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。」
