AI 驅動預測分析拉長機器壽命

Posted on by Micah Kaplan

機器製造商通常會遠端監測出售給製造業客戶的設備，但通常都沒太大作用。IIoT 感應器會收集大量關於設備健康和效能的原始資料。但這些資料都雜亂無序，不管是機械製造商 (OEMS) 或其客戶，都無法為工作流程轉型帶來什麼幫助。

因此，製造業者在廠房中，時常會發生令人氣餒的故障事故。而機器製造商也無法從中了解設備的實際用途，並失去開發能大幅提升服務收入的產品。

將進階預測分析套用到機器資料趨勢上，將開啟全新可能性。

OEM 廠商可以建立一種 AI 演算法，即時將機器效能最佳化，並顯示哪些設備可能發生故障並預判時機，讓技術人員在故障前及時修復機器。他們可以透過「即服務」的合約方式提供服務，提供穩定的收入來源，並採用套用在機器上的預測模式，來制定最佳價格。

「製造廠商在推動數位化轉型的同時，亦在尋求提升效率、延長設備壽命，以及利用資料獲利，」全球 IT 服務企業 Tata Consulting Services (TCS) 的結合產品暨服務業務主管 Senthil Kumar 表示。「當今的 IIoT 技術已經能夠達成這些目的。」

透過預測性維護改善服務

預測性分析能讓製造廠商能保持設備優良狀態、減少高昂的專人服務，且有更長的運作時間為顧客客戶服務。

舉例來說，某間建築設備製造商過去一直收到客戶抱怨故障。單靠遠端監測沒有辦法解決這類問題。利用預測性分析則能夠成功解決問題。

「接著我們介入然後告訴他們『與其讓你們單純監測設備，為何不試試看讓我們進行即時分析呢？』」Kumar 表示。

Equiptix 為了建立即時錯誤偵測及故障預防措施，收集了過去的機器資料，並模擬預測公司挖土機內十種不同子系統的缺點與斷點。結果顯示，子系統的停機時間減少了 50%。該公司現在計劃將 Equiptix 套用到其他九項子系統上。

預測問題也能節省設備製造商耗費在服務通話上的費用。Kumar 表示：「他們可以利用從安裝基礎收集到的資料，來預先規劃專人服務，而不用一接到電話馬上要趕過去。」

AI 技術預測性分析能夠將服務合約最佳化

在分析過客戶成千上萬的機器資料後，OEM 能自信地提供最優良的客戶服務：效能保障。

「在過去，製造廠商一直在嘗試銷售專門提升機器效能軟體，但成果甚微，」Kumar 表示。「客戶的心理在想的是『這樣做我有什麼好處？』他們希望的是要能夠推動發展。」

效能合約能夠解決管理複雜軟體的難題，給予客戶能夠依賴的成果。再搭配上即時狀態監測和預測性維護，呈現在製造廠商面前的是全新的商業模式，一種能夠提供穩定收入來源的模式，下方講解影片將詳細說明（影片 1）。

影片 1。TCS Equiptix 平台讓機器製造商能提供狀態監測、預測性維護與效能基礎服務合約。（資料來源：TCS）Equiptix 模擬模型會分析所有因素，最終制定出能夠吸引客戶的合約，同時給予製造廠商接受範圍的財務風險。

「我們會確保每分合約都是能夠帶來利潤的，且充分掌控所有風險，」Kumar 表示。

Equiptix 同時會檢查製造廠商生產的所有數位產品，並尋找是否有機會擬定新的服務合約，更好協助開發可靠的收入來源。

釋放邊緣應用程式的威力

除了故障預防並擬定服務合約外，分析機器資料讓製造廠商能為特定客戶用途，最佳化現有的機器效能。「大家都想要在邊緣處理資訊，但現有的設備並無法擷取足夠資料來進行分析，」Kumar 表示。

製造廠商在與 TCS 工程師合作之下，能夠選擇適當的資料，來建立並部署個別效能增強應用程式。

邊緣應用程式能為 TCS 客戶即時提供各式各樣的功能，例如機器視覺、混合實境以及數位對映。高效能 Intel® 處理器讓客戶能夠在邊緣機器上，不需要連線到雲端即可利用這些服務。公司在花錢部署到現場前，可以透過這些服務提升效率、改善品質管制，並在模擬中改善機器程序。

「這就是邊緣的力量，」Kumar 表示。

全新 IIoT 領域

邊緣應用程式、預測性維修，以及一切即服務的業務模型，為機械製造商展示了一個更高效、利潤更高的全新未來。要到達下一個階段需要耗費時間，但各製造商正在著手進行必要的轉型，以取得甜美成果。

「這不僅僅關乎技術，而是改變整個商業模式，」Kumar 表示。「這趟旅程雖常，但我們已經看到了很大的進步。」

AI 驅動的金屬製造，邁向零廢棄

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毫無疑問，任何公司都不是為了將產品送往廢料堆而製造，但是在金屬鑄造的過程中，五分之一的鑄件最終都淪為廢料。雖然有瑕疵的金屬大可回收，但是重加工既耗時又耗費能源。金屬業懷抱著原料和能源零廢棄這個崇高的目標，在製造與改善永續性的過程中，高度聚焦於減少瑕疵。

或許最大的挑戰是促使一個產業放棄行之數十年之久的實務，轉而迎接未來創新的工具與製程，而廠房正是求新求變的起點。

端對端客製化製造商 AI 解決方案創始者 Tvarit GmbH 的創辦人 Rahul Prajapat 表示：「若要讓工業界邁向零廢棄，必須先體認一件事，那就是製造 80% 的 KPI（關鍵效能指標）源於作業。「有了 AI，我們可以開始預測各項重要的 KPI，包括設備效率、生產品質、能源使用情況與碳足跡。」

這些預測可將報廢率減少 20% 至 50%，並且大幅降低能源費用，締造零廢棄的永續製程。

比較新方法與公司行號現行的方法，從熟悉的部分著手，有助於探索可能性。為了定義及改善製造品質與程序，很多人利用六標準差這個行之有年的方法。

Prajapat 表示：「廠房的人員利用這個六標準差方法，達成必要的效率。」「他們最初會先定義生產線的特定瑕疵類型、利用 Excel 工作表測量資料點，並且進行趨勢分析。這樣一來，管理人員便能進一步瞭解異常並著手改善。」

根據下列步驟，Tvarit 由 AI 驅動的品質控管系統與六標準差大幅重疊：

  • 瞭解問題陳述與可用的資料量，判斷客戶整備度
  • 找出缺少的指標，安裝可收集其他資訊的感測器
  • 準備 AI 方法，預測期望的產量
  • 執行根本原因分析，找出待改善的地方
  • 為廠房工程師指定推薦的設定

Prajapat 表示：「這幾個重疊之處讓廠房工程師與管理人員深具信心，舊式改善原本只能將報廢率降低 1% 或 2%，現今的改善成果則是達兩位數，徹底改變了他們的 KPI。」

AI + 網域知識有助於改善成果

但是光靠 AI 的解決方案並不完整。Tvarit Industrial AI Solution 這類平台透過模擬模式增加網域知識，創造出更準確的混合模式。這些模式包含的冶金知識，是以瞭解產品的特定瑕疵類型為基礎。

該平台包連線至邊緣伺服器的感測器，透過雲端將資訊傳送至使用預測性建模、評估與風險分析的 Tvarit AI 軟體。

Tvarit GmbH 研發主管暨資深合夥人 Juergen Halt 表示：「利用機器、生產線與工廠提供的資料，我們可以根據模式預測。」「我們整合所有資料，建立混合式模型時，可以模擬情況，做出更精準的預測。這就像是汽車內的自動巡航控制系統，但因為現在有了雷達，所以車子不會撞牆。」

工業 AI 解決方案包括三項元素：

  • Tvarit Industrial AI (TIA) 儲存了鋁壓鑄這類金屬製程適用的專業預訓練 AI 模組。
  • Tvarit Intelligent Monitoring (TIM) 會計算各項 KPI，包括機器可用度與效能、產品品質和能源消耗等。它執行於搭載 Intel® Xeon® 伺服器與 AWS 和 Azure 這類雲端平台的基礎架構。
  • Tvarit Observant Module (TOM) 這個硬體模組，包含會收集資料及標記元件以利追蹤的邊緣裝置。

Prajapat 表示：「TIA 是我們獨一無二的銷售主張。」「它會評估資料及預測風險。這個端對端解決方案可讓客戶挑選作業所需的模組。

鋁鑄件的預測性分析可減少廢棄

某個鋁鑄件製造商在設施採用了 Tvarit AI Solution，產生的即時可見度有助於改善報廢率。

Prajapat 表示：「鋁鑄件有兩大難題。」「首先，若要取得結果，瞭解生產的線圈優劣，需要耗時數小時，或者有時得花費一或兩天。公司因為缺少即時可見度，所以無法進行物流或供應鏈規劃。第二個難題是報廢率，在這個行業可能介於 6% 到 10%。

鋁製造商利用預測性分析 AI 模型，採用 Tvarit 適用於模鑄、焊接與冷成形的程序專用 AI 模型，解決了這幾個難題。該公司還利用工廠專用的客製化，透過適用於感測器資料分析的轉移學習技術，簡化擴充。

Prajapat 表示：「最大的影響是即時分析。」「程序發生任何缺陷，他們便可即時獲得深入解析。我們為這位客戶成功減少瑕疵達 35%。這正是我們設法為金屬業所有客戶締造的影響。」

Halt 表示：「變更的關鍵在於概念驗證和敏捷度。」另外，與客戶的團隊合作也是關鍵。這些是做出建設性轉變最重要的元素。」

智慧攝影機與影片分析的多元功能

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毋庸置疑，結合即時分析的視訊系統，是保全與安全性不可或缺的一環，但這項技術各式各樣的使用案例，可能會讓您大開眼界。這樣的多元功能不僅為各種類型的組織開創了全新機會，就連提供這些功能的系統整合商也迎來了嶄新的商機。

現今的視訊市場需要部署容易、包含硬體與軟體元素的端對端解決方案，這樣一來，整合商就無須拼湊不同製造商與供應商的系統。此外，他們的客戶希望，視訊保全系統不僅能逮住不法之徒，還要能利用更新穎的科技與分析，採取主動的保全方式。

這些系統的設計與部署未必總是容易。網路視訊系統全球領導廠商 Axis Communications 正在解決那個問題。

AXIS Camera Station S-Series Network Video Recorders 提供了保全和其他用途所需的所有元件。其中包括攝影機、錄製硬體與軟體，而且可以選擇添加各種元件，例如揚聲器、門禁或分析。無論是體育場所、校園保全或零售業，此解決方案可針對獨特的用途與客戶需求量身打造，為系統整合商提供了拓展全新市場的機會。

校園安全的新視野

伊利諾伊州 Washington Community High School 的主管們，已經厭倦了詳細檢查冗長的視訊及處理假警報，希望尋找新式視訊保全系統，升級現有的類比式攝影機。他們與系統整合商合作，選擇採用 Axis，因為它能夠利用單一製造商設計完整的解決方案。

系統整合商利用 AXIS Site Designer 工具，配置每個特定地點該安裝什麼樣的攝影機，才能提供最大的覆蓋範圍。這所學校利用 AXIS Camera Station 視訊管理軟體，安裝了 72 部攝影機。

Mershon 表示：「現在保全人員不必搜尋數小時長的類比式影片，很快就能找到需要的視訊，而且必要時，還能輕鬆匯出視訊。」「他們還能從行動裝置接收警示與視訊，迅速評估威脅及避開假警報。」

全新使用案例為保全系統整合商開創了新機會

冰上曲棍球是加拿大的命脈，安大略冰球聯盟希望嘗試新的作法。該組織需要的視訊監測解決方案必須一致、安全可靠，而且可提供高品質的視訊，能夠追蹤移動時速超過 145 公里的冰球。

這個解決方案包括兩部對準球網的攝影機，以及一部對準聯盟 20 個球場位置比賽用時鐘的攝影機。此配置為電視轉播，以及複審罰球與進球的要員，提供了高品質的視訊直播（影片 1）。

影片 1。安大略冰球聯盟利用高解析度的視訊複審罰球與進球，以及在電視播放即時視訊與重播。（資料來源：Axis Communications）

“Axis 端對端解決方案業務開發經理 Mitch Mershon 表示：「很多人並未意識到，播放視訊和視訊監控是截然不同的兩件事。「我們能夠為他們消弭那個差距，是一件很棒的事。」

Axis 解決方案採用搭載 Intel® 處理器的錄製器，可為零售環境提供額外的可能性。音訊揚聲器和整合式視訊管理軟體這類附加元件，可以提供從背景音樂到自動化警示與通知的內容。

舉例來說，視訊管理軟體可以偵測雜貨隊伍的顧客是否愈來愈多，然後在員工休息室播放通知，派人支援。

Mershon 表示：「系統不會讓收銀員停下正在進行的工作，請經理發布通知，而是能自動包辦所有工作。」

另一項實用的零售用途，就是視訊管理軟體能夠在某人行為異常時觸發警示。揚聲器可以部署說出『你正被監視中』的訊息，進而讓他們打消偷竊或非法侵入這類歹念。」這類警示稱為主動式保全，能夠輔助保全警衛的工作，縮短回應時間。

Mershon 表示：「某汽車代理商面臨闖空門的問題，於是安裝了視訊分析系統，還有在偵測到可疑行為時會播放警示的音訊揚聲器。」「因此，93% 可能的侵入者在並未致電執法單位的情況下就打退堂鼓了。」

網路安全和隱私權

論及擷取視訊監控，個人隱私與網路安全是許多系統整合商及其客戶最關心的事。這個解決方案採用最新的資料傳輸與儲存加密標準，以及無須連接埠轉送與靜態 IP 這類網路安全策略。

Mershon 表示：「我們也採用憑證，確保每當攝影機與伺服器聯繫時，兩者共享相同的資訊，這樣一來，某人就無法將攝影機插頭拔下，然後插入他們的筆記型電腦，進而成功存取整個網路。」

利用遮罩這種阻擋部分影像的設定，即可維護個人隱私權。保全人員可以預先設定遮罩，然後即時或是在錄製完成後（但是在從 AXIS Camera Station 匯出之前）套用遮罩。

端對端系統簡化部署

系統整合商重視解決方案部署的便利性，以及對保全以外的用途的支援，不僅能降低成本，還可為終端客戶創造新機會。

Mershon 表示「雖然保全是大家追求的核心，但是我們隨後層層加上其他機會，有助於業務效率與主動式保全。」「創作用途的空間很大。」

Axis 還為系統整合商提供簡化專案設計與報價階段所需的工具。此外，設定視訊管理系統時，透過直接從 Axis Site Designer 將專案自動上傳至 AXIS Camera Station，他們可以縮短工時並降低成本。

簡單的授權模型與雙層配送方式對系統整合商也是一大優勢，因為他們在終端客戶付款之前，不需要採購硬體或軟體。

Mershon 表示：「整合商的倉庫無須囤貨，而且他們通常會與代理商協議，確保每個環節都已配備最新韌體與 IP，維持最新狀態。」「這一切簡化了系統整合商採購的過程。」

現今的視訊技術使用案例範圍廣泛，意味著這個領域隨時都能迎接全新的機會與創作用途。您對未來的願景是什麼？

智慧建築的未來？淨零

Posted on by Micah Kaplan

追求氣候行動計畫的城市愈來愈多，建築物業主、設計師與作業人員紛紛將目光集中於嶄新的願景：能源使用方式效率高，而且不僅是減少，而是消除碳足跡的智慧建築。為此，Amazon 與 Google 這類公司早已制定好積極的淨零目標，希望他們的建築物能搖身一變為環保的機器，不要讓消耗的電力超過產生的電力。

企業對於提升建築物內部環境同樣不遺餘力，因為他們深知，工作人力這個公司最大的資產必須依賴它。畢竟，所有員工在舒適、安全且健康的環境時，最能盡其所能。

在此之前，省電又符合居住者需求的建築物非常難實現。請試想，為了在週末工作的少數必要員工，提供一整個建築物樓層的電力與冷氣成本。

然而，全新的智慧建築技術正在改變競爭態勢。現在企業無須在減少碳足跡、安全且舒適的居住者體驗，或是節省成本之間抉擇。進階資料分析與 AI 技術支援的深入分析，有助於他們實現全部三項目標。

淨零最佳化仰賴高度整合的資料

讓建築物從被動結構搖身一變為寶貴的業務工具，關鍵是什麼？能夠查看、控制及最佳化好幾套建築物系統的「單一窗口」。也就是說，操作人員必須即時深入瞭解消耗的內容、速率與原因，才能立即發現並解決故障與效率不彰的問題。

這個構想不僅適用於能源這類商品，更適用於空間分配與人力資本。

智慧建築解決方案供應商 Johnson Controls, Inc. (JCI) 企業最佳化與連線產品選擇部門副總裁 Terrill Laughton 表示：「這個全方位概覽真的是將設施最佳化的第一步，無論是淨零、員工生產力或兩者兼顧都是。」

傳統的建築物環境混合了不同年代的系統，而且各家供應商通常是獨立作業，因此很難從中以可用的方式取得這種最佳化所需要的資訊。維護這類孤立的系統及從中進行資料採礦，過程所費不眥又困難。此外，訓練有素且老道的建築物專業人士，才有辦法取得具體可行的深入解析。

然而，如果系統相連，資料也都轉譯至共通的結構描述，那麼就可以針對強大的全新使用案例共享及合併資訊。舉例來說，營運經理迅速就能瞭解組織在一棟、100 棟，或者甚至是 1000 棟建築物的能耗總計。JCI 的 OpenBlue Platform 與應用程式套件，都是秉持這些目標所設計。

Laughton 表示：「舉例而言，HVAC 系統可能佔整個商業建築物空間高達 50% 的總能耗。」

OpenBlue Enterprise Manager 可協助客戶達成環保與成本節約的目標，確保中央工廠的設備能夠以可靠的方式運作，這樣一來，他們才能在必要時超前部署。Laughton 補充：「光是以更聰明的方式經營中央工廠，就能將 HVAC 系統能耗減少 15% 至 25%，並且讓整體建築物負載降低高達 10%。」

Enterprise Manager 的部分運作方式，包括彙總 Location Manager 與 Companion 這類 OpenBlue 應用程式的資料。兩款應用程式都有即時人流量功能，讓建築管理人員能夠僅為使用中的空間提供電力。另外，Companion 提供尋路與個人化溫度控制這類生產力強化工具，也能協助居住者。

完整整合的 AI 型保全系統

這種整合是 OpenBlue 真正的價值所在。舉例來說，安全系統和保全系統一度與其他系統完全分開。然而，物聯網技術與 AI 問世之後，它們不僅成了建築物資訊的另一項重要來源，同時還能發揮其核心用途。

「共通的平台提供這些產品選擇之後，保全資訊便可用於改善建築物營運。另外，其他系統所提供的資料，則可用於提高安全性層級。」JCI 策略與行銷全球主管 Sara Gardner 表示。

新式保全系統與前幾代系統外觀差異極大，功能當然也更豐富。運用行動憑證或 AI 技術影片分析的非接觸式門禁控制，締造了衛生又順暢的驗證程序，並且提供多重效益。

大家無須慌亂摸索門禁卡或大排長龍時，便可更快速安全通過設施。另外，人員在場的相關資訊，可以與照明或電梯這類其他的智慧系統共享，不僅能改善空間使用率、能源管理，還能提升居住者體驗。

智慧資料分析帶動創新

OpenBlue 是透過有標準化功能與應用程式的即服務模型提供。客戶可視需求打造及開發解決方案，而且應用程式易於設定，可滿足各式各樣的使用案例。客戶可結合符合他們眼前需求的合適智慧建築應用程式與功能，還能隨著組織持續發展，逐漸增加功能。

所有系統都是透過不受基礎架構限制的多層平台連線，因此擴充容易。擷取層 OpenBlue Bridge 可從不同的建築物系統收集資料，而這一切主要得歸功於邊緣搭載 Intel® 處理器的平台。

收集後，OpenBlue Cloud 便套用特定的結構描述，在此瞭解不同資訊之間的關係。舉例來說，某個結構描述可處理建築物自動化資料點如何搭配保全資料點，Laughton 表示：「此時便是善用資料，並且著手加以創新的時刻，無論是透過淨零或其他方式。」

然而，單一淨零建築物或公司只是開始而已。Laughton 表示：「請試想，如果全美和全世界的每棟建築物都採取相同的作法。」「這樣一來，碳排放將大幅減少，而且能符合成本效益，因為公司行號就不必依賴向電網購買的電力。」

未來的智慧辦公室建築物、倉庫或是醫院，既能改善業務，還能提升生活品質。JCI 透過駕馭 AI 和進階資料分析的力量，目前正在打造它。

利用 AI 視覺檢測，造紙廠突飛猛進

Posted on by Micah Kaplan

數百年來，紙類產品商品化的程度極深，因此這個產業平均利潤介於中低個位數之間。同時，調查結果顯示，造紙或紙漿廠非計畫性停機的成本，每天的金額估計是 $220,000。

簡言之，紙類供應商承受不了設備故障。這正是他們使用 AI 技術視覺檢查防範濕線（以機械方式壓泥狀混合物製紙產生的多餘水分）這類併發症的原因。

如果它進入印刷機的位置太深，則濕線可能毀損乾燥中的紙張，並且導致生產過程本身停止。

這是在壓平含水紙漿期間自然發生的現象，因此無法完全消除。儘管如此，它必須受到監控，而且過程可能是一大挑戰。目前，印刷機操作人員會爬上機器側面的梯子，因為水線往往從銳角才看得見。如果前進距離太遠，就必須從鄰近的壓頭箱重新調整，甚至可能是清潔。

搭載 AI 技術的電腦視覺可將此過程自動化，讓印刷機持續運轉，濕線控制得恰到好處。另外，這也不算是極其新潮的概念驗證。byteLAKE 這間公司專精於 AI 技術視覺檢查和製造業的大數據分析，已經在某大歐洲造紙廠部署其 Cognitive Services 平台。

紙上 AI

byteLAKE 的 Cognitive Services 是一種端點對端點的 IT/OT 平台，可執行傳統上由人類完成的工作。然而，雖然進一步將自動化程序自動化貌似容易，但 byteLAKE 工程師依舊必須先滿足特定需求，才能在工廠實作他們的解決方案。這些包括工廠操作人員希望達成的願望：

  • 印刷機不受影響
  • 生產過程維持不變
  • 儘量降低部署成本

這些需求立即排除了採用傳統濕度感測器或流量感測器的監測解決方案。同時，他們還需要複雜的分析與邊緣處理功能，操作人員才不會被感測器資料疲勞轟炸。

byteLAKE 繼續安裝了高解析度攝影機，工廠印刷機的濕線一覽無遺。影像會傳輸到邊緣運算平台，結合 byteLAKE AI 模型的某版本 YOLO 即時物件識別演算法，會判斷濕線是否已超出預先定義的界限。

接著，影像與中繼資料會傳送至工廠管理軟體，可以提醒操作人員或觸發指令調整紙漿成分，或是提高乾燥風扇的功率（圖 1）。

byteLAKE 運算平台連線至攝影機，在邊緣執行 AI。
圖 1. 自動視覺檢查利用 AI 將造紙工廠的作業最佳化。（資料來源：byteLAKE）

資料接著會繼續傳送至 IT 系統，由 Cognitive Services 平台套用分析，這樣一來操作人員便可微調印刷機和工廠程序，提高未來運作效率。

從數月到自動化

除了新的與現有 IT 和 OT 平台複雜的系統整合難題，byteLAKE 還傾注了大量心力，打造紙張印刷和濕線影像的資料集，訓練他們的物件偵測模型。接著，他們必須將內部部署硬體最佳化，讓它能有效執行新的演算法。第一步就是評估搭載 Intel® Core™ i5 的邊緣運算解決方案。

Intel Core 處理器比其他替代選項更符合成本效益，也更省電。另外，就濕線分析的情況而言，它們可提供具競爭優勢的 12 張影像處理每秒畫面格數（FPS），這一切歸功於 Intel® OpenVINO™ 工具組提供的類神經網路執行提高了 10 倍，因為這套開發套件微調 AI 演算法，可儘可能在 Intel® CPU、FPGA、GPU 與加速器以最佳方式執行。

「你可以花好幾個月手動完成，也可以善用 YOLO 和 OpenVINO，讓它們檢查產品與架構，最終提升 10 倍的速度。」byteLAKE 的聯合創始人 Marcin Rojek 說。

AI 輔助的造紙：在牆上書寫

byteLAKE Wet Line Detector（byteLAKE 之 Cognitive Services 的一部分）部署雖然是造紙業最早採用 AI 的案例之一，但絕對不會是最後一個。由於濕線監測每分鐘只需要幾張影像，因此系統的 12 FPS 的效能餘量，足以在相同的邊緣硬體為全工廠執行濕線偵測。

另外，byteLAKE 還開發超越造紙廠的解決方案，在計算流體力學（CFD）這類使用案例中部署 AI。Rojek 表示，該公司目前正利用深度學習將液體的 CFD 模擬時間縮短，原本耗時超過四小時，現在則不到 10 分鐘，而且準確度逾 93%。CFD Suite 這套產品也適用於化學工業。

他聲稱：「在許多情況下，這項技術已漸趨成熟，現在輕而易舉就能為我們需要的解決方案善用各種 AI 建置區塊。」

智慧型工廠、這類採用 AI 技術的解決方案只會愈來愈普及，尤其是利潤微薄的情況。

HPEC + AI = 可預測維護作業 ROI

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姑且不論可預測維護作業這類技術的精密與創新，它們的核心其實是節省成本的解決方案。

Hexagon Technology Inc. 是專精於自動化系統、安全儀表裝置與機器學習的技術服務公司，而 Peter Darveau 是該公司的工程設計部門主管兼首席工程師。他認同，可預測維護作業的第一個目標，就是分析機器一段時間的行為模式，以防止系統故障並且將效能最佳化。終極目標當然是締造更敏捷、競爭力更強且高獲利的作業。

Darveau 表示：「如果你的工廠設備價值 500 萬美元，而你採取的是典型的作法，也就是以 5% 的利息融資其 80% 的金額，而且你剛讓機器的壽命延長了一年，形同是省了 200,000 美元。」「如果你可以直接多獲得一年，這樣的投資回收率稱得上誘人。利息馬上就入袋了。」

然而，利息不保證操作簡易。

特徵工程：邁向操作性 AI 之路

將預測設備故障的過程自動化，並且推薦預防故障的行動，AI 是不可或缺的一環。若要讓 AI 發揮效益，人類必須伸出援手。

工程師必須產生資料集，而且資料得包含設備的「正常」情況與「故障」情況，AI 演算法才能識別異常情況。何謂正常及何謂故障是先從振動或聲學這類的類比訊號所擷取出來，然後再透過稱為特徵工程的程序相應地分類。然而，這個手動程序需要大量訊號處理專業知識，才能從目標機器適當擷取、評估及分類訊號資料。

特徵工程的複雜度，說明了可預測維護作業策略部署之所以曠日費時的原因。

Hexagon Technology 協助各公司為大規模工業設備實作資產監控解決方案，例如處理好幾噸原物料碎片的鋼銑削機器。每當大量材料移動，機器的基座便隨之振動，而基座的設計正是為了承受巨大的重量。Hexagon 開發出所謂的預測與可用性監測（P&AM）系統，會持續分析這些架構，維持完整性。

Darveau 表示：「過去我們進行振動分析時，光是為了獲得有幫助的資料集就必須大費周章。」「如果想分析嘈雜的訊號，就必須完成大量計算。你必須執行快速傅利葉轉換（FFT）這個將時間函數轉換為頻率函數的方法，才能篩選出噪音，接著則必須訓練資料。」

多虧了高效能嵌入式運算（HPEC）的進展，如今 Hexagon 得以略過大半的特徵工程程序。具體而言，該公司使用了 Intel® Xeon® 處理器、Intel® Movidius™ VPU，以及建置於 Intel® OpenVINO™ 工具組的推論引擎，在串流波形尋找模式，而非從複雜的類比訊號擷取特徵。

Darveau 表示：「由於目前使用 Intel1® 處理器的效能更高，因此我們能進行視訊的推論。」「我可以切割視訊畫面這件事意味著，我再也不必取得原始資料，也無須檢視非常特定的區域，而是輕輕鬆鬆檢視一段時間的模式，然後將它與模擬的資料加以比對。接著，讓推論引擎完成工作即可。」

生氣十足的 AI 與 ML 模型設計

Hexagon 的 P&AM 解決方案就技術而言是可運作的原型，而且已經在上述這類工廠以操作方式部署了兩年之久。那段期間，Hexagon 的視訊分析效能提升超過兩倍，從 30 增加為 60 FPS（或是肉眼可見的速度）再到 140 FPS。系統準確偵測已觀察到之特徵的能力也提高到了 95%。

儘管如此，Darveau 知道他的系統必須達到約 99.999% 的準確度，才能用於廣泛的商業部署。

「由於這個環境活力十足，而且任何 AI 或機器學習類的模型正是如此，因此模型是有生命的東西。改良系統是我們的工作。」他說明。「而且這將是難度最高的最後關頭。我們預期將會更新這個模型好幾次，直到我們覺得它效率夠高為止。」

打從一開始就知道他們的 P&AM 解決方案會是具有生命力的設計，OpenVINO 於是成了輕而易舉的選擇。它的最佳化功能不僅能儘量提升現今處理器的執行效能，其跨 CPU、GPU、FPGA 與加速器的可攜性也意味著，它可以將舊式的工作負載擴充至次世代處理器。這樣一來，工程師可以不受處理器限制更新模型，而且知道永遠都會有一款高效執行他們 AI 的硬體平台。

AI、可預測維護作業，以及邁向 ROI 之路

可預測維護的最後一項條件，就是有人負責引領有生命力的 AI 模型。理想的情況下，這是系統安裝所在之技術員工的一員。然而，目前許多公司不太可能存在這種角色。

這樣一來，Intel® DevCloud 這類工具會先為測試模型提供沙箱，然後才部署於可運作的硬體，是一款寶貴的平台。若是打算自行支援 P&AM 系統的組織，不妨使用 DevCloud 實驗分析與診斷功能，或是瞭解 AI 將如何與舊式裝置整合。

若結合 DevCloud 這類開發平台與 OpenVINO 最佳化的部署硬體，自動化公司終於可以實作可用的可預測維護作業系統。這樣一來，他們的 ROI 之路將會更加順暢無礙。

利用 5G 和邊緣推動工業 4.0 進展

Posted on by Micah Kaplan

別無它法了：您若是目前是採用工業 3.0 的製造商，如果您希望未來不被淘汰，那麼您的廠房日後必須轉向工業 4.0，並且做好迎接 5.0 的計畫。

然而，製程必須如何改變，才能達成這項目標？5G 或許是解方。

我們與數位轉型、技術與工程設計全球領導廠商 Capgemini 的全球數位製造解決方案架構設計師 Philippe Ravix 對談，瞭解未來的發展藍圖、邊緣運算在製造業所扮演的角色，以及 5G 如何助工業 5.0 一臂之力。

製造空間近期無疑出現了大幅改變。自從物聯網問世以來，製造業演進的情況如何，可以請您談談嗎？

我們目前身在數位轉型的時代，也就是所謂的工業 4.0、未來工廠、智慧工業或是智慧工廠。那些名詞不僅透露出我們需要以資料為導向的方法，更說明我們必須與製造業的基礎合作，也就是以 PLM、MES 與 ERP 這三大系統為基礎的金三角。

物聯網問世將會影響以即時資料收集與分析為基礎的製程，同時能輔助偏製程導向的現有系統。因此，淘汰並非解答。真正的解答是：我會輔助管理廠房與製造商的現有系統，並且與它協同合作。

物聯網顯然是工業 4.0 運動背後的驅動力之一。我認為物聯網會先帶動大規模的自動化。這正是其中一個關鍵點：首先，善用從廠房到雲端的資料收集，最終充分利用進階分析。為什麼？為了將製造商內部的工作流程與製程最佳化。這將是接著精實策略之後登場的下一步；它將是某種精實軟體，可以在公司和廠房推動下一步的製程最佳化。

製造商發展及擴大物聯網方案時，面臨了哪些挑戰？

在我們看來有三大挑戰，分別是自動化、彈性與永續性。

第一項挑戰是自動化，這顯然是我們在市場觀察到的關鍵主題之一。我們能如何整合技術，將製造程序自動化？

下一項挑戰是彈性。如果產品是透過生產線製造，若要為了製造另一項產品變更這條生產線，這個過程目前曠日費時。

最後一項挑戰是永續性：提升設備與程序的效率，讓製造符合成本效益；儘可能減少能耗；縮短製造時間與前置處理時間；減少浪費及減少使用的材料。

隨著 5G 問世，令人雀躍的全新可能性紛紛出現。5G 將如何因應製造業接下來的發展？

在我看來，今日物聯網兩個改變競爭態勢的主要助力，將會打造未來的物聯網。第一個是 5G，這絕對是其中一個改變競爭態勢的主要助力。另一個則是邊緣。我 10 年前開始投身物聯網時，它是將資料傳送到雲端進行分析與人為介入的裝置。它比較偏向雲端到人類。這屬於從裝置到雲端的南北向連線，而且沒有大量資料。

如今，有鑑於資料量和已部署的裝置數目，工作結束時會留下大量資料，也無法將所有資料傳送到雲端。因此，邊緣成了重中之重，而因應這項製造挑戰的關鍵，便是讓這個中繼平台負責收集資料、將資料標準化，以及運算資料。在此之後您就可以說：我可以傳送到雲端、我可以傳送給我的同事、傳送給另一個邊緣等等。因此，邊緣顯然是改變製造業物聯網態勢的主要助力。

5G 當然也是物聯網的關鍵技術。為什麼？5G 的有趣之處在於，您可以避免廠房進行有線連線。因此，除了邊緣的各項功能（意味著速度與將近零延遲）之外，5G 將會淘汰有線連線，並且為萬物增添移動性，提供在過程中構成主要挑戰的那種彈性。

您可以再稍微多談談從這個新範式嶄露頭角的邊緣架構嗎？

邊緣平台確實是您可以在裝置層級、在機器層級、在工廠層級擁有的中繼平台。此外，每個邊緣層級都會擁有運算與儲存用的特性或功能。因此，這是邊緣的價值。

邊緣是一種平台，因此它 100% 是雲端型架構。我們大可將邊緣視為雲端的一環，這樣一來我們才不會使邊緣和雲端成為互各自為政的環節。事實上，邊緣視同雲端的一環，架構風格相同。因此，Microsoft Azure、AWS 或 Google 這類大型雲端供應商，才會在市場推出自家的邊緣平台。這正是各大參與者一開始對雲端感興趣的原因。

有了這種架構，從裝置到雲端這種由南到北的連線方式成了當今的主流，這件事也頗令人玩味。透過邊緣，可以建立東西向的協同合作。大家可以建立東西向的連線意味著，邊緣將能夠討論及管理整合，並且在不同的特定使用案例的邊緣之間交換資料。

這樣一來，廠房層級的一切會將程序最佳化，也就是說，大家不必為了最佳化程序將資料傳送到雲端；在廠房層級就能將程序最佳化。這正是邊緣與所有資料之間這種協同合作存在的原因。

Capgemini 如何協助製造商部署這種系統，並且化繁為簡？

製造絕對是複雜的系統，無論是從連線、資料管理、資料、使用案例或架構的角度來看，每個環節都錯綜複雜。因此，我們支援的數位製造轉型客戶很多。為此我們準備了專門的方法，同時從商業視覺與商業使用案例以及架構視圖開始著手。

我們一向以商業與架構為起點，因為數位轉型面臨何謂正確使用案例的問題。這個使用案例的價值是什麼？發展藍圖為何？然而，還有數位，亦即技術的問題。將商業與技術分開的作法，現今並不合時宜。因此，我們開始利用商業與 IT 發展藍圖支援客戶。在我看來，這是第一階段。

每位客戶都歷經了重重實驗，目前的問題關鍵不在於識別或驗證商業價值，而是在於如何擴充。這是現今的挑戰。雖然我們知道可以在物聯網開發大量概念驗證，但物聯網的價值並非概念驗證，因為所費不眥。全球部署才是物聯網的價值所在。

商業與 IT 發展藍圖出爐之後，我們便直接與客戶擬定擴充計畫，也就是架構。關鍵點之一其實是備妥平台策略。連線平台是否準備好了？哪一款？資料平台是否準備好了？哪一款？分析平台是否準備好了？哪一款？該如何管理全球的系統整合？

每個環節的基礎都是平台；一切都是以雲端型架構為基礎。因此，我們定義了這個詳細的架構。從第一階段期間完成驗證的各種關鍵使用案例，或是客戶先前完成的工作，我們挑選不超過五個的使用案例進行開發與全球部署。

斟酌使用案例時，何時會將安全因素納入考量？

安全性可見於全球廠房。我們備妥這個平台，多半在廠房使用私人網路，並且用 5G 管理私人網路。另外，我們也用加密管理系統與機器之間的所有安全性。

接著，我們在雲端使用雲端供應商提供的安全性。我們與 Azure 和 AWS 合作時，意味著我們已經知道這個系統安全無虞，完全不需要添加任何東西。管理工廠與雲端之間的安全性才是重點所在。

因此，我們可以管理從廠房到雲端的安全性，並且在廠房內透過網路管理安全性。我們擁有的解決方案，設計能包辦這一切。

您如何與 Intel® 合作獲致成功？那段關係又是如何支援您其他的業務？

Intel® 是 Capgemini 長年的策略合作夥伴。Capgemini 擁有集團層級的全球聯盟團隊，而 Intel 正是全球聯盟的一環。有了 Intel，我們知道我們隨時都能取得最優異的技術、專業知識與創新。它確實是極為強大的技術夥伴，也是數位轉型界極為強大的企業。

Intel 另一個關鍵點就是，他們的合作夥伴生態系統龐大，這點對我們來說如虎添翼。另外，我們可以善用 Intel 的所有合作夥伴。我們有問題時，Intel 可以推薦提供恰到好處技術的合適合作夥伴，而且我們所有專案都能直接取得合適的技術。這個方法還能加速及維護我們的交付。對我們非常重要的最後一點則是，我們與 Intel 以聯合協同作業的方式開發解決方案。

對於考慮是否部署 5G 和邊緣運算的製造商，您會給予什麼忠告？

明確的市場願景是不可或缺的要素，也就是說，如果你裹足不前，那麼競爭對手將與時俱進，最後你的市佔率將會流失。然而，務必確認客戶對於當今的技術瞭解透徹，並且對於自己未來的方向及其原因了然於胸。

第二點：備妥合適的架構，也就是與邊緣整合的合適平台，因為一切的移動速度都將非常迅速。因此，務必透徹理解架構，並且採用雲端型架構。否則會產生封閉的環境。

最後一點，務必確定客戶有工業 3.0 的基礎，舉例來說，很多客戶沒有 MES。雖然他們有 ERP，但是他們沒有 MES。沒有 MES 的客戶，當前不應該收集資料，因為尚且言之過早。因此，務必備妥合適的基礎，也就是我們所謂的金三角。

然而，如果您想成功，就必須對自己未來的業務展望了然於胸。

若要進一步瞭解 5G 和邊緣在智慧製造所扮演的角色，請收聽我們的網路廣播節目與 Capgemini 攜手打造 5G 未來工廠。

次世代處理器與虛擬化可減少 SWaP 的折衷作法

Posted on by Micah Kaplan

Columbia Vertol 234 重型載運直升機用於全球各地的災害應變與消防行動。這款飛機可載運高達 51,000 磅重的水或其他阻燃劑，飛往遠達 850 海里外的野火。

儘管 Vertol 234 這類飛機的設計容量龐大，但是任何重量都是關鍵。為了多通過火災現場警戒線一次，航太工程師利用每個內建系統與元件，在航程與酬載量之間折衷，或是兩者兼顧，其結果可能對數百英里的航行造成差異。

對任何飛機來說，運算資源都堪稱終極獎品。人稱 SWaP 的尺寸、重量與動力，往往左右了究竟是該包含還是捨棄電子系統的決定。

機載電子設備領導供應商 Curtiss-Wright 的資深產品經理 Aaron Frank 表示：「您或許有通訊系統。」「您可能還有單獨的系統負責測量或任務處理。您可能還有負責處理 GPS 和雷達的其他系統。一般來說，這些系統都是放進飛機的單獨箱子。因為每套系統都是單獨開發，而且運用一切可用的處理能力，才能執行那些應用程式。」

虛擬化技術讓多項獨立功能得以整合於單一系統，可減少 SWaP 折衷的作法。不過這項技術需要某種程度的運算效能，而在此之前，航空電子工程師無法輕鬆取得此等效能。

目前，新式飛機對於功能的需求日益提高，因此急需虛擬化航空電子系統，將不同功能結合在單一強固型的精簡電腦中。第 11 代 Intel® Core™ vPro®、Intel® Xeon® W-11000E 系列，以及 Intel® Celeron® 處理器（前身為 Tiger Lake H）的全新發展支援這些設計，同時無須犧牲功能安全性或決定論。

在單一裝置擴展虛擬化

虛擬化以及在單一硬體執行多種應用程式的概念並不新鮮。事實上，Curtiss-Wright 與其他航太電子設備供應商，早已利用虛擬化多年。但因為這兩個原因，所以虛擬化尚未在航太系統發揮效益：

  • 凡是增加一個虛擬化核心，多核心虛擬化便會增加即時效能的例行成本。這個情況對功能安全性不利，因為機載電腦立即回應的能力因此受限。
  • 強固型內嵌系統的處理器通常會發揮得淋漓盡致，以四核心處理器為執行航太系統虛擬化工作負載的裝置大小上限。但是四核心對於虛擬化或高效能內嵌運算（HPEC）應用程式的助益不大。

第 11 代 Intel® Core™ vPro®、Intel® Xeon® W-11000E 系列與 Intel® Celeron® 處理器，先從純粹強化效能著手，以不同方式解決了這些問題。Frank 表示：「八核心處理器意味著，您可以在處理器執行三個、四個、五個、六個應用程式，卻依舊維持優異的效能，而非只是針對一兩個程序或應用程式使用虛擬化而已。」

另外，這個平台採用的全新指令集，設計適合雷達這類訊號處理應用程式的複雜數學運算，以及在飛機系統應用 AI 與 ML 的用途，效能大幅提升。

任務關鍵型設計大幅減少 SWaP

Curtiss-Wright 的單板電腦 6U VPX6-1961，設計採用 Intel® Xeon® W-11000E 系列處理器，其中的八個 CPU 核心效能極為強大，減少了每個系統所需要的模組。這個作法直接減少了 SWaP，因為 AI 與 ML 這類新功能，可以與其他應用程式在相同的 VPX6-1961 主機板同時執行，無須在單獨的 CPU 或 GPU 卡或另一個獨立系統執行。

在 VPX6-1961 同時執行 AI/ML 推論這類工作與任務關鍵航空電子應用程式，全新 Intel 平台的進階虛擬化功能是關鍵。這類技術的硬體加速特性，也有助於抵銷虛擬化工作負載所產生的例行成本，而且這類成本甚至擴及連線裝置：

  • Intel® 虛擬化技術（Intel® VT-x）將運算活動隔離至獨立的分割區，改善管理功能。
  • Intel® VT-x with Extended Page Tables (EPT) 將頁面表格管理最佳化，加速記憶體密集的虛擬應用程式，可減少記憶體與電源負荷。
  • 適用於導向式 I/O（Intel® VT-d）的 Intel® 虛擬化技術，讓 I/O 裝置虛擬化提升了虛擬環境中周邊設備的效能，並且增強安全性與可靠性。

虛擬化部署之後，在功能安全方面的優勢會持續浮現。由於虛擬化支援以 Intel 處理器為基礎，因此比較容易以穩定可靠的方式，分割在同一個核心執行的應用程式或資料。其中包括可能已通過安全性認證之獨立系統中，不同的舊式程式碼區塊。

這個作法簡化了系統可追溯性及功能安全標準的法規遵循，有助於加速上市。為了進一步協助這個過程，這些處理器還有 Intel® Functional Safety Essential Design Package (Intel® FSEDP) 這個 TUV 認證工具為後盾，可收集與記錄整個解決方案堆疊的安全裝置。

整合式技術擴大航空創新的範圍

Curtiss-Wright 充分利用了 Intel 最新 CPU 提供的優勢，但優勢不僅只於此。

採用 VPX 標準航空電子系統的終端使用者，目前只要將與舊版相容且針腳相容的 VPX6-1961 放入現有機殼，並且移除單功能的解決方案，即可整合設備。由於解決方案是以標準為基礎，並且能夠在安全分割的容器中託管舊式程式碼，因此應該能盡量減少法規遵循方面的難題。

現在，無論是維護舊式系統的工程師，或是次世代航空系統的設計師，都能夠順暢無礙地物盡其用。

教育科技基礎知識

Posted on by Pete Berta

大家都知道，科技已經走入現代世界的每個層面，唯獨教育似乎不適用那項規則。這個態勢即將改變。這場全球大流行已經證明，靠著格線紙和 HB 鉛筆再也不足以完成工作，即使是最有天賦的老師坐鎮教室也莫可奈何。

但是財政困難的學校和學區，該怎麼做才能不花大錢，又不讓負荷超重的教師耗盡耐心，就讓教育業踏進科技年代？

ViewSonic 是運算、消費性電子產品和通訊解決方案的全球供應商，該公司軟體、成長與合作夥伴關係部門主管 Manuel Edghill，以及 Intel® 物聯網事業群行銷總監 Chris O’Malley，對於教育科技能夠如何支援學生、教師與學區預算，提出了幾個大膽的點子。他們將為我們說明，影片分析、大學原型，以及長期視覺，如何能打造出更優異、更聰明，效率也更高的教室。

若要聆聽完整對談，請收聽我們的網路廣播節目教育科技攜手 ViewSonic 與 Intel® 造福社會。

教育界當前面臨的關鍵挑戰有哪些？教育科技又能如何助教育界一臂之力？

Manuel Edghill：科技以及注意力離開教室的時間，是許多教育工作者的大敵。現有的 TikToks，加上如雨後春筍般爆增的資訊，該如何配合需要拉長注意力集中時間的教育業改頭換面？您該如何讓教室內的學生參與課程，而當您與學生相隔兩地時，您又該如何讓學生參與互動？

Chris O’Malley：我為教育工作者簡報時常說，我們生活在螢幕的世界，我們生活在影片的世界。這個世界充滿活力。這是個互動的世界。這是兒童司空見慣的世界。那是他們賴以成長茁壯的世界。那是讓他們參與互動的推手。於是，如果您走進只有紙顯示器或紙質教材的教室，沒有任何影片、完全沒有互動、缺少這群孩童習以為常的任何生動數位內容，他們或多或少都會提不起勁。

但如果只看我們目前面對的問題，教師一直以來被迫必須迅速在面對面學習與虛擬學習之間取得平衡，而且有時候還必須設法採取混合式學習，也就是為 10 個在課堂，10 個因為 COVID 問題必須居家隔離的 10 個人授課。

我認為科技能以高效的方式，以學生與教師雙贏的方式，解決教師目前面對的所有不同問題。

Manuel Edghill：舉例來說，我們研發中的幾款輔助技術，可協助教師掌握未參與互動的學生，因為他們生性害羞，或是可能有若干學習障礙。這些功能很多屬於輔助型，以預設的方式提供。既然那間特定教室採用相同的技術，那麼學生無須成為目光焦點就能取得協助。

可否請您進一步說明，ViewSonic 的技術如何讓教師就課程造成何種影響取得即時的意見回饋？

Chris O’Malley：我們稱之為影片分析。ViewSonic 旗下的技術，舉例來說，可以為教師辨識出，學生的注意力在課堂的第二個 15 分鐘大幅下降。這個情況可能是兒童自然的注意力集中時間，但或許也可能必須為課堂後半改良課程內容。也許那個當下必須改採互動的授課方式。

Manuel Edghill：我想在此釐清，這個類型的技術奉行教師憂心、教師導向的原則，也就是說，我們正竭盡全力協助教師以更妥善的方式評估課堂和學生。此外，我們讓這項技術完全匿名，因此無須指明特定學生或教師。這項技術偏向概略瞭解課堂本身。

Chris O’Malley：Intel 助 ViewSonic 一臂之力的事項之一，就是我們建立了許多分析模型，可讓您判斷學生的喜怒哀樂。不過它完全是在邊緣完成，任何識別身分的資訊一律刪除。唯一上傳雲端的是學生的喜怒哀樂。沒有任何資訊會歸咎於它；它的設計 100% 私密。你無從得知喜怒哀樂情緒的主人身分，但你能藉此掌握學生是否投入課堂。

支援教師進步的技術讓他們得以專注於教育，無須分心關注教育工具，這件事您怎麼看？

Manuel Edghill：分配給準備和管理的時間百分比很高。如果科技能協助這些領域，將會創造極大效益。教師樂於分享大量內容，而科技正好讓這件工作易如反掌。我們有解決方案可讓教師儲存所有課程；他們可以嵌入影片；他們可以編寫問卷，然後與教師同僚分享。

學校同樣是獲益匪淺，尤其是在編列預算或資源時更是獲益良多，因為經濟或教育，或是資源的取得，不是赤字龐大，就是嚴重不平等。我們觀察到的了一個可喜可賀的現象，那就是握有技術的學校聯手合作。

Chris O’Malley：舉例來說，有些應用程式可以讓學生在線上解數學習題，逐行輸入解題的過程。他們的解題方式或許不對，但比起說出「你答錯了」，或許還不如為教師醒目提醒答案，然後說「雖然這位學生理解題目，但他們未能確切找出關聯性。或許您必須就關聯性多為他們提供一點參考資料。」

接著是課程準備輕鬆簡單、教材的數位化。如你所見，所有教育出版商莫不全力改良自家的線上數位內容。這麽做能夠助教師一臂之力。

成本是教育的一大考量。這項技術如何協助學校或學區的預算？

Manuel Edghill：我們提供解決方案與安裝之後，教師過去所用的經常性開支應用程式，很多從此以後便英雄無用武之地了。這麽做節省了大量成本。

舉例而言，我們有個稱為 myViewBoard Classroom 的虛擬教室。我們竭盡全力在虛擬世界複製了真實的實體教室。教師可以管理群組及討論和學生，掌握他們的一舉一動。此外，我們還有稱為 myViewBoard Clips 的影片輔助學習平台，類似 YouTube，但是更好用。您可以安排隨堂測驗、分享課程、並且專為教育篩選影片。

我們為學校提供這款解決方案時，學校便能捨棄兩款先前擁有的不同應用程式：一款是虛擬教室應用程式，一款是影片資料庫應用程式。他們原本用不著支付的那額外兩筆費用，成本都省了下來。

其次是節省的時間。我們旗下還有很多裝置管理與應用程式管理軟體，能夠為必須四處奔波的 IT 人員，或是必須確定每個人對特定主題或應用程式的意見一致的教師，省下大量時間。

Chris O’Malley：順便補充一點，學區為了張羅印刷版書籍等的費用頗為高昂，而且這些東西必須定期更換。

Manuel Edghill：政府為教育科技這個領域，撥出了大筆專用資金，美國與歐洲政府尤其如此。我們也已經協助部分客戶和通路合作夥伴評估首次推出技術的情況，好讓它符合政府補助的資金，而結果頗為成功。

ViewSonic 如何推動教育科技導入？

Manuel Edghill：我們有負責專業開發的一整支團隊。他們會從頭到尾引導大家，確定教師、IT，甚至是學生都已熟知如何使用我們的技術。

我們的合作對象還包含幾所大學，我們為大學打造出了幾間高階的教育科技教室。這一切的目的在於，為教室或特定學習實驗室配備科技，以及運用科技。接著我們與課堂和混合式課程同時並行的教師合作。他們使用科技之後，還邀請其他教師使用。

此外，我們為此資助了大半資金。為了資助他們，我們在其中幾個領域與 Intel 合作。合作範圍不僅限於訓練教師，以及化解他們對於科技的恐懼感。以我所屬的團隊為例，我們以這些教室為聆聽與觀察的對象，瞭解待改進之處。

Chris O’Malley：我認為 ViewSonic 在這個部分表現得很稱職。他們生產了極為精密的硬體，以及搭配硬體的軟體。但這個過程不僅只於一群軟體工程師坐在實驗室創作，將軟體交給教師之後換來「很好，這個玩意是要怎麼用？」的回應。工程師與教師和圖形使用者介面人員攜手合作，瞭解教師需要哪些使用案例，或是哪些屬於重要事項。

教育工作者和學校可以如何展開這趟教育科技之旅？

Manuel Edghill：對於教育科技上路、教育科技的使用方式及其嘉惠的對象，如果學校缺乏長期願景，成功無異是緣木求魚。高階支援及至少兩三年或甚至是五年的願景，都是不可或缺的一環。

我之所以這麼說的原因在於，學校多半是因為新穎所以購買 ViewBoard。「我們有預算。我們有資金。我們總要有方法用掉預算。」接著它掛在牆上後就乏人問津了。

Chris O’Malley：願景超級重要。學校需要什麼？學生需要什麼？教師需要什麼？我們需要技術協助的使用案例有哪些？隨後甚至進一步瞭解以及提問：我們會施行哪些業務流程，確保這項技術物盡其用？

接著按部就班進行：我們首先需要的是連線能力嗎？我們其次需要的是課堂技術嗎？我們第三項需要的是學生技術嗎？先簡略寫下每個問題、查明需要的技術，然後運用技術解決那個問題。但如果單單是部署厲害的技術，那麼下場多半是製造出更多問題。

您有任何想補充的資訊嗎？

Manuel Edghill：我想提醒各位，科技若要融入課堂，一定要秉持教師優先，技術次之的心態。技術的功能應該是強化、支援、輔助，以及協助實現精彩的課程。

Chris O’Malley：如果您是個一流的教師，那麼您就會是個一流的教師。您可以善用這項技術，讓自己成為更優秀的教師，或是讓自己的觸角延伸至更多學生，或是以不同的方式與學生聯繫，或是讓學生進一步參與互動。

我認為這正好符合兒童的需求。我們生活在科技的世界。如果兒童不懂如何使用科技，不在學校體驗科技，那麼等他們成為工作人力時，將會跟不上其他人。然而，科技是優秀教師與整個教育過程的工具和輔助物，這件事我們絕對要銘記在心。

零售業說故事：數位版

Posted on by Micah Kaplan

您正佇立於健康與美容商品的通道，手上拿著可能購買的產品，貨架上數十種同中有異的商品映入眼簾。您如何回答這個問題：「這項產品適合我嗎？」如果產品已經告訴您了呢？如果您早就知道您其實已經取得當地商店展示室所有的選項呢？

Perch 是互動式零售顯示器的龍頭廠商，該公司 CEO Trevor Sumner 認為，未來的店內購物體驗可能就會是這個模樣。我們討論了如何兼顧店內購物與電子商務購物；零售商可以如何將購物體驗個人化；以及實體店零售業的未來。

過去幾年的變化如何影響貴企業？

COVID 疫情以許許多多不同的方式加速了技術的進展。我們一直以來的技術發展極為看重雜貨與大眾零售，這些投資的確值回票價，因為它們屬於高效益的基本業務。此外，這些客戶甚至加碼店內體驗的投資，因為 COVID 疫情意味著，大家需要更多關於即時現況的深入解析。

舉例來說，客戶需要設法不靠銷售專員就能與購物者聯繫，因為目前銷售專員的人數大幅減少。另外，我們發現有很多客戶正在思忖如何利用我們的技術統合商務，將店內購物者轉換為全能通路購物者。

疫情期間，平衡持續呈現轉向電子商務的態勢。在您看來，目前那個趨勢將何去何從？

我認為實體店已死的說法荒唐無稽。相較於去年同期，實體店的成長幅度自 1.5% 攀升至了 2%。去年我們歷經了致命的疫情，換句話說，大家形同冒著生命危險踏進商店。然而，去年對於實體零售而言卻是蕭條的一年。電子商務去年欣欣向榮，但我認為今年比較難延續並擴大那種增幅。即便 Amazon 成長了，但卻損失了電子商務佔有率。

相較於本來就有電子商務的實體店，它們成長的速度比較慢。部分原因在於，實體商店首度自行履行了 40% 左右的電子商務訂單。對於若干產業來說，商店勢必是贏取客戶、訂購及履約的重要環節。因此，將電子商務視為與實體店毫無關聯的想法，愈來愈沒有幫助。

在您看來，實體商店往後的角色將如何演變？

我們想連結購物體驗與產品；人和產品之間的連結是購物體驗的基礎。我認為會有愈來愈多人將商店（後場區域）視為取貨的地點。不過公眾區域並不會消失；它會採用部分採用物聯網技術的全新方式進行最佳化。

在每個地方都有 Walmart 分店，使它們以更有效的方式為您出貨，這個作法就業務層級而言意義非凡，無論是對利潤或成本以及最佳化獲利來說皆然。然而，這個作法的關鍵絕對不在於將購物體驗最佳化。

商店究竟該怎麼做才能真正強化與產品連線的能力？

大家與產品連線或是在線上瞭解產品的方式，就是點選產品。按一下產品時，您隨即會前往所謂的產品詳細資料頁面，也就是業界所說的 PDP。您會看到影片、評分和評論，以及您研究所需的所有資訊。我們老是對自己說，我們之所以逛商店，是因為這麽做對挖掘產品比較有利，但諷刺的是，商店卻也是唯一無法取得產品層級詳細資訊 PDP 的地點。

在我看來，店內體驗的未來，在於將相同的數位工具引進商店，結合實體和數位購物的優勢。這樣一來，我可以觸摸產品，我能享受把玩產品的喜悅。我能夠以真真實實的方式，同時一窺多種不同的產品。

如果眼前的品牌確實觸動了您的情緒，基本上是因為產品所傳達出來的訊息。近期一份研究指出，如果您單純從事電子商務，那麼相較於線上，您在店內被品牌觸動心弦的可能性高出了 50%。

基本上，Perch 利用電腦視覺偵測各位從貨架拿起哪些產品。您一拿取產品，它隨即喚醒，然後開始為您介紹產品。它可能是影片、評分、評論、其他輔助產品，例如或許是比較某產品系列中的產品，提供您所有需要的工具，協助您瞭解自己是否真心想擁有該產品，還有該產品是否適合您。因此，對我來說，拿起產品就形同在線上點選。

這類拿起產品觀察時的貨架式點選，形同表示您感興趣。如今我們可以適時提供合適的訊息，協助品牌和正考慮入手產品的購物者，以有意義的方式產生連結。

這個概念如何應用於冰箱這類產品？

我將我們的作法視為產品層級的行銷。比方說，您剛購屋，前往 Home Depot 購買冰箱，而且有逾 300 款不同的冰箱。賣場展示間放不下 300 台冰箱，那麼您該如何挑選冰箱？然而，如果您上網，其實可以將不同的冰箱配置視覺化。您是否要選購雙門冰箱？您可以有什麼類型的層架配置？這款冰箱是否高效？它是否有可以搭配廚房的不同塗裝？光靠實體零售難以回答，但是在線上能夠回答的各種問題很多。

不過，每種產品組合不妨都這麽想。我們正與 Johnson & Johnson 合作，幫助他們推出 Skin360 工具。這款前製攝影機會先檢視臉部，然後說出「好，根據您的肌膚類型、根據您的皺紋，或是您的曬斑或乾燥斑點。.」。它會分析臉部的許多不同部位，然後就您最在意的問題提出幾個問題，然後說出「這些是我們推薦的產品。」

無論是尋找合適的冰箱、合適的電子產品、合適的電視，還是合適的除臭劑，全都需要某些數位內容。實際交易有 85% 都在貨架進行，因此我們正設法將數位內容引進貨架。

關於現況，我們極為驚人的發現之一就是，85% 的交易在店內進行，但是卻只有 1% 的數位媒體花費用在店內。因此，有數十億美元的費用會挪去推動店內的數位化，而且將會以各種不同的有趣方式完成。

我認為牆上將會出現數位招牌網路，基本上也就是橫幅廣告。貨架則會出現關聯式數位化，回應您所觸摸的產品。或者貨架可以安裝前置攝影機，進行人口統計區隔。因此，身為 45 歲男性的我，將會收到不同於 Z 世代女性的訊息。

訊息內容將令人雀躍、量身打造，而且有關聯性。另外一個帶動這個拓展態勢的領域就是，開始瞭解購物者在店內的購物方式。我們正利用感測器與物聯網資料一探這方面的資訊，結果後來發現，我們一直以來認定的某些真理，其實似是而非。這項發現將徹底改變我們對店內體驗的認知。

大家多年以來習以為常，如今才真相大白的臆斷，可否請您舉例？

將產品陳列在走道短端的通道末端究竟價值何在這個問題，如果拿去問任何零售業從業人員，他們的答案一定會是「視線高度」。事實上，他們可能會說「視線高度等於購買程度。」

因此我問他們「真是如此嗎？」他們突然紛紛表示「我不知道。大家一直都是這麽跟我說。」正解則是，相較於放在中間或是較低的高度展示，放在視線高度約提高了 25% 的互動與銷售率，不過放在視線高度展示雖然確實有利，但是真相則是，放在通道末端邊緣展示更具價值。這個作法顯示，銷售與互動率約提高了 35% 至 50%。大家過去對此都渾然不知，部分原因在於，早期的研究只探討主通道本身。

此外，有了前置攝影機，我們便可以開始測試這些作法，然後實際提交寫著「依年齡、人口統計等因素影響男性和女性的內容如下」的報告給您，而且報告完全匿名，不會記錄您的身分。因此，報告既能以不犧牲隱私的方式完成，還有助於品牌取得關於這個完成多數銷售之黑盒子的所有資料。

因此，商店得以持續扮演中心角色，但我們必須將這些新行為、新慾望和全新的資訊需求結合。社交購物經常在店內上演，也就是說大家會傳訊息給朋友，或是拍下產品的照片。我們如何讓社交購物成為實體購物體驗的基礎？您可以利用數位與螢幕和行動裝置，並將它們整合在一起，以各種吸引人的方式達成這個目標。

您認為日後整合所有豐富資料的方向是什麼？

我認為是仰賴行動電話。讓大家拿起行動電話，形同是讓他們脫離既有的購物體驗，然後連上全球資訊網，而這正是各大零售商紛紛推出忠誠計畫的原因。我認為，如何以讓這些體驗凝聚力更強的方式整合資料，才是真正的問題所在。

我們如何決定為您提供相關資訊的內容？購物者紛紛表示：「請為我說明我感興趣的商品。」我們認為，您正觸摸的商品是最重要的訊號，也就是您目前感興趣的產品。我認為，不讓大家脫離實體購物體驗，以及讓他們使用行動電話，這兩件事必須取得平衡。兩者必須融為一體。

傳訊如何運作？

協助銷售產品需要的所有真實內容已經準備就緒。評分與評論都是現成資訊。產品比較表已經存在。如果單單提供網路找得到的基本資訊，店內體驗便強化了五倍。問題是，我們如何將它引進店內？

很多人只是嘗試在店內展示自家網站，但這個作法卻讓購物者感到超級無力，因為如果我想造訪貴公司網站，我早就造訪了。購物行為與互動模式是兩碼子事。大家在店內時不會在網站點選六、七層深；最重要的資訊必須立即浮現才行。

短期來說，品牌是這項目標的強力推手，但長期而言則必須由零售商帶動。如果您研究這個現象就會發現，許多主要零售商在這類數位網路的投資甚深。

因此，我目前是個別品牌和部分零售商的軍火商，也就是說我正協助所有品牌提供數位訊息，幫助他們與顧客聯繫。長期來說，我認為零售商將是軍火商，並且向各品牌提供這個互動、有意義參與和資料平台。

我們正在收集日後格外有價值的所有資料。我認為這是我看好商店的部分原因。商店是目前的主導形式和通路，等我們讓商店獲利更多、效率更高、參與度更高、更富教育意義，並且個人化程度更高，屆時商店將呈現何種面貌。商店還能在這幾個方面改善多少程度？您描繪那個願景時，我非常看好實體店零售業的光明未來。

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