創新 AI 解決方案開啟零售業轉型的大門

過去幾年,網路零售商、快遞服務、餐廳以及實體商店遭逢諸多難題,包括勞動力短缺,以及客戶期望提高等。不過業界目前推出了各式各樣的創新 AI 功能解決方案,企業主的這些困難處部分得以解決。

全新的進階功能推出之後,店內線上銷售量紛紛上升、客戶體驗獲得強化,整體營運也正在改善。

零售商與餐廳樂於採納技術,改變企業營運方式。舉例來說,現在您走進商店之後,不僅可以使用自助式結帳,還可以選擇從數位螢幕訂貨,讓商品送到商店大門口。這還只是開始而已。

CV 和 AI 加速食物外送

餐廳目前面臨外帶和外送訂單大量湧入的新趨勢,傳統的點餐方式已經不敷使用。為此,UdyogYantra Technologies 這類公司正努力利用 AI 和物聯網技術,將食物外送空間改頭換面。舉例而言,提供雲端廚房這類解決方案之後,企業主便可創立純粹外帶的餐廳,無論是處理訂單,還是用高品質食材烹調每一份餐點,整個過程都可以自動完成。這種解決方案利用好幾部攝影機、熱成像、標籤掃描器,以及其他感應器,並且搭配使用 Intel® 發行版 OpenVINO 工具組開發的深度學習電腦視覺演算法作業。

幽靈廚房和雲端廚房協助緩解了外送需求,縮短客戶的等待時間。幽靈廚房採用新技術之後,從環境衛生到食物準備的作業方式獲得了簡化。

採用這類自動化程序之後,餐點份量給太多、烹調時的食物廢棄物,以及客戶拒收餐點的情況都減至最少,進而獲得了降低成本的好處。

全通路體驗讓店內購物更輕鬆

為了提升實體商店的客戶體驗和銷售量,Screenvend 這類公司採用了數位觸控螢幕和倉庫機器人解決方案。這類方案的設計,旨在讓傳統的實體商店現代化。店內購物必須趕上線上購物的速度與便利程度,雖然這項需求越來越明顯,但是在實體地點融入數位體驗的最佳方式是什麼呢?其中一個答案,就是以互動式顯示器取代貨架,搭配店內的即時機器人送貨服務。

購物的顧客可以選擇在店內裝滿虛擬購物車,然後點選提示即可完成交易。付款一完成,零售機器人便會完成交易,透過 POS 的輸送工具發貨。這個過程讓店內的購物體驗更便利,同時大幅提高銷售量,並且減少商店萎縮。

在 AI 智慧商店跳過結帳隊伍

Cloudpick 這類公司在採用新技術時,將客戶便利與否視為優先要務,目前正在打造沒有隊伍的順暢結帳流程。勞動力短缺越來越明顯,部分公司期望可以不要光靠配置人力的方式,延長營業時間。

進入 AI 支援的智慧商店。顧客只要下載行動應用程式,便可享有 AI 智慧商店的諸多好處,包括囤滿商品的貨架,以及彈性的時間,不過完全沒有隊伍或許是最棒的優點。

AI 技術正在幫助零售業解決諸多陳年的營運缺陷。智慧商店部分或全面採用 AI 之後,能夠協助簡化店內的庫存系統,最終讓供應鏈更加順暢,並且消除延遲和庫存短缺的問題。此外,這些類型的商店,有助於實現完全自動化且永續的未來零售生態系統。

AI 和 ML 大幅加快流行服飾實現的速度

多虧 Aotu.ai 這類公司將品質檢查自動化,簡化了服裝生產過程,AI 和 CV 甚至也能在流行服飾業派上用場。流行服飾業的壓力包括精確的配色、完美無暇的布料,以及一致的尺碼,不過從訂單到出貨的時間也是壓力。

在如此瞬息萬變的產業,先進的 AI 可減少製造錯誤,並且加快出貨速度,加速整個生產過程。透過電腦視覺(CV)與機器學習(ML)技術支援的自動化品質檢查,成衣供應商得以抵銷製程中的延遲,並且為所有相關人員提高透明度。

零售業的 AI 才剛起步而已。有一天,零售商店或許能為我們從另一個地點訂購我們想買但缺貨的商品,然後在當天送貨到我們府上。

若想加入這項改變的行列,開始為零售業創造創新的 AI 解決方案,不妨參考 Intel® Edge Certification Program,或是參加 30-Day Dev Challenge

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

透過智慧建築解決方案,連結未連線的地方

上班族正重拾塵封已久的西裝外套和 A 字裙,逐步恢復通勤生活,返回辦公室。然而,他們未必每天都得進辦公室,所有同事進辦公室的時間也未必都相同。混合式工作模式這種全新的慣例,對於辦公大樓和建築環境影響甚鉅。如果現場只有少數員工,那麼從早到晚開著燈和空調,從財務和環境的觀點來看,都是令人憂心的資源浪費。

不過科技(尤其是 AI)是否能讓傳統未連線的建築物,搖身一變為永續的智慧建築?智慧建築解決方案供應商 Johnson Controls 的數位解決方案部副總裁 Graeme Jarvis,以及 Intel® 網路和邊緣運算事業群技術產品資深總監 Sunita Shenoy,兩人都認為科技能夠辦得到。他們討論的內容包括,協助企業實現野心勃勃環境目標的建築物;能夠善用舊式基礎設施系統並提供連線能力的建築物;或許在易用性和便利性可媲美家庭辦公室的建築物。

企業該如何重新思考現今的實體空間?

Graeme Jarvis:「混合式工作環境」究竟是什麼意思?我認為有兩個關鍵要素。其一是人,無論是員工或訪客,還是建築物業主。另一個要素則是建築環境本身,以及它必須如何因應永續性、工作場所體驗,以及安全性和保全性方面的新常態。這場全球大流行證明,我們無論在家庭辦公室還是或是出門在外,都能夠發揮生產力,因此現在僱主必須面對挑戰,創造有吸引力的混合式工作場所。接著要考慮的便是實現目標的關鍵技術,例如非接觸式技術,以及在辦公室環境內控制這些技術的感覺。

我們的解決方案稱為 OpenBlue Companion,這款 app 可讓員工和訪客共用辦公桌、預訂會議室,以及根據預期人數預先處理會議室。另外還有餐廳整合以及停車與運輸整合,這樣一來,進辦公室便成了愉快的體驗。

在建築物方面,混合式工作環境確實是財務考量:您如何將既有的實體佔用空間最佳化?若要進一步支援員工,您需要哪些東西?這正是我們的現況,公司正設法對現有和未來需要的資源進行合理化的改革。暖氣、通風和空調系統之間的互依性,以及剛好位於建築物內的人數,如今全都息息相關。公司吸取教訓之後,開始實際應用經驗實現「未來的建築物」,可能是球場、港口或機場,抑或是傳統的辦公空間。

Johnson Controls 依據客戶設法實現的成果,為他們現有的解決方案及其效率進行評估。接著客戶設定目標:他們希望提高生產力。他們希望減少開支。他們希望打造安全永續的工作場所。

混合式工作環境的影響是什麼?

Sunita Shenoy:公司慢慢地讓員工採行混合式工作模式之際,他們必須備妥零接觸存取這類機制,讓進辦公室的人感到自在。運用資料、AI 和無線技術,輕輕鬆鬆改善工作空間品質,即可達成這項目標。

在我聽說的案例中,大家都說:「我的員工覺得家庭辦公室比公司辦公室舒服多了。那麼我該如何為員工將公司環境打造得跟家庭辦公室一樣舒適安全?」實作這些解決方案時,技術能夠扮演重要的角色。然而,部署是我們必須關注的另一個關鍵領域,也就是說,我們該如何運用解決方案,讓技術輕輕鬆鬆即可部署,例如 Johnson Controls 採用我們技術推出的解決方案?

建築物如何提高能源效率?

Graeme Jarvis:企業多半都有環境保護、社會責任和公司治理(ESG)方案,或是訂有一套目標。這個方案用於向員工、投資者、客戶以及甚至是潛在員工在內的重要利害關係人,傳達以價值為本的管理實務和社會參與方式。設定永續發展足跡目標是正確的做法,因為建築物佔了地球碳足跡的 40% 左右。如果我們想開始討論如何解決永續發展性的難題,建築物環境是優先要務。不過經濟也是激勵企業採取行動的理由,因為效率越高越省錢。那麼該如何實現這項目標呢?

以暖氣、通風和空調系統這類設備為例。建築物內有好幾個房客,他們通常全部都必須為在自己空間內消耗的能源支付費用。如果可以依據季節性因素、根據建築物內的人數,以及參考他們在建築物內的時間,為房客提供實際使用情況的深入解析呢?

OpenBlue 為我們提供的部分解決方案,幫助客戶瞭解環境的實際情況,以及他們可以改善哪些領域。一旦他們認清這些事實,便會對財務造成影響,或是獲得財務上的回報,接著行為便隨之開始改變。再來就是考慮 Johnson Controls 與 Intel 可以協助的硬體、軟體、運算和 AI。不過,從改善永續發展性的角度來看,ESG 責任以及建築物是一大良機的事實,其實才是源頭。

哪些類型的技術有助於改善永續發展性?

Sunita Shenoy:我們不僅是因為全球大流行以及混合式工作出現,現在才著手實現這項目標;商業和工業建築物是碳排放大戶早已是眾所周知的事實,Graeme 先前也提過這一點。因此減少那一類碳足跡是我們的企業社會責任。感應器日新月異,進而帶動了 AI 發展。那麼您如何收集資料?您如何將該資料導入可以應用 AI 的運算環境,以便分析解析資料,讓整個程序能夠自動化?

過去,建築物使用人工程序,無論建築物的使用方式為何,空氣調節系統和燈光都會從上午 8 點開到傍晚 5 點。但是自從物聯網在過去七、八年問世以來,舉例來說,我們為了利用日光於是開始加入感應器。我們利用 AI 將這個程序自動化,瞭解建築物的使用率,然後根據使用率,視需要開啟或關閉燈光。這樣一來便減少了建築物使用的能源量。

先從小處做起。首先,為未連線的地方建立連線。然後評估建築物內的資料,分析可以從哪些領域帶動能耗最佳化。現況以及全球大流行和混合式工作不是唯一的關鍵;自從物聯網問世以來,這個程序已經行之有年,而且非常可行。

您如何讓過去彼此未曾接觸的系統連線?

Graeme Jarvis:「系統」這個字太絕了。我喜歡用游泳池作比擬,一直以來,安全部門經理在一個水道、設施經理在一個水道,而建築物經理則在另一個水道。產品出售給每位經理,為的是因應每項責任。但整合式系統其實才是審視這個問題的正道,我們所說的是有連線能力的永續智慧建築。

目前邊緣的資料來源包括保全系統、空氣調節系統、建築管理系統、智慧停車場與智慧電梯等,這所有資料整合之後的效益,就是可以開始摸索出模式,而且能夠在參考現有設備與系統的情況下,依據該建築物應有的心跳機制最佳化。第一步是評估既有設備。

下一步是從 ESG 的角度,思考三或四年後想達成哪些目標。接著必須擬定計畫。我們的客戶目前多半都是依循這樣的流程。接著可以用 AI 和建模來建立分身。例如我們利用 OpenBlue Twin 建立「假設」情境:如果我改變這項參數,對於建築物的整體效率可能產生什麼影響?

Sunita Shenoy:從技術角度來看,凡是有好幾套不同系統的建築物,都可能有電梯系統、供水系統、HVAC 系統、照明系統,而且全部都是由不同的解決方案和不同的公司所提供。我們的主張強調使用開放式標準。如果每個人都是建置於開放式標準通訊協定,那麼大家就能以完全相同的標準為基礎。因此插入這些不同的系統時,無論是多麼截然不同也能夠協作。

Graeme Jarvis:「OpenBlue」的名稱當中就有「open(開放式)」一詞。我們之所以採用開放式,是因為沒有任何一間公司能靠一己之力完成這項工作。因此我們與 Intel 建立了強大的夥伴關係。透過開放式標準,我們可以將資訊傳送至第三方系統,而且我們能夠從第三方系統接收資訊,對於客戶而言都是一大優勢。

請跟我們談談您與 Intel 的夥伴關係創造了哪些價值。

Graeme Jarvis:在我切入技術的正題之前,如果我不先就 Intel 為合作關係帶來哪些價值進一步說明,那麼就是我的失職。人是一切的關鍵。Intel 的員工基礎強大,公司文化卓越。從該公司的高階主管到現場團隊,都是愉快的合作夥伴。

另外,他們賦予客戶環境專業知識的深度,尤其是在 IT 方面。這一點與 Johnson Controls 的領域相輔相成,因為我們的強項比較偏 OT 方面,由於這個連線的永續模式已經是商業現實,因此 IT 與 OT 領域正在融合。

我們雙方可以解決許多客戶難題,處理客戶希望實現的諸多成果,我們任何一方絕對都無法靠一己之力完成。Intel 的晶片硬體,以及運算、邊緣和 AI 能力,確實幫助我們實現了相關的解決方案,從產品角度來看,是因為產品內嵌了 Intel 運算與功能,另一方面則是實現了我們透過 OpenBlue 引進客戶環境的部分邊緣功能。客戶正在尋找端對端解決方案,因此這也是我們合作更有利的另一個領域,我們合作更能造福客戶。

您最後有任何想法要跟我們分享嗎?

Sunita Shenoy:部署智慧建築的採納障礙通常並非技術,因為技術早已存在,對吧?解決方案已經存在。障礙在於人,必須下決定採用智慧建築解決方案的那些人。我認為大家的心態必須轉變,IT 和 OT 領域必須通力合作,結合雙方的最佳實務做法,解決這些部署難題。將這些挑戰視為機遇。

Graeme Jarvis:克服永續發展性挑戰之際,我們眼前就有個良機。這些挑戰的本質適用於全世界,需要全球所有層級的領導階層共襄盛舉才能解決。富有意義、提供良好經濟效益,同時又造福地球的工作可能難尋。我認為,建築環境方面的行動呼籲正屬於這類工作。

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若要進一步瞭解智慧建築,請收聽播客智慧永續建築:Johnson Controls。若要瞭解 Johnson Controls 最新創新技術,請上 Twitter  @johnsoncontrols 與 LinkedIn 跟隨該公司。

 

本文由Erin Noble編審

現代工作場所的視訊會議

視訊會議不僅僅是現代工作場所的普遍特點。它是工作的未來。

過去兩年發生的事件加速了視訊會議設備和技術的採用,但現在這趨勢已有自己的成長動力。2020 年全球網路會議市場價值為 125.8 億美元,現在預計到 2025 年將成長到 190 億美元以上

然而,與任何新興技術一樣,成長帶來了更高的期望——以及新的挑戰。

今天的企業用户不再能忍受延遲或平庸的視聽品質。同時,他們要求比以往更高的視訊解析度:從最低的 2K 一直到某些情況下的 8K。

此外,隨著視訊會議日益普遍,它們也變得越來越複雜。例如,除了傳統的攝影機、麥克風和大型螢幕外,今天的會議室通常還可以使用工作電腦、電子白板和其他裝置。

企業還希望利用人工智慧的進步來使其虛擬會議更聰明。語音識別、自動視訊和音訊提升、音訊至文本轉錄和同聲翻譯等人工智慧的視訊會議功能曾經是一種新奇事物,現在都有望實現。

為什麼需要更好的解決方案

市場上的這些發展對視訊會議系統製造商提出了嚴峻的技術挑戰,根據專注於智慧視訊會議解決方案自訂主機板和硬體參考設計的原始設計製造商 (ODM) Shenzhen Decenta Technology Co., LTD 代理總經理 Kevin Peng 所表示:「現代的智慧會議需要大量的並行處理能力和對 AI 應用程式的整合支援,才能讓一切順利運行。」

此外,現代工作場所中會議場景日益複雜和多樣化,需要一種比過去更加整合的方法。「舊的做事方式——根據客戶的要求單獨配置每個所需的功能——已經不再可行」,Peng 說道。

為了面對這些挑戰,像嵌入式硬體解決方案公司 Decenta 等 ODM 已經轉向支援人工智慧應用的下一代 CPU 和軟體開發套件。這些技術正在幫助 ODM 開發參考設計和自訂硬體,使視訊會議製造商能夠創新出當今企業所需的強大整合解決方案。

專為現代工作場所設計的技術

為滿足企業和視訊會議系統製造商的需求,Decenta 決定與 Intel® 合作。

「我們與 Intel 的技術合作是天作之合」,Peng 解釋說,「因為 Intel 處理器在高工作負載下的運算和處理能力表現出色,而且他們也為人工智慧應用程式提供了極佳的支援。」

Decenta 使用 Intel 處理器和軟體開發工具來應對現代工作場所中視訊會議的特殊挑戰:

  • 第 11 代 Intel® Core 處理器具有健全的顯示晶片架構和強大的多執行緒處理能力——非常適合用於高效能視訊會議解決方案。
  • 整合式 Intel® Iris® Xe 顯示卡支援高達 8K 的超高解析度視訊。
  • 內建 Intel® Gaussian Neural Accelerator 2.0 支援 AI 應用(尤其是與音訊和視訊品質相關的應用)。
  • Intel OpenVINO 工具組可作為開發架構來滿足視訊會議場景中對 AI 應用日益成長的需求。
  • Intel® Media SDK 包括用於提高視聽效能的軟體開發工具。

利用這些資源,Decenta 開發了一系列自訂主機板、視訊會議終端機和基座以及參考設計,可供視訊會議製造商用於為其企業終端用戶構建高效能、整合式解決方案。

從 LED 顯示到整合解決方案:個案研究

Decenta 與 Leyard 的合作是一個很好的例子,Leyard 是一家 LED 製造商,在小間距 LED 顯示螢幕方面處於領先地位。

Leyard 擁有生產高解析度視訊會議顯示螢幕的專有技術和現有產品線。但是,將這個充滿希望的開端轉變為完整的視訊會議解決方案是一項挑戰。

透過與 Decenta 合作,Leyard 能夠將他們自己的 LED 顯示螢幕與 Decenta 的多媒體和擴展終端機相結合。這導致了一個完整的智慧型視訊會議系統,非常適合中小型會議室。

該解決方案能夠高效且經濟地實現高品質遠距視聽傳輸。它還透過促進與他們的電腦和移動裝置的連接來豐富參與者的會議體驗——該功能允許即時共享相關文件和同步翻譯。

「這項技術是一個創新引擎」,Peng 說,「因為它使製造商能夠開發智慧型視訊會議產品,並將其快速高效地推向市場。」

現在和未來對終端用戶的幫助

除了解決方案製造商和系統整合商之外,還有另一個族群從像 Decenta 這樣的 ODM 的工作中受益:終端用戶本身。

在用戶體驗方面,先進的視訊會議解決方案在會議期間提供更流暢、更清晰、更高解析的音訊和視訊。它們還支援人工智慧的智能會議應用程式,如智慧型會議記錄、交流式白板、雙向註釋等。

這些系統也提供靈活性。它們可以「即插即用」地與各種第三方攝影機、喇叭和其他 AV 設備一起使用。他們還與許多不同的以雲端為基礎的視訊會議軟體解決方案一起合作。

在非常實用的層面上,它們是更容易部署。例如,整合的基座大大地簡化了在會議前為各種裝置佈線的工作。整合式解決方案結構簡潔,允許企業用戶將它們部署在會議室的偏僻區域。

所有這一切都帶來了更好的用戶體驗和更高的生產力,而沒有舊系統的麻煩:視訊會議市場一直在尋求的流暢解決方案。

「更好的視訊會議解決方案將推動辦公室的數位化轉型」,Peng 說,「並在其他領域開闢可能性,例如智慧教育和遠程醫療應用。」

視訊會議的大規模採用也帶來了一些麻煩和挫折。但是,在大流行病最黑暗的日子裡,一開始是必需品,現在已經演變成人們一起工作的更好方式。企業內外的高級視訊會議解決方案的前景一片光明。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。

ITS 運用 5G 和 邊緣 AI 推動城市迅速發展

值得注意的是,智慧運輸系統(ITS)早在1960 年代就萌芽發展,當時美國聯邦公路管理局開始開發一套電子行車路線導向系統,簡稱 EGRS。這套系統在車輛、交叉路口硬體和部分首批電腦化的中央 IT 系統上使用雙向裝置,分析天氣和交通狀況,進而為駕駛提供前往目的地的最佳路線。

讓我們快轉 50 多年,如今人們將 ITS 視為智慧城市基礎設施的支柱,提供交通管理、 通勤者通知、公共安全和其他無數種服務。它們的設計甚至可以適應自動駕駛車輛旅行,方法是透過原生支援以無線電存取網路(RANs)連接的車聯網(V2X)通訊。

想當然爾,若要支援這些服務,就表示現有的運輸管理基礎設施需要改頭換面、重新整頓。比方說,如果沒有邊緣 AI,您就無法及時分析和處理動態流量,以避免交通壅塞;在欠缺充分邊緣運算的情況下,也無法運行邊緣 AI。自動駕駛車輛需要 V2X 連線才能與彼此和路邊交通管理系統進行通訊;但倘若沒有像 5G 這樣超可靠、低延遲的網路,您就無法支援 V2X 通訊。

傳統的 ITS 也應付不了。

「平台需要提供一個順暢無阻的基礎架構,以在智慧城市或互聯的公路環境中,部署低延遲、高效運算和高可靠性的應用程式,」 IoT和網路平台的全球領導者 Advantech 全球聯盟經理 Charo Sanchez 表示。「我們在這裡討論的邊緣,涵蓋遠在天邊,像是公路上或安裝在交通號誌上,乃至於近在眼前的交通警察、車輛或行人。」

Sanchez 補充道:「除了連線能力,您也必須整合 AI 的元件,從中擷取相關資料,處理那些資料,並在現場對其採取行動。」

智慧 RSU:在 ITS 邊緣相互結合

為了使 ITS 基礎架構符合現今的智慧運輸與智慧城市的需求,Advantech 和 Capgemini 以及 Intel® 攜手合作,打造了 5G 智慧路側設備(RSU)。

5G 智慧 RSU 是一種多存取邊緣運算(MEC)平台,可部署為高度集中的分解節點,將 5G 和 AI 帶到 ITS 網路的遠端。它在超融合、搭載 Intel 技術的 Advantech SKY-8000 伺服器和 Capgemini ENSCONCE 架構上打造,讓 ITS 工程師不必從頭開始建立那些複雜的邊緣節點。

5G 智慧 RSU 的另一項優勢,就是它為微服務開發、部署及交付提供了一個雲端原生環境。而 Intel® Smart Edge Open 軟體工具組簡化了整個流程,它是一款開源開發套件,提供外掛程式、整合配方和其他元件,協助 ITS 開發者融合 IoT 工作負載和 5G 無線基礎架構。

它甚至包含了參照實作,以進一步加速開發和交付互聯的邊緣應用程式。

「 Intel Smart Edge Open 利用專為 Intel 硬體最佳化的參考架構,幫助加快上市時間並簡化複雜的網路工作負載,」Sanchez 解釋道。「它為整合常見的多存取邊緣運算使用案例提供了基本的開發者工具。」

在這個基礎上, 5G 智慧 RSU 讓開發者存取一系列的附加工具和功能,用於部署新一代的 ITS。在 2022 年 2/3 月舉行的全球行動通訊大會上,這三個合作夥伴示範了一款行人安全應用程式,該應用程式是使用整合在 Smart RSU軟體堆疊中的 Intel® OpenVINO 工具組視覺運算 SDK 所打造。在這段影片中,智慧 RSU 上本地運行的 AI 演算法分析意外的過馬路行為,然後向附近的駕駛和行人發出即時警報,以防止發生可能的事故。

合作夥伴更進一步地展示如何使用與智慧 RSU 連結的所有感應器擷取資訊,進而打造數位孿生,協助持續評估及改善目前的基礎架構,並在全面投資前測試技術。

智慧城市 ITS 的演變

道路是智慧城市的動脈,必須最佳化才能使市中心持續運轉。這表示管理道路的 ITS 必須升級,支援 5G 和邊緣 AI 等功能,多虧完整堆疊的夥伴關係和 Smart Edge Open 等解決方案,才能順利度過過渡期。

5G Smart RSU 等超融合端點為智慧城市運輸基礎設施打穩了更上一層樓的基礎,無論它已有數十年的歷史,還是已透過各種拼湊而成的網路和系統支援 V2X 等功能皆然。

「這就是我們將所有功能整合到單一平台的方式,將路側設備虛擬化,並以標準 x86 硬體運行,」Sanchez 表示。「如此一來,便讓您管理整個解決方案的方式化繁為簡,並為創新技術及功能提供額外的空間,以提供額外的交通服務。這正是路側設備透過 Advantech 邊緣伺服器作為 ITS 邊緣的微型資料中心運行的一連串演變。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯

邊緣 AI 是永續製造業的推手

永續發展性對於工業 4.0 來,不僅僅是崇高的理想而已。永性發展性是法律和財務責任,必須跟任何 KPI 一樣以精確的方式測量。

就法規面而言,製造商為了符合政府設定的碳排放目標,正面臨越來越沉重的壓力。另外,投資者也越來越重視公司的環境、社會與治理(ESG)實務做法,因為這是永續能源管理不可或缺的一環。

在對於氣候變遷日益關注的年代,這個趨勢獲得了廣泛的支持。然而,這項趨勢卻成對產業造成了嚴重的問題。

其一,很難找到提高能源效率的新方法,尤其是永續發展目標往往頗為激進。此外,擷取永續發展報夠後,無論是向監管機關還是向股東彙報,往往伴隨大量的工作。

「基本的法規遵從對小型製造商來是一大問題。」台灣智慧型產品製造商研華的產品經理 Julia Chih 表示。「雖然大型企業的資源比較豐富,但卻往往缺乏將資料收集和報告自動化的組織知識,而聘請高價顧問代勞這個選項的吸引力也不高。」

這是製造商的困境。然而, AI 支援的智慧工廠解決方案或許提供了答案:這套系統提供快速的 ROI,而且彈性足以滿足監管與報告整體環境變化,禁得起未來考驗。

物聯網、邊緣 AI 與雲端:多層次的解決方案

智慧工廠系統的威力源於設計。多個層次的技術在整套解決方案中各司其職。

在工廠現場,物聯網感應器和邊緣 AI 負責擷取資料和即時程序最佳化。

必要時可部署感應器與智慧電錶,負責從工業機器收集資料。回報的內容包括效能、用電量、溫度以及用水量等。工廠實際情況在這份報告中一目了然,是查明浪費及收集報告所需原始資料不可或缺的第一步。邊緣 AI 以即時的方式處理感應器資料,透過工廠的 SCADA 系統將生產線最佳化,用途是改善效率(影片 1)。

影片 1。物聯網與邊緣 AI 則用於視覺化及改善能源管理和整體設備效率。(資料來源:研華

資料在幕後傳送至雲端進一步處理。在這個層級,經營者可使用收集的資料產生監管與 ESG 報告。智慧工廠產生的大量資訊,也可在此供大數據與 AI 應用程式使用,以擷取額外的深入解析和開發長期的最佳化策略。

這個模組化的多層級架構意味著,智慧工廠解決方案在本質上靈活有彈性。製造商可以按照營運與報告需求設定解決方案。如果日後永續發展目標或報告需求改變,他們也可視需要調整。研華業務發展經理 Henry Chen 表示,Intel® 技術在這方面格外實用:

「Intel 在邊緣 AI 應用和繁重的伺服器工作負載表現卓越。功能的定義明確且記錄完善,因此無論是什麼情境,我們都很容易依照客戶規格選對處理器。」

墨西哥的智慧製造個案研究

研華在鴻海墨西哥廠房的部署顯示,智慧工廠系統以最少的資本投資,大幅改善了永續發展的能力。

鴻海必須遵守當地的環境法規。該公司還希望在世界各地的製造廠房,達成減少碳排放的內部目標。

鴻海身為全球製造商,尋覓的技術要能夠締造墨西哥需要的成果,還要適用於其他國家的工廠。該公司理想的解決方案要能通過標準化的集中系統管理。

研華與鴻海合作,在墨西哥的整個廠房安裝了智慧感應器和功率錶。兩間公司合作建立了隨時開啟的資料收集系統,與後端連線後從中央位置即可遠端監測。他們還執行了能源管理最佳化策略。

結果引人矚目。能源效率立即改善,平均節省了 8-13% 的成本。此外鴻海還發現,全新的能耗可見度可用於制定產能預測計畫,幫助公司避免水電煤氣超額罰款,長期節省更多費用。

永續發展的未來

智慧工廠解決方案可產生的短期成果令人驚豔,迅速改善效率的前景無疑能帶動製造業採納的意願。然而,自工廠擷取資料後,從資料挖掘業務深入解析的能力,甚至可能開啟更多的機會。

舉例來說,智慧工廠環境中的物聯網和 AI,可以用於故障預測與健康管理(PHM)。PHM 是監測機器健康狀況及執行主動維護的實務做法,可防止意外關機,商業應用案例清晰易懂。「如果可以在機器失靈修復,即可縮短停機時間,何況停機對於製造商而言所費不貲。」Chen 表示。

PHM 只是智慧工廠更大範圍潛力的例子之一。產業數位轉型的速度越來越快,製造商將繼續尋找創新的技術用途。因此,研華決定開放自家 AI 平台的原始碼。「未來需要彈性與開放性,因為公司一定想自行建立應用程式,充分利用物聯網和 AI 在工廠提供的機會。」Chen 表示。

在未來十幾年,更豐富也更全方位的永續發展模式將應運而生,能夠為製造商和社區締造長期價值。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。

駕馭 AI,改善營養規劃

家庭無法全天候為年邁的雙親或至親提供需要的照護與舒適設備時,他們向養老設施尋求協助。然而,雖然這類設施致力於提供優異的照護,但卻一向在規劃營養時面臨挑戰。

舉例來說,一份近期的報告發現,該國養老設施的住民當中,有三分之二以上的人營養不良。此外,報告還發現,相較於入住這些設施時的體重,有 80% 的人體重持續減輕。另一份美國的研究發現,在療養院和輔助生活設施這類專業照護設施,有高達半數住民營養不良

消弭長者的營養落差

養老設施若要更妥善滿足長者的飲食需求,幫助他們避免營養不良和高膽固醇等問題,瞭解長者吃的食物、食物數量,以及餐盤上食物的營養價值是關鍵之所在。

某跨國外燴公司為養老設施供應食物時,親身經歷了這項挑戰。雖然該公司為每位住民制定了個人營養計畫,但偶爾會接獲住民家人對食物品質的投訴。它希望為客戶改善服務品質,也期望讓家人放心。

該公司尋求 AerMeal 協助,這款掃描裝置具有機器學習和電腦視覺功能,是專為駕馭 AI 解決這些挑戰而設計。該解決方案會收集住民餐飲的營養資料和影像,然後與住民的至親分享,向他們保證摯愛的家人三餐都吃得健康無虞。

「光是那一點就能產生極大的差異。家人能因此感到放心。」AerVision Technologies 的執行長 Abbas Bigdeli 表示。AerVision Technologies 是製造 AerMeal 的廠商,總部位於澳洲新南威爾斯州

善用 AI:AerMeal 的運作方式

AerVision 素來在為資安產業開發自訂生物特徵辨識、AI 與物聯網解決方案方面享有盛名,但目前正為了改善營養規劃應用相似的技術。AerMeal 運用 AI 驅動的推論和影像辨識技術,掃描個人用餐前後餐盤的內容物,收集到的營養資訊既可支援為養老院住民設計個人化的餐飲,也能支援為學校餐廳這類大型食物分配環境的其他個人客製化飲食。

每個餐盤皆配備可放入洗碗機的無線射頻辨識(RFID)晶片。養老設施的工作人員為住民提供三餐時,他們會使用 AerMeal 掃描餐盤,然後將餐盤分配給特定住民。在住民可以自行挑選食物的餐廳環境中,員工也可將餐盤放在掃描器、用觸控螢幕將餐盤分配給住民,然後這個人再拿走餐盤。住民用餐完畢時會再掃描一次餐盤,收集他們食用多少食物的相關資料。

Bigdeli 表示,AerMeal 整合物聯網功能、支援 WiFi 的 4G 數據機,以及 RFID 讀取器,不單只是掃描及拍攝個人的餐盤而已。不到一秒內,它會一併擷取體積資訊。

「利用那項資訊,以及在邊緣執行巧妙的電腦視覺與 AI,我們於是能夠判斷餐盤上有什麼類型的食材,無論是牛排、蘆筍或花椰菜都沒問題。餐盤上的所有食材都辨識得出來。」他表示。「我們利用體積資訊測量體積。利用這份資訊,比方說我們知道是多少立方公分的花椰菜,或是多少立方公分的牛排或雞胸肉,我們於是就能極為精確地計算出營養價值。」

它利用三項 Intel® 技術完成了這項工作:RealSenseCore M 處理器OpenVINO。RealSense 這項電腦視覺技術讓 AerMeal 可擷取 3D 食物影像。Core M 處理器提供 AerMeal 需要的強大運算與資料處理能力,而 OpenVINO 則是在邊緣提供了影像推論功能。

這些技術結合之後,AerMeal 便可為客戶提供深入的營養解析。

改善營養規劃,讓健康更上一層樓

AerVision 希望利用 AerMeal 讓營養資料普及化,為個人提供能夠用來改善健康的資訊,賦予他們自主能力。

雖然該解決方案目前的主要客群是長者照護提供者,但 Bigdeli 表示,AerMeal 有潛力成為健康意識抬頭消費者首選的廚房裝置。

他表示:「只要將這項裝置連線到雲端,並且在手機安裝應用程式,這就可能成為他們能夠監測自己吃進哪些食物的工具。」,另外他還補充,接著這份資料便可連結至其他健康解決方案,幫助個人更妥善管理慢性病,例如糖尿病或高膽固醇。

另外,AerMeal 還可在自助餐館以及公司和學校餐廳這類環境推動永續發展性,減少食物廢棄物,讓這些設施能夠在掌握更充分資料之後再做出採購決策,以更妥善的方式管理供應鏈。

「在供應食物、關心廢棄物,而且重視個人化服務的任何產業,這個解決方案都可以派上用場。」Bigdeli 表示。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

製造業的 AI:資料導向文化的關鍵

工業 4.0 轉型展開之際,製造商必須營造資料導向的文化。連線的裝置越來越多,配備感應器的裝置也日益增加,等待揭露的寶貴資料隨之大量湧入。然而,為了妥善收集、儲存及分析推動企業決策的資料,人工智慧(AI)與機器學習(ML)模型是關鍵。

不過遺憾的是,開發後將模型整合至生產與整體作業,可能是件複雜的工作。首先,未必人人都具備在工作流程應用進階模型的知識與技能組合,因此使用者不得不等待資料科學小組為他們分析及解釋資料。

前提是,公司內部有資料科學家。許多中小型製造商並未聘僱資料科學家,反而是仰賴 AI 技術供應商為他們提供需要的新功能,過程耗時,可能歷時長達一年之久。

如果能夠取得技能與工具的員工更多,製造商便可開始迅速增加產品與功能,或者甚至是減少能耗。

至少杰倫智能正是秉持這個想法,這家台灣公司正設法利用自家的 Auto ML 解決方案,在製造業將 AI 普及化,因為這個解決方案的設計,能夠讓訓練 ML 模型就像建立 Excel 工作表一樣容易。

「我們提供三小時的訓練課程,教導使用者可以開始應用到日常工作的基本功能。」虛擬資料科學家公司杰倫智能業務開發總監 Marc Wu 表示。

善用數位資料

杰倫智能的 Auto ML 是沒有程式碼的 AI 平台,專為快速模型開發而設計。該公司整合 Intel® 發行版 OpenVINO 工具組,加快運算速度。這樣一來,中小型公司的網域使用者無須資料科學小組協助,即可利用這個平台。若為聘有資料科學家的大公司,平台則可充當另一名團隊成員。

「網域使用者想解決問題時,他們依舊會收集資料,然後上傳至平台。我們的平台會自動計算資料,執行若干資料清理與建模,接著在比較模型之後,找出最佳模型。」Wu 表示。

這個過程類似於與資料科學家合作的過程。「然而,差異在於網域使用者可以自行完成。」他表示。

Wu 表示,速度是杰倫智能平台的一大優勢。「如果您必須將專案交給資料團隊,傳統方式通常需要大約兩至三個月才能收到結果。透過我們的平台,通常需要一週左右。」他解釋到。

如果製造商想發表新產品,研發小組可將資料輸入模型,判斷最佳生產參數。公司若採用傳統方式,很可能會進行試運轉。Wu 表示,有了 Auto ML,公司可以在實際測試運轉前執行模擬,節省大量的時間與費用。

該公司已經協助各式各樣的工廠,利用製造資料以及耗電量這方面的作業資料建立模型。

舉例來說,玻璃物品製造商利用 Auto ML 打入醫療裝置市場。印刷電路板(PCB)製造商能夠儘量減少電鍍時使用的黃金數量。另一家公司則是提高了非尖峰時段的產能,讓每個月的能源帳單減少 30,000 美元。

進入新市場

製造商使用 Auto ML 的一大優勢,就是速度更快。就玻璃製造的情況而言,該公司收到為醫療裝置製作玻璃零件的提案後,利用這個解決方案,很快便可測試參數,然後準備回應方式。

「由於他們的回應速度極快,因此成功地從這家新醫療裝置客戶獲得了訂單。」Wu 表示。該公司於是打進了醫療裝置業。

Wu 表示,這種結果讓杰倫智能在 AI 供應商中脫穎而出,因為其他供應商的產品是以資料科學家為目標。他表示:「我們認為 AI 應該是一種應用程式技術,而非僅由少數人擁有的超高階技術,因此我們的產品是專為目標網域使用者所設計。」

杰倫智能為 10 家不同的製造工廠開發了 120 多款 AI 應用程式,提供的「隨裝即用應用程式」能夠充當客戶的 AI 範本使用,Wu 表示。

對於實作 AI 時不知道該從何下手的客戶來說,這種應用程式幫了大忙,Wu 解釋道。應用程式可供下載,而且杰倫智能還提供逐步教學課程與範本資料集。

「客戶看到資料集時,立即就能瞭解如何利用平台進行,以及如何自行收集資料。」Wu 表示。

將 AI 進一步應用在製造業

杰倫智能為了改善平台,持續傾聽客戶的意見回饋。某客戶要求獲得它建立的模型的行動存取權,這樣現場使用者便可使用該模型。

「我們確實建立了這項功能,並且將它加入產品。」Wu 表示。「舉例來說,現在製程工程師可以訓練這個模型,然後實際上由本地操作員使用行動裝置即可執行。」

Wu 表示,Intel OpenVINO 整合至 Auto ML,有助於讓產品更上層樓。「我們認為這個做法可為客戶創造更棒的使用體驗。」Wu 表示。他表示,最新一代的 Auto ML,推論速度增快高達 100%。

最終目標就是讓普通使用者可輕鬆取得 AI,使 AI 在製造業無所不在。Wu 希望,如果公司實現這個目標,在適當的時候,訓練資料模型就會變得跟建立 Excel 工作表一樣稀鬆平常。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

醫療保健資料的難題:連結醫療裝置

醫療保健提供者治療患者時極度仰賴資料。患者完成任何類型的檢驗時,無論是 MRI、x 光還是驗血,都會擷取資料進行分析與診斷。產生影像或分析血液檢查的機器,會將資料回傳至醫療保健系統,讓醫師能夠判斷和評估結果。

雖然聽起容易,但過程未必都能順暢無礙。資料從實驗室傳送到醫生診間時,必須經歷大量的幕後工作。其一,測量患者生命徵象時,例如血壓、心跳、身高和體重,使用了多種醫療保健裝置,而且這些裝置之間無法互相傳遞資料。

此外,患者資料必須在混合式基礎架構移動,這個架構包含內部部署元件、雲端元件,以及越來越多物聯網和邊緣網絡。另外,這些網路未必都是使用相同的語言。再者,軟體系統包裝及處理資料的方式各不相同。

患者若要獲得最佳的照護方式,他們的資料必須在裝置與分析系統之間移動至醫師的電腦螢幕。

「為了記錄患者資料,部署的電子裝置與電腦數量與日俱增。這樣一來,設法收集全部供應商的通訊協定,然後以正確的格式傳輸資料給醫院和患者的過程,便成了一大難題。」台灣電腦製造商瑞傳科技的產品經理 Kenneth Lee 表示。

解決醫療保健資料難題

瑞傳科技希望利用自家的獨立式盒子 NANO-6063 解決這些問題。利用 NANO-6063,醫療保健提供者可在盒子部署小型的非描述性嵌入式系統,讓他們能夠從多個伺服器和醫療保健裝置收發指令,並且連結解決方案,向醫師、護理師與患者提供患者的資訊。

該解決方案設計時將醫院/診所的需求納入考量,例如低用電量、小巧的設計、足夠的 I/O、長使用壽命,以及惡劣的情況。它採用 NANO-ITX 外型規格和 Intel® Atom x6000E 處理器系列達成這項目標。然而,NANO-6063 不僅是資料流量警察,更扮演了轉換資料訊號的轉譯者角色,確保資訊送達時能讓對方看懂。由於製造商使用的通訊協定往往不同,而醫院系統又以各種不同的格式接受資料,因此轉換資料有其必要性。

「這所有資料收集後必須經過分析,醫師與提供者才能更妥善診斷及監測患者的醫療保健情況。」Lee 表示。

進入全新的市場

Lee 表示,瑞傳科技一向其他市場為目標,例如電子招牌和工廠自動化。然而,隨着醫療保健業越來越依賴數位系統,該公司發現有機會可善用現有技術,協助提供者解決醫療保健資料管理問題。

舉例來說,某現有的製造商客戶,採用瑞傳科技的技術控制組裝線的機械手臂。「該客戶有一部伺服器讓工廠控制整條生產線,運作方式與醫院相似。然而在生產線,他們則是用一個小盒子控制每支機械手臂。他們利用這個控制箱,可以從伺服器執行一些簡單的命令,然後收集資料,向伺服器提供意見回饋。」Lee 表示。

,醫院環境也可採用類似的方法。然而,NANO-6063 實現了醫療設備與醫院伺服器之間的資料傳輸,而非控制伺服器與機械手臂之間的通訊。

瑞傳科技另一個 NANO 技術使用案例,則是和體育場內的巨型數位電子看板螢幕有關。這類螢幕通常部署於戶外,也就是說,螢幕可能暴露在各式各樣的天氣,包括冬天經歷下雪和低溫、夏天承受高溫,全年任何時候接受雨水洗禮。

在這類情況使用 NANO-6063 的優勢,就是系統主機板是專為抵禦極端環境所打造,Lee 表示。他表示,堅固耐用對於邊緣網路位置也很實用,而且室內外皆然,因為這類位置缺乏資料中心擁有的氣候控制系統。

加速上市

NANO-6063 開發與行銷的關鍵在於使用 Intel 晶片,就這個案例而言則是 Atom x6000E 系列。目前瑞傳科技使用的 CPU,90% 來自 Intel。另外,該公司正在開闢進入醫療保健市場的全新途徑,並且打算繼續善用與 Intel 的合作關係。參與 Intel 的搶先使用計畫,讓該公司得以在發表前搶先取得新處理器,加快解決方案上市的速度。

瑞傳科技也與系統整合商合作,讓 NANO-6063 這類解決方案得以實現。由於醫院這類醫療保健設施使用的許多不同裝置或電腦來自各種供應商,因此瑞傳科技為系統整合商提供了可以與軟體解決方案結合的電腦零件,能夠接收、轉譯以及指揮資料。

「由於醫療保健提供者的工作越來越仰賴數位系統和資料,因此我們期盼能創造全新的硬體與軟體解決方案,徹底改變空間。」Lee 表示。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

OT 的安全:保護工業 4.0 使其免受攻擊

網路安全是當今每個企業的優先考量。然而儘管 IT 的安全性有所改善,監視器與控制工業流程所使用的營運技術(OT)經常處於危險未受保護的狀態。過去幾年,美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)已發出多次有關 OT 系統弱點營運技術設計中的不安全作法,以及勒索軟體對營運技術資產的威脅不斷升高等公開警告。

隨著製造業數位轉型的動作加快,這個問題只會更加惡化,使得工業 4.0 成為網路罪犯、駭客甚至是軍方與國家情治單位感興趣的對象。不過新一代的工業安全裝置有機會為 OT 安全的特殊挑戰帶來解決方案。

IT/OT 融合:協同抑或網路風險?

數位轉型計劃使得現代的工廠充滿了物聯網技術:大量的智慧型感應器從製程中即時收集資料。結果是這些傳統上「非智慧型」的 OT 資產,如今產生著大量的有用資料,可用來與 IT 網路共享,作為報告、分析與流程優化用。

根據 NEXCOM International 的產品經理 Calvin Ma 指出,IT 與 OT 這種網路的結合也稱為 IT/OT 融合,其背後的企業案例也很清楚,該公司為網路與工業 4.0 解決方案的製造商。「公司對於自有的製程可得到更大的掌控。而客戶可以透視工廠,對於進程與品質有更深入的瞭解。」他解釋道。

不過撇開這些好處,IT/OT 的融合也帶來了重大的風險。畢竟智慧型工廠是線上工廠,OT 網路也因此暴露於攻擊之下。這是一個嚴重的問題,因為營運技術是眾所皆知地難以防護,原因諸如傳統設備根本無法執行安全軟體,以及 OT 供應商在安全性上的作法令人堪慮。

除此之外,將一個安全的 IT 網路與 OT 網路結合本身就會帶來問題。「當所有東西連線在一起,」Ma 表示,「本來在 IT 網路中可以輕易控制的網路安全活動,如今會擴散至 OT 網路中,而 OT 網路相形之下較為脆弱。」

不過,不斷擴大的 OT 攻擊面是製造商無法承受的風險。

為什麼 OT 的安全如此難以達成

在已知的難處當中,OT 安全性讓人驚訝的一點在於其與 IT 安全性的相似度。

例如,OT 網路與 IT 網路所面臨的網路威脅類似:勒索軟體與病毒、駭客和後門軟體、蠕蟲和殭屍網路。而 OT 安全的基本解決方案與 IT 端的做法類似:監控網路流量中的可疑資料封包、將網路分段,如此一來可在偵測到惡意封包時予以控制,並且將重要資產放置在更多層的保護之後。

那麼,為什麼 OT 安全性如此具有挑戰?

很大一部分的問題在於 OT 端點在技術上的限制。「這些系統很多在設計時欠缺安全考量,」Ma 表示,並且補充到工廠中許多舊型 OT 資產往往執行的是非標準或舊式的作業系統,導致「無法在上面安裝安全軟體。」

另一個挑戰是工業設施本身的企業文化。對裝置管理人員而言,最重要的 KPI 是產能。然而無論理由有多充分,停機的代價非常昂貴。要說服上層將網路下線進行安全性升級,或是要求他們執行一個未來需要固定網路下線進行維修的解決方案並非易事。

但是這讓製造商面臨著困難的抉擇。他們應該承受代價高昂的停機以提升 OT 安全性,還是孤注一擲,冒著之後全面下線的風險?

很顯然地,這兩個都不是好選擇。不過,一款專為滿足工廠需求而設計、堅固且具有彈性的防火牆/隨插即提供防護的全新工業安全裝置,也許可以為這個難題提供一條出路。

在較短的停機時間下提供 OT 安全性

NEXCOM 的 Hwa Ya 廠實作就是一個很好的例子。

Hwa Ya 是 NEXCOM 的智慧製造展示站,同時也是運作中的生產設施。因此,它具備所有工廠常有的實體挑戰:

  • 在例行作業中具有許多不同類型的設備
  • 嚴苛的高溫環境
  • 空間狹窄難以進入,使得裝置維護變得更為複雜

為了確保 Hwa Ya OT 網路的安全,NEXCOM 使用了自有的 ISA 140 工業安全裝置。整個設施的重要關卡上部署了多組單位,建立起一個微型分段的 OT 網路。裝置上安裝了由開發 TMRTEK 的 eSAF 網路安全軟體套件,因此可以透過與安全軟體在傳統 IT 網路端點上的相同做法,監控與偵測 OT 網路流量(影片 1)。

影片 1.在 OT 網路中用於微型分段與封包檢查的 ISA 140。(出處:NEXCOM

其成果即為具有高識別度且安全的 OT 網路。不過也很重要的一點在於,Hwa Ya 的部署呈現出 ISA 140 在工廠環境中對企業的好處。

ISA 140 輕巧且容易安裝,因此在實作上不需代價高的下線或龐大的架構升級。安裝到位後,OT 的安全人員可利用頻外(OOB)遠端管理和旁路功能維護裝置,而無須中斷網路。

Ma 將這些好處歸功於 NEXCOM 與 Intel® 的技術合作:「我們使用的 Intel Atom® 處理器具有內建 OOB 功能,讓我們可以在不須擴充電路設計的情況下,開發出可減少停機時間的功能。」

Ma 提到,除此之外,Intel 晶片非常適合工廠環境的實體挑戰:「該 CPU 效能高、非常可靠,而且可承受極端高溫,是工業控制系統(ICS)安全的最佳選擇。」

未來的工業網路安全

隨著製造商轉換至工業 4.0 模式,對 OT 網路的威脅很可能會增加。蓄意不軌者與任何企業一樣,都想趁機利用市場上的機會。不過現代的工業安全裝置,可為企業提供有效且可負擔的方式來保護自己。

未來幾年,隨著 OT 網路變得更複雜且多樣,製造商也將得以使用專為不同使用案例所打造的安全設備。「我們將會看到 OT 安全更趨專業的趨勢,」Ma 表示,該公司目前正在擴充其 ISA 100 系列產品,強化其專門針對 OT 網路安全所設計的無線(ISA 141)和交換器(ISA 142)設備。

「不久的將來,工廠的一切都會在同一個網路上。不過隨著工業安全技術的進步,企業將可擁有適合其所需的各種 OT 情境的自訂解決方案,讓該網路能夠達到真正的零信任——確保未來在工業 4.0 上的安全。」Ma 表示。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

互動易如反掌:非觸控自助服務機

受到客戶與企業需求帶動,自助服務機正在各產業崛起。原因不難理解。客戶喜歡自助服務機的便利與互動性。企業則是看重自助服務機精簡作業及緩解工作力短缺的方式。

然而,儘管如此,依舊有一大障礙阻礙自助服務機上路。自助服務機多半仰賴觸控螢幕技術,但基於諸多原因,這項技術卻可能是破局的元兇。首先是成本的問題。對多數企業來說,觸控螢幕自助服務機機群或是大型規格的機型代表重大投資。

維護則是另一個考量。疫情過後,大家對於觸摸眾人摸過的東西戒慎恐懼。若要讓顧客覺得安全,觸控螢幕必須經常清理,但這項工作耗時且費力。此外,維修整合式全功能觸控螢幕自助服務機可能所費不眥。一個壞點可能就需要更換整個螢幕。

這些都是嚴峻的挑戰。然而,邊緣 AI 與 3D 電腦視覺日新月異,如今成了非觸控自助服務機的推手。這項技術解決了傳統觸控螢幕的許多問題,不僅能帶動多個產業採用,甚至可能為人機互動的新時代揭開序幕。

邊緣 AI + 3D 視覺 = 非觸控自助服務機

首先,「非觸控」觸控螢幕一詞或許聽起來自相矛盾。但基本概念其實簡單明瞭。非觸控觸控螢幕自助服務機採用稱為骨架追蹤的深度學習型技術,將使用者的手指視為滑鼠指標。

非觸控技術解決方案製造商 LIPS Corporation 行銷長 Benson Lee 說明了這個過程如何運作:

「我們在使用者和顯示螢幕之間建立虛擬窗格。支援 AI 技術的 3D 攝影機會追蹤使用者的手,模擬捲動,等他們的指尖穿過窗格時,則會被解讀為按滑鼠」(影片 1)。

影片 1. 非觸控自助服務機實際操作示範。(資料來源:LIPS

當然,凡是採用高解析度 3D 影像的系統,都需要處理大量資料,而且如果希望即時互動,還必須傳送更大量的資料至雲端。那是因為非觸控顯示器利用 AI 在邊緣執行視覺處理。Lee 說 LIPS 與 Intel® 的技術夥伴關係,協助實現了這項目標:

「Intel CPU 功能強大,足以處理繁重的運算工作負載,尤其適合電腦視覺和邊緣 AI 應用。此外,Intel® oneAPI 工具組簡化了開發程序,讓工程師得以撰寫適用於許多不同平台的解決方案驅動程式。」

降低採用的障礙

採用 LIPS 解決方案的非觸控自助服務機,相較於觸控自助服務機,顯然更加模組化。攝影機與非觸控介面的驅動程式與顯示器螢幕分開。

也就是說,既有的觸控式自助服務機,將 3D AI 攝影機插入自助服務機的 USB 連接連接埠,並且安裝驅動程式之後,即可輕鬆升級改造。或許甚至更重要的是,任何顯示器螢幕(甚至是非觸控顯示器)加上這些元件,即可變身為互動式。

對企業與系統整合商而言,這些都是吸引力的優勢。非觸控技術讓實作自助服務機變得更容易也更符合成本效益,包括有大型顯示器的機型。

此外,維護工作大幅簡化。Lee 表示:「免除了清理觸控顯示器的重擔,而且如果改造升級了非觸控顯示器螢幕,後來螢幕壞了,您可以用符合成本效益的方式更換螢幕,不必更換其他所有元件。」

從醫療保健到飯店餐飲

LIPS 在 COVID-19 全球大流行期間的經驗便是最佳例證。舉例而言,曾經有兩個靠觸控式自助服務機處理日常作業的組織與該公司接洽:一個是快餐連鎖店,一個是當地的醫院。

儘管差異顯著,但餐廳連鎖店與醫院有許多共通點。他們都擔心服務對象的健康與安全。他們無法直接停止使用自助服務機,因為這些機器已經與工作流程深度整合。另外,他們的員工已經短缺,因此無法多花時間和精力在使用後為每個觸控螢幕消毒。

為了解決餐廳的這些挑戰,LIPS 利用自家的 3D 攝影機系統改造升級店內的點餐自助服務機,最後締造的非觸控自助服務機,能夠在餐廳執行相同的作業角色。在醫院,LIPS 使用相同的技術,將患者接待區域的觸控螢幕排隊系統,改造為完全非觸控。

兩處的領導階層都很滿意改造升級的速度、維護的方便性,以及隨之降低的傳播風險。

互動的未來

LIPS 的餐廳和醫院部署,展現了非觸控技術為何未來一片光明。在未來幾年,隨著開始意識到這項技術潛力的企業越來越多,非觸控自助服務機將可望能得到認同。

那個潛力的關鍵不僅在於容易實作而已。有別於許多觸控螢幕,非觸控顯示器並非採用電容式觸控,因此不需要騰出手來操作。這代表裝有義肢的人可以使用機器,是無障礙服務的一大進步。這也意味著,穿戴手套或防護用具工作的人可以使用機器,讓這項技術可以在外科環境或微製造無塵室這類工業環境派上用場。

在許多產業的可能使用案例範圍,有可能真正改變自助服務系統造福人類的方式。Lee 表示:「非觸控技術的重要性,可能與觸控螢幕之於智慧型手機和平板電腦的重要性不相上下。」「它能讓世界變成更美好、更安全,互動性也更強的地方。」

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯