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AWS串聯端到雲服務 助力實現智慧工廠願景

  • DIGITIMES企劃

近年製造業者紛紛投入數位轉型,使智慧製造、智慧工廠蔚為風潮。這些企業之所以擁抱智慧化,無非希望利用大量資料探索產能與良率的改進之道,提升整體設備效率,並為最終客戶提供產品之外更多附加價值。

為迎合上述趨勢,AWS提出智慧製造解決方案;不少人質疑,擅長雲端服務的AWS根據什麼談智慧工廠?事實上AWS從2006年成為獨立公司以來,最大客戶一直是Amazon,協助母公司管理全球物流中心、配送中心,處理進貨、出貨、倉儲管理等等事項,參與自動化和工廠管理的歷程甚長;同時透過完整的雲端服務,讓Amazon在最高等級資安管控下,彈性開發各種優質服務,迅速部署到世界各地。

AWS認為智慧工廠將為業主帶來多重價值,除促進產能和流程最佳化外,還可藉助機器視覺技術強化品質檢測,並實現預測性維修、Machine-as-a-Service、Digital Twin、設備綜合效率(OEE)可視化等進階效益。但在追求這些價值前,企業必須理解智慧工廠到底造成什麼改變。

傳統工廠內含不同生產線、設備,它們會將資料集中送到一些軟體,再由設置於工廠旁邊的資料中心收集資料,並以MES系統來管理設備;另一頭是代表總部或管理單位的Enterprise端,利用ERP執行生產排程與資源管理,透過防火牆連結各地工廠。雖然各工廠的不同資料源都能連結總部ERP,但工廠與工廠之間仍各自獨立,彼此生產效率不一致,只因每個廠各有一批人負責優化生產效率,惟各組人馬的經驗與能力不同,優化的成效就有差別。反觀智慧工廠,將所有資訊整合到雲端,總部管理者可輕易利用各種雲端服務做快速比較,剖析各工廠形成高效率或低效率的原因,發現一些原本不知的改善方法,加速提升生產效率。

串聯工廠、銷售與研發,營造極致的智慧生產效能

談到智慧工廠的建置,AWS支持兩種方式,一是混合雲架構,保留傳統工廠管理機制,但把所有資料整合起來送往AWS Cloud;另一是純雲端架構,將大部分資料即時串流到雲端、無限期儲存,地端透過Edge服務來確保工廠正常營運。

AWS提供多元Edge服務,例如FreeRTOS部署於MCU晶片,負責收集感測器數據;AWS IoT Greengrass部署於ARM-base或Intel-base環境,負責傳遞資訊;AWS IoT SiteWise部署於閘道裝置,收集資料後、經Tag或運算等整理程序再上傳雲端;Snowball Edge藉由批次方式,將大量既有資料傳遞上雲。這些服務皆可在Edge端獨立運作,即便工廠連網的通訊受阻,也不會影響生產運作。

在雲端,AWS也有多樣的服務架構,譬如由AWS IoT Core負責與地端連線、驗證和交換訊息;凡需要做即時警示的需求,由AWS Lambda負責收集,再透過Amazon SNS立刻推播事件通知;大量產線資料可經由Amazon Kinesis集中儲存至S3,形成資料湖,以利於後續執行機器學習建模、儀表板或報表展示等各種應用,亦可經由API Gateway提供資訊給其他應用或行動裝置。

另外AWS可提供參考藍圖,引領企業善用Edge-to-Cloud各項元件,建立完整智慧工廠,進一步使工廠緊密串聯產品銷售端、產品設計端,構成「資料飛輪」,確保工廠製造的產品能適時對準各地客戶需求,且恆常保持在精準產量,順勢締造前所未見的極致商業價值。