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在製造產業的營運中，一切都是有線的。在現代的工廠內具有長達數英哩的纜線、電線，以及光纖，以連接整個製造環境中的設備。雖然這樣的模式已經延續了數十年，但現在製造商必須要行動化讓他們的企業得以現代化。

而這是個問題，因為製造商長久以來都是保守的風險厭惡份子。當可以延續的運作模式成型，他們便缺少進行改變的動力。如今，企業級的無線解決方案經過強化，可因應嚴苛的環境，為廠房提高生產力並節省數百萬美元。此外，作業技術系統整合商正協助它們完成這項任務。

無線企業

現在已經很難想像不帶行動裝置就踏出門口。不管是在工作場所、在家，還是在移動之間，我們都理所當然地享受行動連線。但在過去，許多企業組織因為安全性與效能方面的考量，不願意部署企業規格的無線網路。

當今的企業級技術，例如 Gigabit Wi-Fi 與分層安全機制，讓無線基礎架構得以遍布「鋪著地毯的」企業，幾乎不需要插入線路。那麼廠房豈有做不到的道理？

製造商也逐漸發現，透過轉型至更智慧、更敏捷的工廠，他們就能在製程資料、監控資產、提高生產力、降低營運成本，以及簡化供應鏈等多種方面擁有更完善的深入見解。

無論是工業 4.0、智慧工廠，或是工業物聯網，無線基礎架構都能顛覆製造業的現狀，讓產業能實現數位轉型。感應器、機器人、無人駕駛車輛，以及其他「物件」的廣泛使用，正在轉變營運的樣貌。

以 Mohawk Industries 為例。這世界上最大的地毯製造商，透過部署有線與無線的網路基礎架構，獲得了可觀成果。短短一年，它就節省了 100 萬美元，並且讓員工生產力提高 12%。

Mohawk 運作著世上最大的塑膠瓶回收設施。他們每年會回收 55 億個塑膠瓶，數量驚人。在北美洲，每四個回收塑膠瓶內，就有一個成為該公司旗下的 EverStrand 地毯原料。

企業需要更準確的深入見解，以滿足降低營運成本並強化效率的目標。為了達到這個目的，他們需要一個方法來簡化並整合一套複雜的專用控制系統：ControlNet、DeviceNet、Data Highway Plus、Modbus，以及 PROFIBUS。但要從廠房收集這些分離的資訊，並使其可用於分析，卻是一場惡夢。

為了解決這些問題，Mohawk 與 Cisco 合作，在整個工廠部署了一致的網路解決方案。此公司運用感應器、IP 攝影機和其他裝置，改造他們在喬治亞州 Summerville 的生產線，其中 Cisco 的工廠無線區域網路解決方案在整個基礎架構中扮演著關鍵的元素。

對 Mohawk 來說，在工廠運用無線連線技術就是左右勝負的重要關鍵。現在，工程團隊可在感應器或機器的現場立刻監控並存取評量指標。這使企業能部署無人駕駛堆高機等新技術，改善生產力與工作人員安全性。

為工業 4.0 打造行動工廠

工廠無線解決方案是 Cisco Connected Factory 平台的關鍵部份，提供經過預先驗證與測試的設計，可立即開始部署程序。結合了一系列的產品與服務，包括存取點 (AP)、無線區域網路控制器 (WLC)、行動服務，以及全面的系統網路管理等。後端與邊緣經過強化的乙太網路交換器，牢牢地將無線網路連接至企業基礎架構。

該解決方案可取得全廠房設備、端點與使用者所產生的大量資料。如振動、電流、粒子，以及濕度等透過無線物聯網感應器所收集的資料，是透過可移動、減少，甚至捨棄資料的 AP 來擷取。

在有線連線的狀況下，相同的程序則是透過乙太網路交換器進行。不受連線方式的影響，資訊可安全地透過聚合式網路傳遞至企業資源規劃 (ERP) 和製造執行系統 (MES) 等應用，以供即時決策運用。

Cisco 製造工業解決方案的 Neil Heller 表示：「與製造現場聯繫的企業規模龐大，公司行號得以借這個機會融合 IT 與 OT 環境。」

更強化的連線與聚合能力

人員與物件不停地持續移動。此解決方案提供隨時隨地的語音與視訊通訊能力。舉例來說，工人利用平板電腦或電話，透過臨時視訊會議，在專家的協助下即可排解設備問題。

Heller 表示：「行動通訊讓工作人力在廠房或世界上任何地方，都能夠視需要執行工作。」「透過改採內建 Wi-Fi 的通訊器，支援 Wi-Fi 的語音實現了取代授權使用手持式付費頻譜與手機費的目標。」

行動服務可連接並追蹤自動引導車輛 (AGV) 和機器人，顛覆生產、處理原料、貨運，以及物流的現況。這些行動裝置具有多種形狀與尺寸，可獨立移動或與人力合作，完成從最單調到最複雜的工作。

位置是關鍵

極致的無線能力可能是以地點為基礎的服務。在所有類型的資產上安裝 Wi-Fi 標籤，主動傳輸由 AP 所擷取到的資訊。

透過 Cisco Mobility Engine，可即時計算資產位置，以最佳化該資產的流程、使用率，以及運作狀態。「您可以真正地改善機器使用率、週期時間、工作人員安全性，以及生產力。相較於某樣東西已知的最後位置，掌握物件當下的位置這件事至關重要。」Heller 表示。

以「人員受傷」狀態為例。在工作人員需要協助時，他們可以按下位於穿戴式 RFID 標籤或行動通訊器上的按鈕，觸發「求救警報」。此警報可判斷工作人員的位置，讓協助人員可立即出發。

工廠無線解決方案區域網路控制器和其他裝置採用 Intel^® 技術，能提供所需功能，建立強固、可互通的廠房至企業網路。「Intel 在基礎層級提供的核心處理與技術，讓我們能擁有領先業界的無線產品。」Heller 表示。

運用擴增實境踏入未來

Heller 認為如擴增實境 (AR) 等其他的使用案例，也是擴充工廠無線能力的原因。舉例來說，當出現異常或故障情況時，AR 可讓遠端支援團隊直接看到發生了什麼事。

「比方說，出現了技術人員摸不著頭緒的機器故障。他們就可以戴上擴增實境眼鏡，說出『需要協助，尋找專家。』隨即會觸發虛擬團隊會議，並且邀請能夠解決問題的對象。」Heller 表示。

專家可直接看到正在發生的狀況，並分享文件、影片及指示，甚至在擴增實境畫面上進行註解。這代表技術人員可即時處理問題，讓機器回復運作，避免昂貴的停機時間。

無線連線功能是工廠營運的未來，如今已經問世。向製造商介紹實現這項目標的技術，並且協助安裝與擴充技術，為系統整合商創造了全新的成長機會。凡是大力協助客戶完成無線轉換過程的人，都能迅速在價值鏈節節高升，並且在現在與未來獲得更多業務。

雖然視訊式保全系統已經廣泛使用，但是直到最近，這種系統的效果仍是時好時壞。舉例來說，當有人穿越安全邊界時，地主或屋主通常會收到警報，但是動物也非常容易絆到這些感應器。因此，作業員通常必需對誤報狀況進行分類—並且手動搜尋數小時的錄影檔案—才能找到重要的內容。

但是 ，AI 支援的影片分析功能正在改變這一切。這種邊緣到雲端的系統能透過複雜的深度學習演算法來觀看和分析影片、過濾噪音，並在需要採取行動時即時通知作業員。

因此，保全人員能夠做好準備，並在有人進入時立即應對有效警報。保全人員將能執行更重要的任務（例如與客戶互動），而不是花費數小時「環顧」建築或土地。

但是，提升安全性只是這項新技術的好處之一。透過邊緣處理與限制識別個人身份，這項技術的設計也能確保負責任地使用監視器影片。

善用影片的威力

相較於由人類觀看，甚至是傳統的電腦視覺，AI 支援的影片分析的主要優勢是準確性的提升。以車牌識別用例來說明：數字和字元可能是垂直或水平，而顏色、大小、符號等因州或國家/地區而異。

根據 AI 影片分析解決方案供應商 Uncanny Vision 的銷售副總裁 Prush Palanichamy 的說法，在這種情況下，傳統的電腦視覺系統無法提供超過 40-50% 的準確度。這樣的效能會使得系統毫無作用。

相較之下，Uncanny 的 AI-based 支援視覺系統能確保 95% 的準確度。根據 Uncanny Vision 的聯合創始人 Navanee Sundaramoorthy 的說法，這時候系統才能真正派上用場。但是，針對特定場合進行訓練後，可以進一步提高這個數字，達到 97% 或 98%。「然後，系統將變得簡單好上手且效果卓越，客戶不會想回頭使用早期的方法，」他表示。

但是，這種準確度在收集個人身份資訊上毫無作用。相反地，系統根本不在意人臉或車牌。系統甚至很少會儲存影像，更別說是發送到雲端了，因為這對城市和企業來說成本太高了。

相反地，Uncanny 會在邊緣將影片轉換為中繼資料。在本機處理影片代表只需要將幾千 kb 的資料發送到雲端進行分析，這也是自動生成警報的基礎。透過這種方式，客戶既能省錢，也不會為了保護機密資訊而困擾。

AI 支援的視覺系統擁有無限的應用方式

邊緣的小型嵌入式處理器上搭載的 Intel^® OpenVINO^™ 工具組，能夠實現建構客製化框架的處理。事實上，根據 Sundaramoorthy 的說法，OpenVINO 最佳化將效能提升了四到八倍。這表示系統能以每秒 30 到 40 幀的速度處理影片，而非每秒 10 幀，並且可以用於大量的應用中（例如高速公路交通監控），如果沒有這樣的加速效果就不可能實現。

這些應用方式（無論大或小）都在不斷改善公共和私人生活。舉例來說，某些服務供應商 (SP) 已經在使用 Uncanny 的解決方案，在他們已經提供高頻寬連線功能的城市中提供額外的價值。

在 Uncanny 的協助下，SP 可以將城市現有的 CCTV 攝影機轉換為具成本效益的視覺感應器，這種系統的分析能力可以改善娛樂場所、辦公大樓與交通樞紐的營運和美感。

但更重要的是，透過當下狀況的資料即時規劃交通活動將能提升道路安全，不需要再參考 10 年前的交通調查問卷了。Sundaramoorthy 指出，由於疫情改變了我們的生活、工作和旅行方式，即時分析如今更加重要。「許多城市的交通模式經歷了極其巨大的變化，」他說，「歷史資料幾乎毫無用處。」

掌握最新狀況的唯一方法，就是是持續確認最新的相關指標：路上車輛、行人和自行車騎士的數量，以及他們的位置、方向和速度。這就是 Uncanny 交通分析用例的動力，此系統附有一個儀表板，能夠提供城市必需知道的一切資訊。

AI 支援的影片分析也能夠確保高速公路的安全。例如，美國運輸部正在使用 Uncanny 的解決方案，告知卡車司機可以在哪找到空的過夜停車位。所以，他們不需要再停在路邊，危害自己和其他司機的安全，他們可以在有需要時隨時停車，無需浪費時間和汽油來尋找停車位。

系統整合商的全新機會

Uncanny 讓城市和組織能夠輕鬆地將保全攝影機轉換成智慧視覺感應器。通常，本地系統整合商 (SI) 會負責安裝系統，不需要任何 AI 專業知識就能成功部署。

「 知道如何安裝 CCTV 攝影機，就能安裝我們的系統，」Sundaramoorthy 表示。Uncanny 與 Lenovo、Asus 和 Ingram Micro 在內的多間公司合作，這些公司又會將 Uncanny 軟體載入搭載 Intel^® 處理器的系統上。剩下的步驟就只有將 CCTV 攝影機連接到這些智慧盒子上。

代表這項技術對於 SI 來說也是一大福音。除了他們的特定領域專業知識外，現在他們也可以為客戶提供訂閱型攝影機加分析服務。這種更高價值的產品能夠作為一個全新穩定的收入來源，提高 SI 對客戶的價值，並協助企業移轉至更具競爭力的商業模式。

AI 支援的影片分析系統優勢能夠全方位擴展。為使用者提供增強的效能。為組織節省時間、金錢和人力等資源。並為其他人提供更良好的生活品質。在一項革命性技術中，任何優點都應該妥善把握利用，不能放過。

即時娛樂活動與運動賽事的主辦單位，一直以來都在尋找更能令觀眾和粉絲身歷其境的虛擬體驗。5G 將會是實現這個目標的一大關鍵，但是在此之前，我們必須建立新的網路基礎架構。

很多時候，這樣的新基礎架構會以多接取邊緣運算（MEC）為基礎。MEC 是一種 ETSI 標準，能將網路、運算、儲存、安全防護與其他資源移到更接近邊緣的位置。由於 5G 要求的頻寬較上一代大幅增加，具備即時無線訊息存取網路資訊能力的 MEC，勢必能提供延遲低於任何同級雲端處理程序的服務。

MEC 架構的關鍵優勢，在於能免除邊緣應用程式對於遠端雲端或資料中心的依賴，並在過程中減少延遲、改善高頻寬應用程式效能，並盡量壓低資料傳輸成本。網路平台供應商 AEWIN Technologies 的行銷主管 Benjamin Wang 表示，MEC 能夠節省的成本絕對不僅止於此。

Wang 說：「MEC 的定位非常接近 5G 的基礎核心。只要系統夠強大，就能直接將 5G DU（分散式單元）與 MEC 堆疊整合。這樣一來，就能降低網路基礎架構的需求，節省金費。」

I/O 密集：提升邊緣網路啟用的互聯

話說回來，這些「夠強大」的系統到底是怎樣的系統，與傳統的網路設備又有何差異，能滿足 5G MEC 的需求？

由於 MEC 設備必須提供等同於小型資料中心的運算能力，AEWIN Technologies SCB-1932 網路設備這類多核心的多處理器系統已是不可或缺。該款 AEWIN 裝置能在電信伺服器機架中與其他平台搭配使用，可支援最多 40 個 CPU 核心之雙第 3 代 Intel^® Xeon^® 可擴充處理器（原名 Ice Lake-SP）。

但是由於 MEC 平台上的資料在 5G vRAN 工作負載或虛擬網路功能（例如防火牆、整合器、路由器）之間大量傳遞，效能瓶頸通常並非處理效能。一般而言，在共享虛擬工作負載的處理器和/或執行互相依存的程序及應用程式的處理器之間傳遞訊息時，所用的晶片與晶片、機架與機架之間的互聯，才是真正的瓶頸。

2017 年之前，Intel^® QuickPath Interconnect（Intel^® QPI）都是用來在多處理器系統的插槽之間傳遞資料。然而，現今的每秒 100 Gigabit 乙太網路（GbE）和更快的模組，很快就會佔滿 QPI 的可用頻寬。因此，市面上出現了「I/O 密集」的系統，讓異物資料在抵達處理器之前，先受介面限制擠壓，藉此增加延遲。

為了回應這項趨勢，Intel 處理器微架構，配備升級的插槽對插槽介面， 稱為 Intel^® Ultra-Path Interconnect（Intel^® UPI）。其低延遲、符合快取條件的記憶體 UPI，幾乎將 QPI 速度加至 11.2 GTps，或全雙頻寬 41.6 GBps。

但是 Intel UPI 只解決了晶片對晶片的資料傳輸問題，無法處理板架對板架或機架對機架的通訊問題。而每通道支援約 16 GTps 傳輸量的 PCI Express（(PCIe）4.0 正能彌補這個缺口。將技術調整至符合其速度後，Intel 從 2020 年開始將 PCIe 4.0 納入第 3 代 Xeon 可擴充處理器等產品的設計。

因此，SCB-1932 這類系統中的資料，可以傳送至八個前端存取擴充槽中的任何一個，用於外掛 NVMe 儲存、應用程式特定加速器，或 PCIe Gen 4 的網路擴充模組（圖 1）。平台的 8 個 PCIe 4.0 x8 通道，能以 100 Gbps 的速度將資料傳輸至這些模組。

這些現代介面使 SCB-1932 這類系統得以跟上 MEC 部署的要求，藉此為安全防護、影片處理等高需求的應用程式提供接近線路速率的效能。

由下而上的演變：確保資料持續流動

5G 效能提升不僅適用於一般消費者：現在無論是公司行號、體育場、醫學中心還是生產廠房，都開始採用低延遲的配置，來支援新的應用程式與服務。使用案例包括高速影片串流、擴增和虛擬實境，以及即時生物特徵辨識。這些應用都讓生活變得更有效率、更輕鬆，但也全都需要全新層級的邊緣網路效能才能實現。

隨著 MEC 逐漸普及，只要 SCB-1932 這些設備能保持低延遲的資料流動，我們應該會持續看到這類和更多新應用程式類型出現。從處理器介面這種最基本的連線技術開始，由下而上帶來改變。

從智慧型手機製造商到飛機組裝商，各種製造商至少都有一個共同之處。他們在用來建置產品的機器投入巨資。生產過程不中斷無疑是頭號優先要務。

然而，由於缺乏透視複雜機器內部作業情形，因此預測性維護和即時品質控管往往遙不可及。

現今的工業物聯網技術包括 AI、機器學習與邊緣運算，讓工廠作業得以化被動為主動，防患於未然，避免代價高昂的無預警停機。正因如此，機器建置商在設備設計加入了工業物聯網感應器，以及分析軟體功能。

數位轉型解決方案與服務供應商 CANCOM GmbH，為了實現這項目標，與機器製造商合作。

「我們協助機器建置商從感應器取得資料，並且與他們的客戶一起分析那些資料。我們幫助他們判斷即時分析需要何種邊緣裝置，以及在雲端可以處理哪些資料。這樣一來，我們的客戶便能為他們的客戶提供附加價值極為優異的服務。」CANCOM 數位解決方案銷售經理 Markus Fabritz 表示。

AI 與 ML 解鎖了「黑盒子」

工廠機器內的感測器可能多達數十個，有助於作業溫度恰到好處、偵測過度振動，以及與其他機器或機器人協同作業。然而，感測器收集到的資訊，多半依舊鎖在機器內。

「製造商或許能為機器效能指標的其中五項取得資料。然而，若缺少所有感應器的資訊，他們絕對無法徹底透視作業情況。」Fabritz 表示。「製造商收到的資料往往分散於不同的平台，無法及時送達，防患於未然。」

對於技術人員，情況甚至雪上加霜。由於廠房往往缺乏網路存取，因此必須仰賴感官與經驗，才能在忙碌嘈雜的環境中偵測到醞釀中的問題。

CANCOM 利用其 Smart Product Solution 這個搭載 Intel^® 處理器的預先設定邊緣運算裝置，協助製造商解決這類問題。該公司也提供各式各樣的自訂服務。「我們提供了藍圖，亦即利用標準化模組建立個別解決方案的物聯網架構。」Fabritz 表示。「機器製造商透過我們取得服務，因此他們只需在設備安裝這個裝置即可。終端客戶只需要將它插入網路，然後一切就能設定完成。」

CANCOM 平台收集感測器資料，製造商透過單一介面，即可在邊緣和雲端查看資料。AI 和 ML 演算法可即時提供作業狀態。機器操作員看一下畫面，即可修正錯誤的設定或微調設定，讓效能最佳化。

感測器資料讓可預測的維護作業更輕鬆

奧地利塑膠回收商 EREMA 的體驗，示範了 CANCOM 智慧型產品解決方案如何協助該公司，為製造業客戶提供更優異的服務。

EREMA 創立於 1980 年代，這間回收機器製造商希望改善產品，但不確定要從何開始著手。該公司建置的大型複雜機器，配備了約莫一百個感應器，可監測塑膠加熱的溫度、偵測振動，並且測量旋轉零件的速度、方向與功率需求。但是由於客戶無法輕易地收集及分析這類日積月累的資訊，因此無法利用資訊改善作業。

CANCOM 與 EREMA 合作，連結客戶位於邊緣機器的感應器資料。如今，現場客戶技術人員可以查看及分析這項資料，在不同階段的每個步驟監測機器的狀況。

關於故障零件及其他浮現中問題的通知，會傳送給客戶端的服務技術人員，以及回收機器製造商。「如果發生問題，EREMA 可以立即將備件寄出，在機器故障前安裝完成。」Fabritz 表示。「這個作法讓他們節省了大量時間與金錢。」

CANCOM 將解決方案與機器建置商的資訊架構整合，可協助解析感應器資料、徹底改變機器建置商客戶的作業方式，並且為機器建置商本身創造全新的商機。

感測器追蹤工具校準

未必所有工廠機器皆內建感應器。CANCOM 身為解決方案供應商，也能嘉惠未內建感應器的工廠機器。工業工具製造商 Marbach 就是實例。該公司某客戶生產塑膠蓋子開始發生問題時，為了追查原因困難重重。由於工具本身位於更大型的機器內部，因此無法查看工具是否已經失準。

Marbach 與 CANCOM 合作，在客戶工具安裝了若干感應器，然後與邊緣裝置連線，會自動偵測系統失準的情形。這套智慧型系統改善了產品品質，並且延長了設備使用壽命。另外，將感測器資料連線至雲端之後，技術人員便能遠端監測機器，無須前往現場即可快速疑難排解，並且縮短停機時間。

提供大量新服務

CANCOM 這類解決方案整合商提供寶貴深入解析的對象，不僅是製造商。機器製造商大規模分析客戶機器的資訊，協助他們改善未來設計。

Fabritz 表示：「光是取得一部機器的感測器資料，就猶如擁有 15 年經驗的操作人員加持。」「請試想，你可以用 100 部機器的資料做什麼。或許你可以打造不再故障的機器。」

機器製造商若生產更優異、更可靠的機器，就能為客戶提供可靠的正常運作時間、可預測的維護作業和其他服務，讓製造商獲得新的收入來源。最終，部分製造商可能從銷售機器改為租賃機器，這個模式不僅獲利較多，更深受客戶青睞，因為他們不需要為了購買機器而綁住資金。

「這是雙贏。」Fabritz 表示。「這也是所有機器製造商的願景。」

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