從18世紀(jì)在英國發(fā)起的第一次工業(yè)革命開始,如何利用不斷創(chuàng)新改良的機器或持續(xù)演進(jìn)的各種科技取代人工勞動力,以提升生產(chǎn)效率、擴(kuò)大制造規(guī)模,成為人類一直在追求的目標(biāo)。如今隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)等新興技術(shù)的崛起,以及德國提出的“工業(yè)4.0”愿景,工業(yè)革命已經(jīng)邁入第四個階段,其目標(biāo)是推動傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型,打造導(dǎo)入IoT與AI技術(shù)的智能化工廠,通過大數(shù)據(jù)的收集與分析,以及利用各種數(shù)字化技術(shù)構(gòu)筑的虛擬模型,讓現(xiàn)實世界的生產(chǎn)效率與良率更高,同時節(jié)省成本、提升安全性并激勵產(chǎn)品創(chuàng)新。
那么,智能制造的未來會是什么模樣?
制造業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型驅(qū)動創(chuàng)新
從自動駕駛車輛到智能手表,如今市場上各類電子系統(tǒng)越來越復(fù)雜,不但需要整合各種機電零件與軟件,還要求更高的連接性以及導(dǎo)入可持續(xù)性概念,為制造業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計研發(fā)、生產(chǎn)線與供應(yīng)鏈管理等方面都帶來了許多挑戰(zhàn)。西門子(Siemens)數(shù)字工業(yè)軟件大中華區(qū)副總裁暨中國臺灣地區(qū)總經(jīng)理陳敏智表示,這些復(fù)雜產(chǎn)品的開發(fā)需要工程師的跨領(lǐng)域知識,像是進(jìn)行散熱、跌落試驗等多物理模擬,以及不同團(tuán)隊之間更多的協(xié)同合作;要讓難度日益升高的產(chǎn)品開發(fā)速度跟上需求,就必須擺脫傳統(tǒng)方法,進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)型。
“在制造業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的過程中,以往界線分明的IT與OT會越來越密不可分”,陳敏智解釋,“IT就是包括像是企業(yè)資源計劃(ERP)、供應(yīng)鏈管理等,而OT就是生產(chǎn)設(shè)備的管理,像是工業(yè)控制系統(tǒng)/數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(ICS/SCADA)?!痹诋a(chǎn)品制造過程中,SCADA會收集很多的數(shù)據(jù),而是否能把這些從不同機器收集到的數(shù)據(jù)去跟整體良率、或是跟針對哪一家客戶、那一種原物料生產(chǎn)出來的結(jié)果作一些分析比對,就是IT與OT的融合;這些數(shù)據(jù)與分析結(jié)果慢慢累積成為有用的信息,甚至以AI的方式來指導(dǎo)生產(chǎn),就能夠?qū)崿F(xiàn)智能制造,這不僅能讓廠商達(dá)到在營收與利潤方面的提升,也能降低打造產(chǎn)品實體原型的成本。
陳敏智指出,為協(xié)助制造業(yè)廠商順利完成數(shù)字轉(zhuǎn)型,西門子提供的解決方案包括三大主軸:“一是全面性的數(shù)字孿生(Digital Twins)技術(shù);二是針對不同應(yīng)用與環(huán)境打造的定制化的可調(diào)節(jié)、現(xiàn)代化方案;三是一個具彈性的開放性生態(tài)系統(tǒng)。”我們在十年前就制定了目標(biāo),要將虛擬與現(xiàn)實環(huán)境融合,如此在產(chǎn)品從設(shè)計、生產(chǎn)到應(yīng)用的整個生命周期中,每一個步驟在實際執(zhí)行之前,都可以在虛擬的環(huán)境中進(jìn)行規(guī)劃與驗證;由數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)筑的虛擬環(huán)境與現(xiàn)實世界形成一個閉回路,持續(xù)將來自現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)回饋至虛擬環(huán)境中的模型,進(jìn)行比對分析與測試,以橫跨整個價值鏈的明智決策與技術(shù)創(chuàng)新。
圖1:西門子致力融合虛擬與現(xiàn)實環(huán)境,支持制造商的數(shù)字轉(zhuǎn)型(圖片來源:西門子)
“數(shù)字化進(jìn)程并非一蹴而就,依據(jù)企業(yè)的經(jīng)驗與投資規(guī)模,可能需要三到五年的時間”,陳敏智表示,西門子近期推出的Xcelerator平臺,就是期望藉由結(jié)合數(shù)字孿生與云端技術(shù),軟件即服務(wù)以及與應(yīng)用程序開發(fā)平臺的全套解決方案,加速、簡化制造商的數(shù)字轉(zhuǎn)型過程,實現(xiàn)真正的智能制造。而西門子已經(jīng)協(xié)助包括電動車廠、登山自行車廠、半導(dǎo)體芯片設(shè)計廠商、疫苗開發(fā)廠商、設(shè)備制造商等客戶,成功提升生產(chǎn)力與質(zhì)量、降低產(chǎn)品開發(fā)成本,甚至達(dá)成節(jié)能減碳的目標(biāo)。
西門子數(shù)字工業(yè)軟件大中華區(qū)高科技產(chǎn)業(yè)暨中國臺灣地區(qū)技術(shù)總監(jiān)陳松盈補充指出,未來企業(yè)的競爭優(yōu)勢將仰賴是否能夠成功數(shù)字轉(zhuǎn)型,而要實現(xiàn)全面數(shù)字轉(zhuǎn)型,需要從技術(shù)、人與流程三個方面考察:“一是要好好利用并正視過去僅作為支持的IT與OT技術(shù),二是人員思維的轉(zhuǎn)變,第三是檢視有哪些流程是可以利用最新的IT/OT技術(shù)來進(jìn)行數(shù)字化改造”;同時他也建議在數(shù)字化過程中,可以從三個方向來訂定轉(zhuǎn)型策略──首先是設(shè)定基準(zhǔn)目標(biāo)、了解目前現(xiàn)實狀況的最大差距,并規(guī)劃要花多久的時間來達(dá)成目標(biāo);其次是平衡數(shù)字轉(zhuǎn)型的投資成本與回報;最后就是要尋找一位能共同成長的正確合作伙伴,避免為省錢而采取“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”的作法,否則可能失去競爭先機,還得投入額外成本與時間來補救。
圖2:西門子Xcelerator全套解決方案平臺
陳松盈表示,西門子深刻了解工業(yè)軟件是企業(yè)取得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵,近年來持續(xù)通過收購等模式,投資工業(yè)軟件領(lǐng)域;迄今投資金額已超過100億歐元,并在全球部署了1.27萬軟件工程師,致力于開發(fā)、完善能協(xié)助客戶融合虛擬與現(xiàn)實的數(shù)字轉(zhuǎn)型解決方案;而除了支持具彈性的授權(quán)、安裝與購買模式,西門子認(rèn)為云端化是工業(yè)軟件的未來發(fā)展趨勢,能支持客戶不受時間與空間限制的異地協(xié)作、按需求使用,也能共享數(shù)據(jù)、降低成本。Xcelerator平臺也是基于這樣的概念開發(fā),支持電子和機械設(shè)計、系統(tǒng)模擬、制造、營運和生命周期分析,也支持低代碼的快速APP開發(fā)平臺,能輕松構(gòu)建、整合和擴(kuò)展現(xiàn)有數(shù)據(jù)和系統(tǒng),讓客戶打破傳統(tǒng)各自獨立的工程學(xué)科(如電子、機械或軟硬件)領(lǐng)域界線,快速、可預(yù)見地迎向未來。
結(jié)合AI智能制造實現(xiàn)可持續(xù)未來
制造業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型與智能化,不只與生產(chǎn)力的提升、成本與風(fēng)險的降低密切相關(guān),更是達(dá)成ESG永續(xù)目標(biāo)、實現(xiàn)凈零碳排、對抗氣候變化的關(guān)鍵助力。誕生于2020年并立志讓“使用AI像用水用電一樣自然”的中國臺灣新創(chuàng)公司詠鋐智能(Chimes AI),就著重于通過結(jié)合AI的智能制造解決方案,為企業(yè)創(chuàng)造ESG價值。該公司首席執(zhí)行官謝宗震表示,包括在制造現(xiàn)場通過AI技術(shù)以軟實力建立數(shù)字孿生模型或生產(chǎn)制程的模擬,以支持節(jié)能減碳設(shè)計與流程最佳化,也能利用AI降低安全風(fēng)險、預(yù)測供應(yīng)鏈變化及幫助進(jìn)行決策。
謝宗震舉例指出,Chimes AI先前曾對開放性的、全中國臺灣土壤生產(chǎn)力調(diào)查報告數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,歸納出緊鄰工廠的農(nóng)地受重金屬污染的機率較高,而經(jīng)過AI預(yù)測在早期協(xié)助制造商以更精準(zhǔn)的方法改善廢水處理效率,不但能大幅減少因土壤污染造成的農(nóng)作物損失,也能協(xié)助制造商符合環(huán)保的標(biāo)準(zhǔn)。Chimes AI也曾利用AI數(shù)據(jù)分析──包括不同機器設(shè)定以及不同區(qū)域工廠的溫濕度差異等信息──協(xié)助紡織廠最佳化其染料組合,以達(dá)到良率的提升,降低因染色失敗需要返工所產(chǎn)生的原料及時間成本。此外還有利用AI預(yù)測生產(chǎn)線非計劃停機可能造成的財物損失、人員安全風(fēng)險或環(huán)境污染,以及工廠能源需求評價等。
圖3:Chimes AI將AI項目開發(fā)由數(shù)月縮短至數(shù)天,并助力可持續(xù)性推動(圖片來源:Chimes AI)
謝宗震強調(diào),對大多數(shù)的企業(yè)來說,利用AI解決方案實現(xiàn)智能制造、分析大數(shù)據(jù)以產(chǎn)生洞察或預(yù)測信息等工作,最大的痛點在于缺乏具備AI專業(yè)的人才,還有往往得花數(shù)月的時間收集相關(guān)數(shù)據(jù)、建立模型,以及需要跨領(lǐng)域?qū)<业膮f(xié)作,使得AI的“落地”表現(xiàn)不佳,也很難擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模;而Chimes AI致力于提供無代碼的AI模型,建立與IoT/ERP數(shù)據(jù)管理平臺,打破傳統(tǒng)AI開發(fā)流程,沒有AI技能的人員就能操作、也能將開發(fā)時間縮短至數(shù)日,如此將能擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模,讓效率更高、更具綠色環(huán)保概念的智能制造“遍地開花”。以實現(xiàn)可持續(xù)性為目標(biāo),Chimes AI期望能有更多企業(yè)利用該公司的平臺快速導(dǎo)入AI,因為我們只有一個地球!
賦予未來工廠邊緣智能——MCU/MPU扮要角
要打造智能工廠、實現(xiàn)工業(yè)4.0愿景,微控制器(MCU)無疑扮演了關(guān)鍵角色,特別是在包括傳感器的端點(Endpoint)設(shè)備與負(fù)責(zé)連接云端的網(wǎng)關(guān)等邊緣設(shè)備的應(yīng)用上,如何因應(yīng)在連接性、安全性方面越來越多的要求,將成為主要課題。ST技術(shù)營銷經(jīng)理Daniel Wang表示,邊緣端系統(tǒng)因為性能與內(nèi)存容量有限,必須執(zhí)行更精確的分工,以確保橫跨各個處理單元的智能運算資源的正確分配;例如在必須針對傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)先進(jìn)行微觀層次分析的端點設(shè)備,可能會先進(jìn)行初級的檢測或數(shù)據(jù)分類,產(chǎn)生的信息再傳送至網(wǎng)關(guān)進(jìn)行中級決策,這使得AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算在分析異質(zhì)資料時可充分發(fā)揮作用,當(dāng)需要更大算力進(jìn)行最終宏觀決策時,才將數(shù)據(jù)送至云端。ST具備廣泛選擇的ST32系列微控制器與ST32 Cube開發(fā)套件,就能支持此類應(yīng)用需求。
圖4:能為安全智慧制造提供廣泛支持的ST生態(tài)系統(tǒng)
Daniel Wang舉例指出,針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)端點設(shè)備應(yīng)用,訴求超低功耗、高安全性的STM32U5能滿足需求;此外,采用Cortex-M4核心的STM32G4,則能在數(shù)字電源與電機控制方面發(fā)揮長處。而在網(wǎng)關(guān)的應(yīng)用上,整合了Cortex-M7及Cortex-M4雙核心的STM32H7,以及整合兩顆Cortex-A7核心、1顆Cortex-M4核心的更高級別STM32MP1系列MPU,能用于人機界面及圖形語音識別等AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及為電腦視覺方面提供支持。搭配ST的AI生態(tài)系統(tǒng)STM32Cube擴(kuò)充套件STM32Cube.AI,還有NanoEdgeAIStudio自動化機器學(xué)習(xí)工具,能為客戶打造先進(jìn)、安全的智能制造環(huán)境。
低功耗藍(lán)牙的多樣化應(yīng)用
除了微控制器/微處理器,無線連接技術(shù)在智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用上的重要性同樣顯著,具備各種優(yōu)勢的低功耗藍(lán)牙(BLE)是其中之一。德州儀器(TI)資深應(yīng)用工程師郭錦誠表示,在2010年與藍(lán)牙4.0規(guī)格一起誕生的低功耗藍(lán)牙,雖與經(jīng)典藍(lán)牙同樣使用2.4GHz頻率,但在調(diào)變模式、信道與跳頻機制等方面都有所不同,并采用為低功耗設(shè)計的同步協(xié)議,目標(biāo)市場是低功耗、低延遲與低傳輸量的應(yīng)用。
圖5:TI的新一代低功耗藍(lán)牙芯片
低功耗藍(lán)牙主機(通常是手機)與周邊設(shè)備的聯(lián)機,是通過后者發(fā)送廣播信號、前者進(jìn)行掃描配對而建立;在聯(lián)機之后,主機與周邊會定期進(jìn)行聯(lián)機事件以交換數(shù)據(jù)/確認(rèn)彼此的存在,其余時間都維持睡眠狀態(tài),因此能維持相當(dāng)?shù)偷暮碾?。低功耗藍(lán)牙支持四種拓?fù)洎ぉc對點、一對多(星狀)、信標(biāo)(beacon)與網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)(Mesh);最新的Mesh模式主要應(yīng)用在連網(wǎng)照明。郭錦誠指出,TI自2010年已經(jīng)推出四代的低功耗藍(lán)牙芯片,最新的CC2340x除了實現(xiàn)硬件上的成本、功能與質(zhì)量最佳化,也提供易用軟件工具以加速產(chǎn)品開發(fā);在工業(yè)相關(guān)領(lǐng)域可支持如貨架電子紙標(biāo)簽的自動化更新、智能電表讀取、個人化醫(yī)療設(shè)備(血糖/體溫監(jiān)測)等應(yīng)用。
融合OT與IT防護(hù)阻斷安全威脅
因應(yīng)生產(chǎn)領(lǐng)域或所謂“營運技術(shù)”(OT)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中發(fā)生的安全攻擊事件逐漸頻繁且日益嚴(yán)重,業(yè)界安全設(shè)備或方案商提供各種不同見解與解決方案,將安全概念以及防范手法套用在關(guān)鍵的OT/生產(chǎn)場所。
然而,傳統(tǒng)信息技術(shù)(IT)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并不同于OT網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。Fortinet中國臺灣區(qū)OT安全技術(shù)顧問徐嘉鴻指出,二者的最大差異在于OT/生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)對于“可用性”(availability)的要求重于一切,必須以穩(wěn)定、持續(xù)工作為優(yōu)先,而這也是為OT領(lǐng)域提供安全解決方案的入門級門坎。
為了更有效地控制OT環(huán)境或企業(yè)的基礎(chǔ)信息安全,徐嘉鴻指出,首先必須通過防火墻隔離OT網(wǎng)絡(luò)和IT或辦公室網(wǎng)絡(luò)(OA),以利于控管、加密與身份認(rèn)證。其次,在符合IEC規(guī)范與認(rèn)證的基礎(chǔ)上,還必須搭配一個易于管理各種不同事件的平臺,進(jìn)行關(guān)聯(lián)與分析,才能確保OT/IT環(huán)境的安全。特別是當(dāng)環(huán)境中有多樣化的安全解決方案或不兼容的系統(tǒng),可能支持不同程度的可信度以及各種類型的加密保護(hù)與身份認(rèn)證,成為OT環(huán)境部署與規(guī)劃安全方案的挑戰(zhàn)。
為此,F(xiàn)ortinet推出去中心化的安全解決方案——安全織網(wǎng)(Security Fabric),為解決威脅,讓針對特定環(huán)境及其特性的多樣化解決方案得以互連、共享信息?!捌涓拍钊缤谝粡埦W(wǎng)上的點對點通信與信息分享,”徐嘉鴻介紹道,在Security Fabric上的不同解決方案或每個角色都能獨立工作、接收來自不同角色或方案的信息,實現(xiàn)共享、連動或自動化設(shè)定。
在部署Security Fabric時,只需依序進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分割、微分割(隔離與限制受損區(qū)域)、網(wǎng)頁服務(wù)安全、安全遠(yuǎn)程登錄、安全威脅防護(hù)、應(yīng)用程序/事件控管等一層一層進(jìn)行,并可因應(yīng)客戶的需求繞開特定系統(tǒng),協(xié)助規(guī)劃既均衡又安全的OT/IT保護(hù)方案。
圖6:整合OT與IT的安全使用情境(圖片來源:Fortinet)
擺脫智能制造的熱問題
隨著電子零件的尺寸持續(xù)縮小,為了支持更多功能,所需處理的能量密度相對提升,具體表現(xiàn)就是產(chǎn)生更多的熱。尤其是因應(yīng)工業(yè)4.0導(dǎo)入云端、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)管理、智能設(shè)備等技術(shù)進(jìn)行智能制造,對于服務(wù)器、網(wǎng)通、綠能、農(nóng)業(yè)、電動車(EV)與醫(yī)療等各行業(yè)應(yīng)用都帶來了熱議題。
高柏科技(T-Global)項目及FAD項目經(jīng)理朱怡靜,以幾種主要的行業(yè)應(yīng)用為例,說明散熱機制在工業(yè)4.0時代的重要性及其處理方法。例如在機房中24小時工作的服務(wù)器,當(dāng)熱累積到一定程度或超過其工作負(fù)載時可能會宕機。其熱處理方式是在芯片上貼散熱片,將熱傳到外殼后由空氣散發(fā)出去。當(dāng)今的5G手機既要求網(wǎng)速與處理能力,還得維持高續(xù)航力,使得芯片處理功率高達(dá)10W(峰值甚至15W),加上手機的結(jié)構(gòu)和鏡頭顆數(shù)越來越多,用于散熱的空間更少,必須使用熱管或均溫板進(jìn)行熱處理。
電動車則可能面對機組過熱的問題。針對電池模塊可以使用導(dǎo)熱膠泥或封膠填縫于電池之間,將產(chǎn)生的廢熱傳導(dǎo)到電池模塊外殼進(jìn)行熱交換,同時維持良好的電池溫控。至于車用面板(OLED或Mini LED)則使用不同軟硬度的導(dǎo)熱硅膠導(dǎo)熱至金屬散熱器,保護(hù)LED晶粒不受高溫影響造成短路或故障光衰。而無論是太陽能、風(fēng)力或水力發(fā)電等綠能,都因為無法持續(xù)產(chǎn)出,必須以電池進(jìn)行儲能,因此同樣采用電池填充法,并在機柜外使用空調(diào)系統(tǒng)強制散熱。
朱怡靜并強調(diào),“所有散熱都必須從導(dǎo)熱開始。要將熱帶走,一定要從發(fā)熱源開始就有良好的傳導(dǎo)功能?!睘榱隧樌貙醾鲗?dǎo)至特定區(qū)域后再通過元件散熱,一般采用由導(dǎo)熱和散熱組成的散熱模塊。高柏科技提供整合的散熱模塊,并為客戶應(yīng)用進(jìn)行各種熱傳導(dǎo)系數(shù)/熱阻等測試,確保符合工業(yè)級散熱需求。
圖7:工業(yè)4.0熱問題解決方案相關(guān)產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用(數(shù)據(jù)源:T-Global)
自動化AI平臺落實“智”造轉(zhuǎn)型
從系統(tǒng)中的基礎(chǔ)傳感器,到先進(jìn)的智能生態(tài)系統(tǒng),基于數(shù)據(jù)的各種行業(yè)應(yīng)用正重新自行定義并變得更智能化。智能工廠或企業(yè)連網(wǎng)融合能源、物流、平臺、特定產(chǎn)品和售后零件等眾多數(shù)據(jù)源,這一切都與智能化、網(wǎng)絡(luò)化和自動化有關(guān)——關(guān)鍵就在于信息和平臺思維。
中國臺灣戴爾科技(Dell)集團(tuán)技術(shù)副總經(jīng)理梁匯華指出,探討智能制造議題不可或缺的兩件事,首先是在導(dǎo)入過程中產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),并對自動化或智能制造帶來影響。為了實現(xiàn)智能制造或智能工廠,必須更深入了解與掌握整個數(shù)據(jù)平臺,尤其是當(dāng)整個生態(tài)鏈串聯(lián)后,更顯著影響工廠之間或是企業(yè)之間的完整供應(yīng)鏈及其透明度。其次,為了讓數(shù)據(jù)更透明以及善用平臺即時串接,AI在此發(fā)揮作用。
因此,為了實現(xiàn)“智”造轉(zhuǎn)型,首先必須以基于大數(shù)據(jù)的平臺做后盾,其次是打造成為自動化或更有彈性的平臺,協(xié)助客戶從元素端到數(shù)據(jù)事件進(jìn)行整合,并根據(jù)其需求導(dǎo)入應(yīng)用系統(tǒng),建立穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施。最后,還必須導(dǎo)入AI,通過AI從生產(chǎn)參數(shù)檢視良率與產(chǎn)能等分析,協(xié)助提升客戶體驗、加速創(chuàng)新與自動化調(diào)控,才能創(chuàng)造成本優(yōu)勢與差異化,為企業(yè)挹注競爭力。
然而,企業(yè)在利用AI時還面臨著復(fù)雜度、龐大數(shù)據(jù)量以及AI與機器學(xué)習(xí)(ML)專業(yè)等方面的挑戰(zhàn),為此,Dell聯(lián)手Infinities提供協(xié)助讓AI加速落地的AI Stack解決方案。據(jù)Infinities數(shù)字無限軟件營運長吳宣儀介紹,AI Stack提供有助于GPU更有效管理并加速資源部署的開發(fā)工具,讓AI開發(fā)人員與IT管理者能在此平臺協(xié)作,加速項目開發(fā)以及有效分配資源。
除了數(shù)據(jù)、AI、平臺與應(yīng)用,梁匯華還強調(diào)安全的重要性,“如果安全防護(hù)不足,無法百分之百保證不會被攻破,更重要的是必須要保留最后的命脈。”
圖8:Dell聯(lián)手Infinities AI Stack協(xié)助AI加速落地(數(shù)據(jù)源:Dell、Infinities)
無代碼數(shù)據(jù)分析平臺加速數(shù)字轉(zhuǎn)型
“數(shù)據(jù)驅(qū)動”正成為智能制造的核心議題。然而,目前大多數(shù)企業(yè)中的不同部門,各自以方便檢視的形式管理數(shù)據(jù),造成“數(shù)據(jù)孤島”;這不僅導(dǎo)致各部門之間協(xié)調(diào)困難,而且經(jīng)常重復(fù)繁瑣流程。為了讓龐大的數(shù)據(jù)形成一個類似“數(shù)據(jù)中臺”的概念且有效串聯(lián),美商訊能集思智能科技(Synergies Intelligent Systems)介紹無代碼(No Code)增強分析平臺,期望讓傳統(tǒng)的工業(yè)在短期內(nèi)轉(zhuǎn)型升級至下一代工業(yè)。
為了真正大規(guī)模提升營運效率,Synergies推出數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的全新營運管理模式——JarviX,導(dǎo)入AI與最佳實踐(best practice)模板,包含精管、AI排程、庫存/良率優(yōu)化、庫存/動態(tài)自動報價以及預(yù)測性維護(hù)等,還可以轉(zhuǎn)化成數(shù)字轉(zhuǎn)型的策略藍(lán)圖,協(xié)助企業(yè)找到核心應(yīng)用的切入點。
據(jù)Synergies首席執(zhí)行官張宗堯介紹,這套完整的數(shù)據(jù)分析平臺使用對話框,并堆疊一系列分析、趨勢預(yù)測、異數(shù)洞察、異常偵測、關(guān)聯(lián)分析、差異分析等超過數(shù)十種演算模型,因此能根據(jù)不同的行業(yè)背景推薦關(guān)聯(lián)問題,迅速找出隱藏問題進(jìn)行分析,協(xié)助進(jìn)行決策。
張宗堯說,“JarviX結(jié)合了《鋼鐵人》(Iron Man)電影中最聰明的AI和最聰明的人(X教授),期望讓未來的工業(yè)擁有超強的大腦,展現(xiàn)人機的最佳結(jié)合?!币虼耍撈脚_特點在于搭載AI、自然語言處理、大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)等技術(shù),并重新定義數(shù)據(jù)分析的運作,讓各層級人員只需打幾個字或用口說的方式,就能分析數(shù)據(jù)導(dǎo)出報表,得到比以往更快速、更全面的決策依據(jù)。
此外,Synergies還推出AI分析精進(jìn)循環(huán)方法論,擺脫過去以人為治,或AI仰賴專家/數(shù)據(jù)科學(xué)家的低效現(xiàn)狀,從而為未來智能工廠打造一個自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)長期循環(huán)。
圖9:解決AI分析無標(biāo)準(zhǔn)解決方案的JarviX(數(shù)據(jù)源:Synergies)
3D體驗平臺協(xié)同共進(jìn)智能制造時代
隨著產(chǎn)品的功能更復(fù)雜、法規(guī)和質(zhì)量要求日益嚴(yán)苛,加上越來越多樣化的軟硬件和機電整合,使得從原本的制造前推到設(shè)計整個過程都更具挑戰(zhàn),電子系統(tǒng)也逐漸在數(shù)字轉(zhuǎn)型過程中扮演各行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心。
從汽車行業(yè)的角度來看,達(dá)梭系統(tǒng)(Dassault Systemes)中國臺灣資深技術(shù)顧問林漢鑌指出,預(yù)計到2030年,電子系統(tǒng)將占汽車整體價格的50%。因此,電子行業(yè)如今在做IC或PCB設(shè)計時,更重要的是如何設(shè)計電子系統(tǒng),使其與電動車實現(xiàn)更好的互動,而這還涉及結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)、設(shè)計與分析工具、可持續(xù)性與合規(guī)性等方面。
此外,在數(shù)字轉(zhuǎn)型過程中,除了制造流程的數(shù)字化、自動化,智能管理與維運帶來的“彈性制造”以及產(chǎn)品的良率、質(zhì)量與服務(wù)的優(yōu)化更是競爭力的關(guān)鍵。通過數(shù)字協(xié)同平臺,以3D模型的方式串聯(lián)不同部門與信息,建立以數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI模式進(jìn)行預(yù)測與模擬,可望協(xié)助制造業(yè)加速數(shù)字轉(zhuǎn)型。
為此,達(dá)梭系統(tǒng)推出數(shù)字連接、數(shù)據(jù)驅(qū)動、基于模型以及模擬現(xiàn)實的“3D體驗平臺”核心技術(shù)——3D EXPERIENCE,能夠協(xié)助建構(gòu)彈性化、自動化的調(diào)度能力,讓各部門協(xié)同工作并串聯(lián)整個制造核心的數(shù)字化,以因應(yīng)智慧制造時代的需求。
林漢鑌介紹,3D EXPERIENCE是協(xié)同的3D虛實整合平臺,能根據(jù)各行業(yè)的不同應(yīng)用需求進(jìn)行項目的設(shè)計、模擬、溝通與協(xié)同合作,持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字孿生技術(shù),從而降低成本、增進(jìn)營運效益、提高良率與生產(chǎn)力。例如,通過此平臺,協(xié)助汽車電子行業(yè)從數(shù)字化的研發(fā)、工藝到制造過程,提供單一數(shù)據(jù)源且基于模型的跨領(lǐng)域/學(xué)科方案,即時在線協(xié)同并打通端對端,執(zhí)行自動化與數(shù)字連續(xù)、智能化設(shè)計與分析,實現(xiàn)高品質(zhì)的生產(chǎn)制造與創(chuàng)新服務(wù)。
圖10:包含數(shù)字連接、基于模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動等核心技術(shù)的智慧制造”3D體驗平臺”(數(shù)據(jù)源:Dassault Systemes)
編輯:黃飛
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