匯聚雲端、5G、AIoT 戰力,大幅加速智慧製造進程
起因於COVID-19防疫需求,讓「超前部署」成為2020年熱門辭彙,不僅政府力拚超前部署,事實上產業界也在力拚超前部署。
過去不少製造業者面對工業4.0、智慧製造、數位轉型等浪潮,雖未抗拒,但總是看得多、做得少;然而因為疫情衝擊,使得全球的供應鏈、需求端形勢大亂,連帶改變許多企業主的觀念,「不趁此時調理體質、蓄積中長期競爭力,更待何時」,於是企業投入數位化、智慧化布局的比例,較以往呈現顯著增長。
另一方面,根據Gartner報告顯示,全球製造供應鏈受到疫情衝擊,工廠勞動力短缺使產量與產能下滑至少20%,這一點,也對智慧製造需求產生助長的效應。所謂智慧製造,是一種技術驅動的方法,利用雲端、物聯網(IoT)、大數據、人工智慧(AI)等新一代的資訊科技,把生產過程中每一個環節都高度客製化、智慧化,協助製造業者更敏捷因應快速變遷的市場需求。
回顧從前,製造業追求的重點目標是自動化,意在建構大批量生產的能力,如今的智慧製造,則必須根據客戶需求、進行快速客製化生產。
眾所皆知,台灣製造業曾經展現傲視群倫的榮光,當時賴以驅動代工製造的能量,便是大批量生產;近年隨著工業4.0掀起滔天巨浪,導致物換星移,台灣業者原本擅長的生產模式不再吃香,迫使業者投入發展智慧製造,期望藉由4.0浪潮乘勢而上、重登榮耀。
製造業轉型旅程 始於IT基礎架構優化升級
只不過要做數位轉型,並不是導入自動化、購置機械手臂就能了事,如果只是這樣,恐讓企業的智慧製造旅程愈走愈偏。
如何走對的路?首要之務,先讓工廠資料中心的基礎架構轉型升級,將伺服器做重新配置,以便能處理多元化資料串流。接著建立集中儲存庫,把收集到的異質資料、不管是結構化或非結構化,通通存放於此。
而這個儲存庫,也是近年來不時有人提到的「資料湖泊」(Data Lake),本意是超大規模且成本相對低廉的儲存空間。例如在大數據場景中經常用到的Hadoop,即是實現資料湖泊的主要技術,只因Hadoop能儲存任何型態的原始資料,當企業要進行資料分析時,再從這裡取出資料、導入到資料倉儲進行處理。
與此同時,企業必須備有大量且足夠的運算資源,能充分因應任何專案的實驗、測試與開發之需求,滿足必要的資源容量,藉以提升組織敏捷性,加快智慧創新步伐。
此外企業不管想改善生產流程、提升生產效率、優化生產良率,或達到預防性維護保養,勢必得建立超乎人類的識別、分類與處理能力,所以需要擁抱AI,部署機器學習(ML)和深度學習(DL)等技術。而當模型開發完成後,還需要將模型部署到邊緣端,以便於針對現場不斷生成的訊息做出彙總與分類,也就是所謂的AI推論,一旦證實為異常狀態,就可立即採取行動,因此企業也必須建立邊緣運算架構。
看到這裡,企業主可能倒抽一口涼氣,直呼要推動數位轉型,光是為了改善基礎架構,似乎就得付出高昂代價;況且就算不計成本,也未必能隨時應付突發性需求、及時達到資源擴展。所以基於投資效益的最佳化考量,愈來愈多製造業者選擇將雲端納為數位轉型旅程的重要一環,且不只是中小型企業這麼做,就連處於金字塔頂端的大型企業,都向雲端靠攏。
半導體業向雲端靠攏 加速晶片設計、測試及驗證
論及智慧製造的超前部署,台灣某大型IC設計公司搶先產出全世界首顆5G SoC晶片(為7奈米製程)之例,肯定名符其實。綜觀這顆SoC晶片的內容,包含處理器、GPU、APU(AI處理單元)及5G高速數據機。
此開發案不論在設計、模擬和驗證等各方面的複雜度,都超乎以往甚多,因而需要動用巨大運算規模,以伺服器的佈建台數來說,時不時擴展需求都是千台起跳、而且必須在短短幾天內到位。可以想見,該公司的IT部門當時必定承受極沈重壓力。
於是該公司決定建立混合雲環境,除自建雲外再加上公有雲,之後便將電子設計自動化開發工具(EDA)搬上公有雲運行,只因IT部門能在極短時間內部署大規模高階機器、藉以執行EDA軟體,讓研發團隊沒有後顧之憂推進電路設計、效能分析等繁重工作,加速產出晶片電路圖、交由晶圓代工廠生產,如期實現Tape-out目標。
不僅如此,該公司甚至還把IC設計後段最消耗資源、但也至關重要的靜態時序分析(STA)的計算工作,同樣搬到公有雲平台來執行,確保5G晶片如期交付生產。
5G 臨門一腳 智慧製造大步超前
現在談到智慧製造議題,似乎不能只看AI、IoT,還得關注另外一個重要元素、即是5G。專家指出,企業無論進行人機協作、AI/ML演算、線上量測、運動控制或制定商業決策,都需要仰賴大量數據,假使這些數據移動到計算節點的延遲時間愈長,必定拖慢處理程序,讓許多時間敏感型的創新應用難以為繼。
有了5G通訊,挾著超寬頻、低延遲、高可靠性等諸多優勢,使得過去所有受制於資料延遲、處理速度慢的應用開發計畫,通通能破繭而出,瞬間將智慧製造提升好幾個檔次。
更重要的,經由5G串聯,意謂許多控制器或驅動器的佈線設計,不需再像從前如此複雜,勢將使得運動控制架構、乃至其他更多自動化架構因而出現重大轉變,值得密切關注。
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