AI邊緣運算新顯學 創建智慧製造新利器

SAS(賽仕電腦軟體)大中華區資深顧問盧延年。

2018年科技趨勢最受矚目的包含人工智慧及邊緣運算，邊緣運算指的是一種運算拓樸(指構成運算的成員間特定的排列方式，分為物理的(即真實的)、或者邏輯的(即虛擬的)兩種)，將資訊處理、內容收集與傳送，放在靠近該資訊來源的地點。這項趨勢也延伸到製造領域。

SAS(賽仕電腦軟體)大中華區資深顧問盧延年就指出，工廠在基礎架構採用邊緣設計模式，AI在工業物聯網運用就形成AI on Edge for IIOT(Industrial IOT)。數位化工廠讓資料高度整合，做到設備對設備的溝通協作，實現跨不同產線/製程目的。下一步再結合AI關鍵技術，透過學習參數、量測值、KPI等複雜模式計算，讓設備做到參數自動優化、產品缺陷即時偵測、設備健康預先診斷等用途。

盧延年接著提到，連續20蟬聯全球進階分析市場首位的SAS，其串流分析與邊緣運算這項方案，因應AI移到邊緣裝置趨勢，已開發出讓工廠可建立「自主可控」的AI分析管理平台，將即時邊緣運算裝置，輔助本地資料中心，做到AI機器學習模型建置與管理。

日本知名輪胎製造公司即使用SAS邊緣運算方案完成數位化轉型。讓輪胎在生產過程中，當產品從第一個設備站點往第二個站點前進時，能即時將第一個站點所蒐集到的資訊，轉成下游站點的初始化參考值，傳到下一個站點，讓該設備自優化最佳的設備參數，據此微調傾斜角度、加熱溫度等。

簡言之，邊緣運算大幅降低往返雲端的時間及流量成本，並達到大量產品客製化以及提升工廠競爭力。將邊緣運算與串流分析部署在營運流程中，已是發展IIOT不可或缺的要件，下一步，整合各項設備資料、各類商用或開源軟體的單一分析平台，更是企業應關注的目標。