操作故障。
  • 網路安全:工業物聯網是智慧製造系統的運作骨幹,一旦受到攻擊導致停擺將帶來巨大損失,若未設置正確的授權機制,系統風險將面臨挑戰。
資料來源:Though Works
在萬物聯網的時代,使用邊緣運算的分散式物聯架構不僅可減輕當數千百個節點部屬與維護所造成的雲端負荷挑戰,更藉由邊緣運算的關鍵優勢提供了工廠數據可視化的有效解決方案:
  • 更快的響應時間:邊緣計算設備提供本地的數據存儲和計算能力。沒有到雲端的往返可以減少延遲並提高響應速度。這將有助於防止關鍵的機器操作發生故障或發生危險事故。
  • 間歇性連接時可靠的操作:邊緣計算設備需具備本地存儲機制和處理數據的能力可以確保在網際網路連接受限的情況下不會丟失數據或出現操作故障。
  • 安全性和隱密性:由於邊緣計算的技術很多設備和雲之間的數據傳輸是可以避免的。可以在本地過濾敏感資訊,只將重要的數據資料傳輸到雲端。這允許用戶構建一個對企業安全和審計至關重要的安全合規框架。
  • 經濟有效的解決方案:網絡帶寬、數據存儲和計算能力所產生的雲端成本一直是物聯網項目的實際問題。邊緣計算可以在本地執行數據的預計算處理,這使得企業可以決定在本地運行哪些服務,以及將哪些服務發送到雲,從而降低整體物聯網解決方案的最終成本。
  • 傳統和現代設備之間的互操作性:邊緣計算設備可以充當傳統設備和現代機器之間的通信聯絡橋樑。這允許傳統工業機器連接到現代機器或物聯網解決方案。
資料來源:Altizon Systems
為了克服以上問題,勢必不能再用以雲端運算(Cloud Computing)為基礎的集中式運算架構來連結每一台設備資料,而需以邊緣運算(Edge Computing)為基礎的分散式運算架構來打造與設備之間的資料連結。


最後更新:2019-06-05 06:15

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