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HPE Vertica添柴火 助各產業催生大數量創新應用
2017/04/20-台北訊  

台北訊

近年來,伴隨雲端、行動化、物聯網、大數據、人工智慧等等科技浪潮一波波席捲,加上全球諸多創新商業模式應運而生,不斷改寫市場競爭規則,驅使各行各業積極投入數位轉型;毋庸置疑,綜觀前述眾多科技元素,其中的大數據,堪稱是企業創新決策的關鍵一環,因而成為企業布局的一大重心。

放眼不同垂直領域,都已出現愈來愈多破壞式創新應用,而這些富含價值的應用之所以成形,往往源自於大數據分析所產生的洞察力;諸如此類成功案例,可謂不勝枚舉。

慧與科技(HPE)台灣暨香港地區大數據事業處業務總監廖智寧指出,環顧各類創新應用,攸關民眾健康福祉的智慧醫療,堪稱是極受矚目的項目,連帶使生物大數據蔚為顯學,從前許多難以解謎的病因,其真相因而豁然開朗。美國的HudsonAlpha,是一家知名的生物研究所,擅於利用大數據技術,加速執行基因定序與比對演算,藉此打造令人驚艷的精準醫療案例。

製造業可善用HPE Vertica內建的機器學習演算法,針對持續不斷回傳的環境、程序及機台參數,進行即時分析,及早掌握機台異常癥候,實現預防保養功效。來源:HPE
加速基因定序  實現精準醫療

多年前,一名在5歲前活蹦亂跳的孩童,5歲後卻罹患怪異病症,傷口無法癒合,導致全身出現多處破洞,甚至內臟外露,情況愈來愈危殆,無奈多數醫師都束手無策。某醫院懷疑此怪病肇因於基因缺陷,建議父母請求HudsonAlpha協助,而HudsonAlpha同意伸出援手,經過基因定序比對,果真找出一段缺陷基因;爾後HudsonAlpha與醫院、藥廠合作,針對孩童的異常基因研發標靶藥物,成功抑制病情,幫助這名孩童平安成長。

廖智寧進一步說明,要做基因體比對,前提在於研究單位必須先行分析成千上萬人的基因,建立一般人正常的基因定序,再依此作為比對基準。但以常見的採樣檢體而論,單一個人即可產生逾500TB龐大數據,因量體過大,過往若基於傳統關聯式資料庫執行比對演算,難免曠日費時,至少歷經5、6個月才能產出結果,極可能逾越病患能夠等待救治的黃金時期。

所幸HudsonAlpha採用HPE提供的Vertica資料庫,借助其支援大規模平行處理(Parallel Processing;MPP)的能力,得以將基因體比對的時效大幅壓縮在一週以內,才使這名孩童轉危為安,大數據分析應用的價值可見一斑。

「藉由基因定序比對,不僅能救人,亦可催生新商業模式,」廖智寧接著說,對岸的中國平安保險,去年(2016)出手投資擅長基因定序技術的Prenetics,使其取得足夠能量,可透過被保險人基因體比對,在48小時內詳盡分析出個人的運動基因、代謝效率、爆發力、耐力、恢復能力等等數據,據以推估健康風險、藥物反應、遺傳性疾病罹患機率,掌握被保險人的關鍵生理密碼,如此一來,中國平安保險即可藉此開創莫大利潤空間。

倘若一名被保險人的檢測數值優異,合理推斷罹患疾病的機率小,保險公司的理賠風險不大,即可為此人量身規劃保險費用較低的方案,增加投保誘因;反之若被保險人的檢測結果呈現隱憂,例如如果維持飲食、運動或作息習性不變,數年後出現某些病變的機率偏高,中國平安保險便可與醫療機構合作,針對該名被保險人設計健康促進方案,藉以發揮精準預防醫學功效,進而聲明若被保險人採納此方案,便適用於低保費方案,對被保險人而言,亦具有莫大吸引力。

妙用機器學習  大步邁向工業4.0

除了醫療,乃至於同樣為人熟知的電信、政府(含交通)、金融等多種應用型態外,廖智寧認為大數據在台灣尚有另一個很大的發揮潛力,即是製造業。

他指出,現今不少製造企業、尤其是傳產業者,都急欲導入工業4.0,但有時在推動方向的設定上,難免有所失焦,以國外提倡的工業4.0概念而論,原理其實很簡單,便是從最終消費者的需求一路串聯到工廠,以滿足少量客製化生產需求,至於其間所需建立的自動化技術能量,意在彙集生產暨相關環境的種種數據,以期結合大數據分析,達到增加產能、提升良率、實現預防保養等各項目標;換句話說,自動化是過程,而非最終結果。

但事實上,許多傳產業者往往因為自動化推展不力,還未走到藉由大數據享受甜美果實之前,就陷於進退維谷窘態。主要是因為,傳產業者普遍擁有老舊機台設備,這些機器缺乏電腦介面,所以必須加裝PLC,才能將生產數據向外輸送,但PLC建置成本所費不貲,使不少業者望而卻步。

其實業者可藉由一些看似簡單、卻十分有效的方式蒐集數據,譬如透過網路攝影機持續拍攝機台面板的數值變化,便能產生源源不絕的素材,再利用MPP資料庫即時處理,針對產能、良率、預防保養等所欲探知的題目,不斷產生分析結果。

值得一提的,以HPE的Vertica為例,為協助企業加速資料蒐集、整理、分析及驗證等一連串流程,最終產生最具價值的分析結果,特別支援多項機器學習演算法,包括資料正規化、K means、線性迴歸分析、邏輯迴歸分析、模型評估(Model Evaluation),在此前提下,企業僅需透過IT人員呼叫這些功能,即可執行原本需要博士級資料科學家團隊才能從事的演算工作。

藉由機器學習,推斷出各項參數處在何等狀態,才有助於維持產能、良率最佳化,且確保機台運作無虞,相反地亦可知道這些參數一旦逾越何等臨界值,便將造成產能下滑、良率低落或機台故障失效,繼而依此設置警示規則,使管理者能在開始出現異常癥候的瞬間,就能掌握先機、及早排除障礙。

廖智寧透露,根據他走訪許多製造企業的經驗,發現不少老闆們將「他個人能否安心打高爾夫球」,視為重要指標,但在過去,由於缺乏好的機制,可以幫助他們即時掌握生產與出貨進度,使心裡總是懸著一塊大石,為了防範不測,無宗僅能長時間坐鎮公司。

但如今,一些已採用Vertica的製造企業,都已藉此統整ERP、產線,甚至地理位置(旨在精確標示每個機台的所在區域)等大量資訊,再運用機器學習演算法,不停就生產進度、預防保養等主題進行即時分析,使得老闆不論人在何處,僅需利用手機或平板裝置,便可快速掌握工廠營運現況,等於在千里外仍可運籌帷幄,終於讓懸殊已久的心願付諸實現。

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關鍵字 
慧與科技(HPE)
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