AI 機器人讓倉庫無線化

Posted on by Pete Berta

線上購物多年都處於快速成長的階段，但是新冠肺炎疫情大幅加快了成長速度。2020 年的電子商務銷售量較 2019 年增加了 44%。雖然零售倉庫的作業已高度自動化，對於自主行動機器人 (AMR) 和自主導向車 (AGV) 的需求依然在上升。

AMR 和 AGV 可以全天候運作，執行過去由員工進行的危險活動和重覆性工作。線上零售將持續成長，因此業者需要更具智慧且強大的 AMR。

為了滿足這些需求，歐洲的一家行動機器人製造商與工業電腦製造商 DFI, Inc. 聯手，合作開發新一代搭載鋰離子電池的 AMR。該機器人可以：

  • 乘載高達 1000 公斤
  • 單次充電可運行 8 至 10 小時，或移動高達 20 公里
  • 以最高每秒 2 公尺的速度移動

這些功能都整合到一個精巧的系統中，該系統可以改善生產力和效率，且無須在客戶的設施中進行結構上的改造（像是在地面加裝纜線，或在牆上或天花板上加裝感測器。）

要怎麼做到？這是透過使用一套先進的視覺系統，該系統由強大且省電的平台控制器驅動。

透過機器視覺的視角

現今的倉庫和分銷中心 AMR 和 AGV 需要特定技術，好讓它們無需外部纜線或地面感測器即可運作。機器視覺和導航是第一步。

如圖 1 所示，現代 AMR 的影像系統通常配置了一個立體攝影機，可以生成周圍環境的即時視訊。接著，兩個影像串流會進行一定程度的預先處理，產生一個深度圖，以計算物體在實體空間中的位置和深度。接著會使用數學映射演算法（例如隨機抽樣一致算法 [RANSAC]）來重建環境的 3D 地圖，而這份地圖會被用於規畫路徑/導航、辨識障礙物、避障等等。

如何預先處理影像，以用於映射合里程計。
圖 1。現代自主行動機器人 (AMR) 配備精密的視覺系統。（來源：DFI）

這個視覺系統生產的結果會被密切地整合到 AMR/AGV 平台的其它部分。它們會用來告訴平台主要控制應該在何時、以何種形式操作馬達和促動器，這兩者負責加速/減速、控制方向等。這項資訊也可以被傳送到裝置以外，以支援多種使用案例，包括透過無線介面進行遠端控制、資料監測和預測維護、路徑規劃模型改進等。

簡單來說，嵌入於現代 AMR 的電腦必須能夠執行複雜地影像和視訊處理工作、執行映射演算法、和執行即時控制功能，同時還必須符合一定的電力預算，以延長運行範圍和電池續航力。

嵌入於現代 AMR 的電腦必須能夠執行複雜地影像和視訊處理工作、執行映射演算法、和執行即時控制功能，同時還必須符合一定的電力預算，以延長運行範圍和電池續航力。@DFI_Embedded 轉自 @insightdottech

嵌入式電腦威力、效能和可靠性

AMR 計畫一開始時，該行動機器人製造商考慮了多個不同的中樣控制中心設計。它需要一個可靠性高且生命週期長控制器，且可支援多個感測器介面（包括 RS-422 等罕見的工業介面），以及在高震動和高訊號干擾的環境中達到零效能損失。

製造商曾考慮使用 Intel® NUC ，因為它具備高效能和精巧的設計。但最終，製造商選擇了經得起產業考驗、搭載豐富 I/O 的 DFI EC70A-SU/KU 系列無風扇嵌入式系統（圖 2）。

控制器的機殼尺寸與兩部手機的比較
圖 2。 EC70A-SU 的尺寸為 181.6 x 118.4 x 57 公釐，可以用手機來做比較。（來源：DFI)

「EC70A 系列的基礎為第 6 代和第 7 代 Intel® Core™ 處理器，我們的控制器的效能因而能較前代提高 50% 以上。」 Waterball Liu 表示，他是 DFI 的行銷經理。

控制器結合了多個 CPU 核心、一個整合式 Intel® HD Graphics 520 核心以及 Core 處理器的新媒體功能，能有效地：

  • 管理一系列 2D 和 3D 攝影機和掃描器
  • 執行視覺和導航所需的影像、神經網路和映射工作負載
  • 協調方向控制所需的控制工作
  • 執行 AMR 的主要作業系統

同時，處理器的電源效率（採用 15W 的散熱設計功率 (TDP)，最低可設定成 7.5W）對於系統大小和可靠性也有重要的設計優勢。

Liu 表示：「低耗電對於電池續航力有直接的影響，但同時，這代表平台需要散除的熱量也較低。」「而且盒子的尺寸較傳統的 IPC 小 70%，但依然可以在 -20ºC 至 60ºC 的溫度範圍中運作。」

現成可用產品降低成本

EC70A 系列最好的一點在於該系統是現成的。這代表 AMR 終端使用者（如 DFI 的歐洲客戶）可以享受大規模生產帶來的低廉每單位成本，同時透過軟體、服務和硬體以外的機制來提高附加價值。

這不代表該產品缺乏自訂設計的靈活性或先進功能。事實恰恰相反，除了 RS-232、RS-422、RS-485 等工業連線能力外，該平台還透過兩個 Mini PCIe 插槽提供藍牙、Wi-Fi 和 5G 無線連線。事實上，DFI 的歐洲客戶利用了插槽裡的 Wi-Fi 晶片組，透過智慧型手機或平板電腦來遠端控制機器人。

沒想到現成可用的產品竟然有這麼多創新技術。

IIoT Starter Kit 讓擴增實境重新聚焦

Posted on by Micah Kaplan

製造商有意在廠房推動數位轉型時，眼前各種裝置類型、連線能力與資料管理平台方面的選項琳瑯滿目。不少工業物聯網專案的誕生，都是因為必須從原先並非為了連線而設計的機器收集資料。為此，營運經理必須尋覓合適的運算平台、感測器與軟體，才能為邊緣與雲端即時分析收集準確的資料。尋找及拼湊拼圖的過程往往是一大挑戰。

公司一旦建置強大的智慧工廠架構，便可在邊緣部署創新技術，包括人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)，甚至是擴增實境 (AR)。

廠房為了機器保養這類用途，採用各種新方法部署 AR，進而加快了設備修理的速度，同時降低成本。舉例來說，當地技術人員可以和遠端專家連結，在修理或軟體升級過程獲得即時協助。

例如，如果機器需要修理，技術人員戴上 AR 智慧眼鏡，遠端專家也看得到損壞的零件。另外，無論技師只有一牆之隔，或是身在天涯海角，雙方都可即時合作，不受地點限制。遠端專家可以在眼鏡所顯現的影像重疊文字與繪圖，建立頻道提供目標明確的指引。

TeamViewer 這個物聯網安全專家，目前正讓擴增實境在智慧工廠化為現實。（影片 1）

影片 1. 有了 TeamViewer，技術人員透過 AR 智慧眼鏡在廠房與資料互動及接受指令時，遠端專家可以將資產視覺化並存取資產。（資料來源：TeamViewer）

AR 引導的工作流程

在某個使用案例中，汽車廠房的機器人故障，需要修理。雖然有能力解決問題的專家遠在地球的另一端，不過技術人員戴上 AR 智慧眼鏡後與遠端專家連線，專家便能看到即時影片直播，並且存取代表機器人的 3 D 模型或數位分身。另外，技術人員可存取智慧眼鏡視覺中的數位分身，專家則能使用模型，搭配在即時直播影片繪圖及圈出問題區的功能，醒目提示毀損的零件。

短短數小時內，雙方就能找到問題根源、更換機械手臂故障的零件，然後繼續製造。雖然配戴眼鏡的技術人員沒有這方面的實戰經驗，但無傷大雅，因為專家可以視覺與聲音引導並用，逐步帶領他們執行每個步驟。

「在某些案例中，全世界有能力協助的專家可能屈指可數，運用這項技術，他們便無須在疫情期間遠渡重洋，舟車勞頓，」TeamViewer IoT/AR 聯盟經理 Harold Gibbs 表示。「原本可能花上數天或數週修理的東西，短短幾分鐘內便可修復。」

一站式智慧工廠解決方案

為了準備好採用 AR 等數位工具的製造商，有幾間軟體與硬體公司先後加入這個陣容，協助簡化軟硬體難題。TeamViewer IoT Starter Kit 這類全能型工具組提供了閘道、感測器與平台，OT 管理人員與系統整合商安全展開成功智慧工廠部署所需要的一切，應有盡有。基本的工具組包含搭載 Intel® 處理器的 Lenovo 加固物聯網閘道，以及預先設定為連線閘道的三個 Bosch SDK 感測器。

儘管這個工具組隨附標準閘道與感測器，但其他硬體與軟體元件皆可依據個別客戶需求量身打造。另外，對於透過特定連線類型標準化的製造商，或是需要私人 LTE 網路的製造商，這套解決方案可依據不同的網路需求調整，為他們消除了一大顧慮。

「有了提供基本元件的入門工具組，製造商試水溫時更輕鬆，思考如何解決感測器與網路問題時也更容易，」Gibbs 表示。「透過實際操作的實驗，開發人員與系統整合商可加速打造成功的智慧工廠解決方案。」

解決方案建置後，授權使用者幾乎可以從任何裝置類型存取網頁式儀表板。透過儀表板，授權使用者可查看網路上所有裝置的資料串流、建立警示，並且量身打造客製化的儀表板與分析工具。觸發的警示會顯示於儀表板，也可視需要程式化，以通知的方式在使用者的智慧型手機上顯示。每個端點之間的資料傳輸皆透過驗證與端對端加密保護。

全能型物聯網入門工具組與各種感測器和技術相容，包括 AR 智慧眼鏡，提供了更容易上手的新方法。「從頭打造解決方案曠日廢時，需要具備大量專業知識，目前要找到具備那種專業知識的人尤其困難，」Gibbs 表示。「有了預先組裝的工具組，製造商實驗、解決問題，以及展開智慧工廠部署都更加輕鬆。

「我們持續最佳化 AR 與 IIoT 解決方案的互通性，以涵蓋整個價值鏈，」TeamViewer 物聯網產品管理總監 Aditya Adavi 補充道。「我們希望運用資料讓人機互動順暢無礙，降低人為錯誤的空間、增加正常運作時間，並且改善投資報酬。」

醫療照護技術造福患者

Posted on by Micah Kaplan

遠距照護技術的使用率大幅攀升，有助於降低 COVID-19 傳播風險。複製診間看診過程固然是有效的工具使用方式，但同時也為照護與研究創造了機會。患者容易使用的解決方案利用物聯網裝置，協助改造醫療照護的提供方式。醫療照護提供者可從遠端監測及追蹤患者，減少再度入院與緊急就醫的次數。另外，研究人員為臨床試驗收集患者資料的過程可自動化。

「我們發現患者與照護團隊提供者交流互動的方式出現了轉變，」全球醫療照護智慧合作夥伴 PRA Health Sciences 的策略解決方案銷售總監 Enrique Estrada 表示。「20 年前的傳統電話系統模型已經是過去式，現今交流互動則改採智慧型裝置與行動應用程式。我們依舊與患者碰面，不過現在會評估對患者最合理的交流互動程度。」

該公司的遠端醫療照護解決方案 Care Innovations Health Harmony 正好能在這方面派上用場。患者若被認定為合適的對象，醫療照護提供者或研究人員可將監測工具配送給他們。這套工具組包含患者臨床計畫專用的藍牙連線裝置，例如脈衝式血氧濃度器、血壓監測器、血糖機或體重計。另外還包含一台平板電腦，上面已經預載 Health Harmony 應用程式與患者資訊（影片 1）。

https://vimeo.com/447147215/6d3b68e892

影片 1. 創新的醫療照護技術可協助提供者監測及照顧住在偏鄉的患者。（資料來源：Care Innovations）

遠端照護造福醫療資源不足的族群

遠距醫療照護的優勢之一，就是能夠將觸角延伸到醫療資源不足的患者。Health Harmony 採用 Intel® Trusted Analytics Platform 與搭載 Intel® 處理器的運算平台，能夠建立識別高風險族群的可預測性模型。

密西西比州最近採用這套解決方案監測糖尿病患者。

「密西西比州的成年人當中，有百分之 13 的人已診斷為罹患糖尿病，還有更多人被診斷為糖尿病前期，」Estrada 表示。「糖尿病在該州高居第六大死因。」另外，54% 的人口居住在鄉村，醫療照護專業人員與專家有限是最棘手的難題之一。

有鑑於這股改革照護的動力，州長於是邀請科技界與 Medicaid 發揮創意，設計便於和鄉村糖尿病患者交流互動的解決方案。Intel®、Care Innovations 與密西西比州因而建立了寶貴的夥伴關係，為居民推動全新境界的照護。

該州寬頻服務有限是一大障礙。Care Innovations 與當地電信業者合作，在最迫切需要照護患者居住的鄉間建立行動數據連線。醫師協助篩選對象，目前已有 100 人參加。

配送給患者的工具組，包含一台裝有 Health Harmony 應用程式的平板電腦、體重計，以及隨附試紙的血糖機。

「這個計畫上路之後，我們發現成本急遽改變，」Estrada 表示。「主動加入 Health Harmony 計畫的患者當中，沒有任何一個人因為原發疾病再度住院。無論是成效更卓越、還是管理全州慢性病的成本降低，這件事對各方面來說都是不可思議。」

「相較於未罹患糖尿病的人，糖尿病患者的醫療成本高了 2.3 倍，其中 43% 的成本都花在住院，」Estrada 表示。「加入這項計畫的患者，讓密西西比州節省了逾 339,000 美元，全州 20% 的糖尿病人口加入後，節省的成本更可增加至 1 億 8900 萬美元。」

資料分析有助於診斷 COVID-19

這個平台可彈性延伸，因應工作流程的各種改變，以及臨床計畫的新增內容。舉例而言，COVID 爆發後，Care Innovations 能迅速延伸平台，涵蓋著眼於症狀、CDC 指導方針、居家檢測與臨床監測的全新患者服務。

「全球大流行疫情高峰期間，部分客戶調整了臨床檢視，改為監測預示 COVID 症狀的關鍵健康狀態，」Estrada 表示。「他們甚至能夠在得知患者有風險之前，就能快速檢傷分類，並且協調照護工作。這樣一來，醫療照護提供者便可管理照護、降低對醫療照護提供系統造成的影響，並且避免危急情況發生。」

Health Harmony 平板電腦儀表板連線到物聯網裝置，並且記錄每天的生命徵象。儀表板的篩選條件包括警示、健康狀態、生命徵象，以及根據風險演算法風險最高的患者。臨床醫師會監測患者，根據計畫的目標與結果建立警示。

託管式解決方案

找到託管式端點對端點遠距照護解決方案後，忙碌的臨床醫師便能專心照顧患者。Care Innovations 與客戶攜手找出理想的結果、評估族群，並且協助招募患者。該公司也確定了計畫的驅動因素，以及尚待解決的障礙。

「我們瞭解計畫的目標與結果後，便能為支援計畫打造各式各樣的服務與技術，」Estrada 表示。「這個過程需要臨床管理人員主動參與設計工作流程、相關裝置，以及鎖定遠端患者照護的照護途徑。」

該公司參考客戶的意見回饋持續創新產品與服務，締造最優異的成果與最佳成本。醫療照護技術的未來以改善人類體驗為宗旨。

人工智慧敞開智能販賣的大門

Posted on by Pete Berta

如果您想要拿個點心就走，販賣機的便利性是最好的選擇。但是現在的購物者想要的更多。他們喜歡像沙拉、起司和優格這種新鮮的食物，但在傳統式販賣機中通常沒有販售。您也許想要來一塊 Occasional Cookies 的餅乾，只要熱量和糖分不要太高。如果點心是鎖在販賣機內，誰能得知含量資訊呢？

零售商也感到沮喪。他們無法得知已售出哪些產品、什麼產品未售出，等到發現問題，通常為時已晚。現在，全新一代的銷售系統有助於解決這些問題，可以帶給購物者更多便利、提供更多種類商品，同時為零售商和品牌商提供更有價值的資訊與全新商機。

由零售技術開發商 Shekel Brainweigh 所開發的技術，可以讓顧客在購買之前打開其創新販賣機的大門並檢視商品。而且，關於他們的互動與購買資訊可即時傳送給機器營運商和零售商。Shekel 與冷凍產品製造商 Imbera Cooling 和販賣機管理公司 Parlevel Systems 共同合作，產製出稱為 hubz 的智能冷藏櫃解決方案

對購物者來說，hubz 的體驗與使用傳統販賣機截然不同。

「家用冰箱」銷售點

Shekel Brainweigh 零售創新部門產品總監 Eliran Vaknin 表示：「以傳統販賣機來說，當您按 F6，可取得一項商品。透過我們的機器，您可以打開販賣機的門，想拿多少商品就拿多少。」「您可以查看到期日、查閱營養資訊，如果不想買，也可以把產品放回去。就好像您在家裡使用冰箱一樣。」

除了可以進入冷藏櫃拿取商品之外，您還需要一張信用卡、轉帳卡以及應用程式，像是 Apple Pay、Google Pay 、或品牌忠誠度應用程式。Vaknin 表示：「這可以識別您的身分，然後，沒有我們的追蹤，您便不能從貨架上取走任何商品。」

Shekel 使用兩種追蹤技術。第一種是它的祕密武器「客製化物聯網負載感應器」，它可以按商品重量準確識別商品。公司首席事業發展官 Rami Behar 說：「Shekel 是一家成立 50 年的公司，具有稱重解決方案的專業技能。」

第二種技術使用搭載人工智慧的軟體演算法，當商品從架上到顧客手中並帶出玻璃門外；或如果顧客改變心意，把商品放回架上，都可追蹤商品的精確位置（影片 1）。

Video 1.Hubz 智能冷藏櫃利用人工智慧趨動的感應器來識別並監測商品。（資料來源： Shekel Brainweigh）對零售商而言，讓顧客有更好的選擇，以及多品項交易，會使利潤大為上升。新鮮食品也能以較高的價格銷售，如果讓消費者可以先檢視商品，就更有可能購買。

Behar 表示：「平均來說，放在相同地點的 Hubz 冷藏櫃，業績是一般販賣機的兩倍。」

透過零售分析改善營運

串流資料讓零售商與販賣機營運商更能控制庫存。Hubz 搭載一台 Intel® NUC 小尺寸外型電腦於冷藏櫃之中，處理並傳送商品從顧客拿取一直到購買或放回原位之旅程資料。

另一台搭載 Intel® 處理器的電腦傳送庫存與交易資訊，包括顧客轉換率。如果發生冷藏櫃溫度偏離，或是門沒有關好，它也會向作業員發出警示，以便從遠端解決問題。

接收到最新的交易和顧客喜好資訊，讓零售商可以更準確預測銷售，並更加瞭解銷售趨勢。他們可以即時測試新產品、重新安排貨架圖及貨架擺設，而不是根據技術人員每週提供的資訊作決定。使用應用程式進行交易者，也可以為顧客提供現場特定促銷。

人工智慧技術協助品牌

零售商並非從洞察顧客行為中的唯一獲益者。

Behar 表示：「對於民生消費性用品 (CPG) 公司來說，這是非常有價值的資訊」。全天候銷售商品且不會引發勞動成本或無需處理中間人的能耐，對製造商來說是一項巨大的誘因。

這些優勢，以及排除了傳統販賣機中會發生的機器手臂擠壓軟性食物的狀況，對以色列奶製品製造商 Tnuva 來說，起了決定性的作用。它首度決定使用 Shekel 的智能冷藏櫃，嘗試直接銷售其牛奶、起司、優格和其它奶製品給消費者。

當 40 台冷藏櫃試營運得到了成功的結果，Tnuva 開始推出 100 多台，放置在辦公室樓宇、健身中心、火車站、醫院和其它人員進出頻繁的公共場所。他們學到的事實令他們驚豔。

Vaknin 表示：「這與一般的販賣機體驗完全不同。」「銷售高峰並非在點心時間，而是在傍晚 5 點或 6 點，這時人們剛下班，並決定帶點牛奶或起司當晚餐。通常，他們會購買兩到三種產品。這像是代替了當地便利商店的角色。」

Tnuva 智能冷藏櫃現在每月可處理數萬筆交易。串流資料會傳送到中央雲端式儀表板進行分析，顯示銷售趨勢。集中式控制也簡化了管理，使數量增減更加容易。

就像其顧客一樣，Shekel 從其販賣機所收集的資訊中持續學習。

Vaknin 表示：「久而久之，我們從每次購買及每位顧客的試用，能取得大量資料。這有助於我們持續改善演算法技術。」「這就是便利購物的未來前景。」

自助式工業物聯網平台讓 OT 專家獲得優勢

Posted on by Micah Kaplan

製造商常見的難題，就是必須找到同時符合 IT 與 OT 端點對端點需求的工業物聯網平台。此外，這道難題也是導致智慧工廠計畫往往失敗收場的一大原因。在 OT 眼中，強大靈活的系統與採用邏輯的安全隔離部署是優先要務，反觀 IT 則是側重快速開發應用程式，以及靈活採納新技術。製造商選擇的物聯網平台若是無法提供彈性的部署選項，這兩個領域及其優先順序便會發生衝突。

廠房的作業專家雖然是各自領域的箇中翹楚，但是若要滿足生產品質與不中斷的需求，必須部署最新的物聯網技術，這方面的技能他們卻是付之闕如。他們需要能讓他們運用既有知識，無須學習如何撰寫程式碼的平台。

Software AG 利用 Cumulocity IoT 平台，透過一套低程式碼工具解決這些難題，讓 OT 專家能連接與管理裝置、分析資料、建構與套用規則，並且建立量身打造的儀表板。

這套解決方案可靈活應變，讓公司能採取靈活的上市策略，視需要調整策略，維持競爭力（影片 1）。

https://www.youtube.com/watch?v=3CUx6WTf3t8

影片 1。Cumulocity IoT 平台為 OT 專家提供「自助式」低程式碼工具，並且將邊緣、雲端與內部部署系統整合於單一架構。（資料來源：Software AG）

智慧工廠分析

「我們希望 OT 專家不需要投入任何軟體開發工作就能善用他們的知識，」Software AG 的 Cumulocity IoT Edge & SDKs 產品經理 Andrej Schreiner 表示。「我們確保客戶使用我們工具打造的 API 與解決方案，無論是雲端解決方案、私人資料中心，或者甚至是置於連接資產旁的單一工業電腦，都能夠供任何部署選項使用。」

對於某汽車製造商來說，這套解決方案幫助 OT 專家自行打造應用程式，解決高度自動化製造程序的特定問題。該公司利用工業機器人在廠房組裝線為車體零件上漆。烤漆作業偶爾會發生問題，導致品質瑕疵。這類問題往往未能在工廠被注意到，而是被客戶發現，進而危及品牌商譽，造成補救成本隨之增加。

自助式 Cumulocity IoT 串流分析部署於噴漆工作站搭載 Intel® 處理器的 IPC，機器作業員與程序專家透過直覺式使用者介面即可建立分析模型。這樣一來，便可即時發現異常與潛在問題，搶在零件運出噴漆工作站前立即採取檢修措施。

「偵測到異常當下，他們便可停止生產，並且採取行動校正，」Schreiner 表示。

這麼做不僅大幅在產品端縮短時間並減少花費，更能看出這類解決方案能如何強化 OT 專業人士在廠房解決問題的能力。完全無須動用 IT 軟體工程師。「QC 專家瞭解程序、機器人如何運作，以及哪些地方可能發生小毛病，而且無須任何編碼即可建立分析規則，」Schreiner 補充。

分散式架構與邊緣運算

很多工業物聯網應用程式需要邊緣運算能力，才能在未連線雲端時助決策一臂之力。舉例來說，利用分散式架構經營風電場的能源公司，有好幾個廠址都會傳來多個資料串流。每部渦輪機都需要自己的智慧，因此每座風電場都需要強大的運算能力，才能管理所在地區的所有渦輪機。同時，有一個集中化的雲端型指揮中心會監督整個作業。

風電場往往地處偏遠，因此連續高速的雲端連線能力成了一大挑戰。Cumulocity IoT 讓公司可管理安全的邊緣解決方案，提供運算能力讓廠址即使未連結大型網路也能正常運作。廠址與網路連線時，平台就能將資料回傳雲端，進行更深度的分析。

「邊緣分析的一項優勢，就是在資料送往雲端前，或是在您產生警示或深入洞見前，預先篩選並彙整資料，」Software AG 全球聯盟部合作夥伴經理 Anthony Sayers 表示。「硬體必須夠強大，才能處理大型資料集與機器學習模型，而這也正是我們與 Intel® 夥伴關係能夠派上用場的地方。Intel 強大的 IPC 讓我們得以建立使用案例，能夠在邊緣處理大量的物聯網裝置資料。」

全方位的工業物聯網

這套解決方案的設計可與各種不同的產業通訊協定連結，需要自助式工具不支援之自訂功能的複雜使用案例也能因應。「很多客戶選擇與我們經驗豐富的顧問合作，引導他們為自己的使用案例尋找完美的技術組合，」Schreiner 表示。客戶採用 QuickStart Pilot Package 時，90 天內就能達成投資報酬目標。「我們希望確保客戶能如願大展鴻圖，」Schreiner 補充道。

Software AG 持續的優先要務，就是與其他軟硬體供應商建立聯盟。「物聯網專案的需求，沒有任何一間公司能一應俱全，」Sayers 表示。「我們持續建立夥伴關係，才能提供客戶強化複雜即時解決方案所需要的一切。」

加速 Retail Edge 的物聯網分析

Posted on by Pete Berta

從追蹤庫存到衡量客戶參與度，創新邊緣技術正在改變零售業。但有一項挑選需要克服：用來執行日常作業的不同平台處於孤立狀態。

目前，零售解決方案建置商必須為解決方案建立自訂實作，但苦於系統資料分割，多款裝置與感應器限制了整體性、可操作的見解。庫存管理、資料外洩防護，以及客戶參與度等個別使用案例，都會建立在多雲端或邊緣平台中駐存的資料。然而，這項資訊被鎖定在解決方案中，沒有統一的控制面板可以查看整體狀況並整合見解。

解答在於可立即部署、開放資料擷取架構，結合不同的感應器通訊協定與相應的資料流，以建立可擴充的端到端解決方案。透過結合強大的邊緣運算技術，系統可以藉由具深入見解的即時分析，產生新的使用案例。因此，零售商現在擁有以前無法或難以執行與擴充的嶄新商機。

零售分析的開放平台

由 Intel® 處理器型的閘道與開源 EdgeX Foundry 平台驅動的 HP Engage Edge，讓這些商機可能成真。可開箱即用的 HP 閘道附預先載入的感應器與雲端中立的軟體堆疊，讓 ISV 和解決方案建置商可免於耗時的自訂硬體與軟體整合。

「這是首款將 EdgeX 架構商業化的零售產品，其中專用硬體預先載入了資料擷取軟體，」HP 進階運算解決方案全球策略顧問 Sandip Kamat 表示。

ISV 可使用任何感應器或任何雲端 API 進行遠端管理容器與應用程式。只要挑選使用案例並選取感應器即可，例如攝影機、藍牙信標或 RFID。這個盒子會和它們全部進行交談，讓解決方案建置商可將重心放在核心能力，分析資料流以建立可操作的見解（影片 1）。

影片 1。感應器與 HP Edge 結合，讓 ISV 可建立各種使用案例。（資料來源：HP）

ISV 的新可能性

物聯網一直是一個破碎的空間，但開放平台系統可活化並擴充創新。例如，速食店使用感應器追蹤送到廚房的庫存，可利用資訊，透過減少浪費來改善盈利能力「傳統上來說，這個產業員工相當年輕、流失率高，且需要大量培訓，」Kamat 表示。「發生錯誤時，必須扔掉易腐爛的貨物。」

HP Engage Edge 可連線至監測新鮮食品流程的 RFID 讀取器，從卸貨到銷售終端產品。它為會進什麼貨、又開箱多久而建立數位影片。如果同事未按有效期限順序開箱，它也能建立警示，因為這可能會造成庫存浪費。將資料流和訂購系統連結，也可自動化整個補貨流程。

另一個使用案例是自助結帳系的資料外洩防護。自新冠肺炎 (COVID-19) 以來，販售亭已日益流行，但它們也開啟竊盜的機會。例如，顧客可能會掃描比較廉價的一瓶酒，卻把比較貴的酒放進袋裡。

「要怎麼逮到有人調包？」Kamat 問道。「如果您是防盜偵測 ISV，通常需要將解決方案與販售亭和攝影機感應器整合：賣點在於光是一台感應器就能捕捉掃描的內容。而在購買前後各有一台磅秤。ISV 可安裝第四個感應器（攝影機），以確保每台感應器都同意交易無誤。如果有什麼兜不攏，分析軟體也可標記店經理或同事。」

在過去，ISV 必須整合各種販售亭與感應器。現在只需要與 HP Engage Edge 整合，就能處理所有的協調流程。

零售分析的成長商機

邊緣技術與分析的部署不會減緩。新冠肺炎加速了應對新型市場規範的需求，例如社交距離、體溫掃描等。

為了替客戶帶來安全與便利，許多零售商提供虛擬體驗，進行創新。例如， ULTA Beauty 有一款虛擬擴充實境的應用程式，讓購物者在前往商店前就能試用商品。此外，居家裝修連鎖店 Lowe 啟動一款應用程式，讓水電工等專業人員可以透過一趟虛擬旅行到府服務，進行測量和選擇合適的產品。

「工具改善了許多，感覺就像親臨店內試用，」Kamat 表示。「在技術可以處理這些使用案例時以不同的方式部署資源，種種例子讓我們清楚預見未來的樣貌。如果這些感應器你都有了，則需要找人把它們組在一起，為店裡正在發生的資料流建立畫布。零售專家將這些資訊掌握在股掌中，並且以新的方式使用深入見解。HP 在未來發揮有利的角色。」

CV 與 AI：線上食物外送的訣竅

Posted on by Micah Kaplan

雲端廚房在 2010 年代共乘現象萌芽，為低成本食物外送提供了基礎架構。就功能或外觀而言，雲端或「幽靈」廚房和多數傳統餐廳沒兩樣，但兩者的相似性僅此而已。

從名稱的意涵看來，雲端廚房是個沒有傳統用餐區的遠端食物準備中心。從網路上接獲訂單、準備食物、然後客戶店內自取，但多數需要外送。由於新冠肺炎 (COVID-19) 疫情限制店內用餐，於是只提供外帶服務的餐廳如雨後春筍般湧現。

但是，雖然網路驅動的體驗在其他產業已司空見慣、廣為接受，但在處理易腐爛的即食食品時，仍不免令人感到焦慮。真正的挑戰是令客戶安心，並確保重複的高品質飲食標準。為了實現這一點，Uber Eat 和 Takeaway.com 這類雲端廚房與外送公司，正在使整套流程從準備食物到外送都在網路上透明化。

運用 AI 技術供餐

有鑑於傳統餐廳使用相對「類比」的程序，將訂單從顧客交給服務生，再交給廚房，反觀自動雲端廚房則沒有服務生。服務生現在成了連接 Smart Food QC 等平台的應用程式，該平台由基於 AI 與 IoT 的食品與農產品開發商 UdyogYantra Technologies 開發。

「該平台將食物從原料到烹飪乃至於生產線上的最終食品進行數位化處理，為顧客提供流暢的食物體驗，」UdyogYantra 創始人暨執行長 Ankur Jain 表示。為了實現這項目標，智慧食物解決方案將點餐、烹製、庫存和品管系統，與「食物外送」系統結合在一個模組邊緣運算平台中（影片 1）。

影片 1。「智慧食物品管」(Smart Food QC) 是餐廳廚房和送貨人員專用的自動品質管理系統。（資料來源：UdyogYantra Technologies）

在平台內部，作業人員將找到一個支援多部攝影機、紅外線熱影像儀、標籤掃描器和其他感應器的 API 型平台。整套系統是由 Intel® Celeron® 處理器控制，這套處理器也執行使用 Intel® OpenVINO™ 工具組開發的深度學習電腦視覺 (CV) 演算法。

CV 模型共有三層，其中一層用來驗證項目為食品，第二層和第三層則用來識別食品類型。由於 OpenVINO 環境啟用了最佳化，所以三個 GPU 密集的層次中有兩層都在邊緣上的本機執行。

在作業中，「智慧食品品管」可透過多種方式協助標準化並改善餐點準備效率。首先，標籤掃描器確保只會使用對的食材以及正確的用量。接著攝影機和熱感應器提供品管要素，在核准外送前，會先檢查餐點的重量、溫度與外觀。最後，系統將 QR 代碼套用於餐盒上，以便在外送過程中進行追蹤。

餐點準備完成後，開啟 API 讓廚房透過網路介面將收集而來的資料分享給合作夥伴與客戶。其中可能包括了有關廚師、餐點狀態等資訊。

提高品質、降低成本

上述的機制為餐點準備提供深入見解，協助實現食物品質標準化、保證餐點符合衞生及品質控制要求，並讓客戶安心。但是「智慧食品品管」的優勢也能擴大到這些參數外，提升整個雲端廚房的整體運作。

例如，透過將標籤掃描器擷取的食材資料與庫存管理系統相連，UdyogYantra 系統可提供可用庫存的即時計數，讓廚房員工在任何時刻都能掌握需要處理的事項。這項資訊也可用於啟動自動化行動，例如在庫存到達預定數量時，重新訂購其他供應量。

此外，對餐廳管理同等重要的是，將餐點準備流程自動化，如此可盡量減少菜餚過剩、在準備過程中的食物浪費，以及客戶點餐遭拒，進而協助降低成本。

「除了數位體驗，這套『智慧食品品管』其實還能幫助客戶節省成本，實現更多獲利能力，」Jain 表示。「我們在六個月內實現收支平衡，比方說，在某家每天接 300 份訂單的店內，利潤直接加了 8%。」

連接至供應鏈

雲端廚房的技術創新，使我們對作業的深入見解達到了空前的水準，同時為消費者和企業帶來雙贏。但是潛在的優勢不僅止於此。多虧標準的 API 及 IoT ，雲端廚房可以深入連線的供應鏈，瞭解食物短缺等事項，讓人員能提早調整菜單。

在這裡展現的效率和品質兼具，即是科技餐飲體驗的重點。

工業物聯網助 LV 變電所創新一臂之力

Posted on by Micah Kaplan

為了因應當今與未來所面臨的挑戰，電力公用事業的壓力與日俱增。影響能源價值鏈體系的問題不勝枚舉，天氣惡劣、無預警停電、復原反應時間，以及設備老舊只不過是一小部分。另外，再生能源與時俱進，電網也隨之進化，過去是單向電力輸送，現在則演變成可配合雙向能流的基礎設施。

公用事業無時無刻都必須以順暢同步的方式運作。然而，我們當前面對的現況卻是波動持續不斷。以太陽能為例。有時候，光電 (PV) 產生的電力過多，可能傳回電網，對基礎設施產生壓力。此外，氣候驟變時則電力不足，負載又轉移到電網上。基礎設施接連不斷承受此等壓力，因此有失效之虞。

強大的邊緣運算、人工智慧與機器學習這類新技術，賦予了公用事業創新的能力，既能解決持續不斷的難題，又能創造全新的機會。此外，採用這類新技術的層級，多半是分散於各地的變電所。

在 LV 變電所部署工業物聯網感測器和其他裝置，連接變壓器、開關箱和斷路器這類設備，開啟了邁向各種顛覆性用途的大門。收集資產資料後規格化並集中化所獲得的即時智慧，不僅能預測資產生命週期，還能先行偵測可能發生的失效。收集的資訊越來越多時，您就能開始擬定預測性和預防性的維修計畫。

現成可用的邊緣運算與分析

Kalkitech 這家智慧電網技術與解決方案的全球供應商，正運用其 LV Substation Solution 實現數位化的目標（影片 1）。

影片 1。公用事業可以從 LV 變電所著手，達成數位轉型。（資料來源：Kalkitech）

「我們提供了現成可用的解決方案，讓公共事業與 EPC（設計採購建造之統包）服務供應商更容易安裝與設定物聯網型解決方案，將低壓 (LV) 變電所數位化，」Kalkitech CEO Prasanth Gopalakrishnan 表示。「這個套件能透過各式各樣的感測器收集資料，包括機齡 30 年的舊款設備和最新資產。這樣一來，便能以集中的方式掌握配電網現況。」

這套解決方案包含採用 Intel® 處理器的邊緣閘道，以及又稱為 SyncConnect 的 Kalki.io Edge Software。Kalki.io 是雲端型的裝置管理與監控入口網站，可透過單一中央位置監督邊緣設備及存取現場裝置。這個軟體會從所有種類的 LV 變電所資產彙總及篩選資料，分析之後再傳送至雲端。

透過遠端監控與記錄現場裝置的健全狀況，不僅能減少所費不眥的上門服務數量。若要盡量縮短停機時間，並且改善電網的作業效率，遠端監控與記錄更是不可或缺的一環。

「除非能清晰掌握資料與現場當下情況，否則不可能預防停電，也不可能採取主動措施，防患於未然，」Gopalakrishnan 表示。「一旦擁有這類資訊，您就能在控制中心全面即時掌握網路的情況，立即採取行動。

隨著公用事業以這種方式展開現代化，EPC 和作業技術 SI 也迎來了新商機，不過他們在部署 AI 與 ML 這類數位轉型技術方面的經驗卻付之闕如。Kalkitech LV 監測套件能讓整合商協助客戶創新、鞏固其附加價值，並且保持競爭優勢。

Tata Power 的可見度與擴充性

Kalkitech 目前與 Tata Power-Delhi Distribution Limited (TPDDL) 聯手，已推出 LV 變電所數位化的前導專案。TPDDL 持續監測自家的 MV 電網，而這個概念驗證所示範的可擴充物聯網解決方案，擴充後便可監測 LV 電網。

印度也和許多國家一樣，屋頂太陽能正迅速攀升，利用 LV 電網的 EV 數量亦是快速增加。監測並找出變電所弱點的能力，是 TPDDL 減少停電並改善復原時間的關鍵。

TPDDL 這類公用事業改採這種資料導向模型，在電網邊緣實現可見度與精細度後，他們便擁有採取智能行動的必要資訊。若擁有最終關鍵步驟的完整可見度，收到問題報告的操作員，便能在運作不正確的網路與變壓器尋找諧波。接著，它可以選擇暫時關閉部分流入變電所的太陽能，直到一切穩定為止。這樣一來即可避免停電、防止設備問題，而且無須上門服務，即可改善該鄰近區域的電力品質。

整體來說，以這種方式將自家基礎設施現代化後，TPDDL 可降低營運成本、獲得新的收益機會，並且改善客戶服務品質。

合作夥伴關係讓功率曲線更平穩

隨著 Kalkitech 與客戶的需求與日俱增，該公司需要軟體修改越少越好的可擴充解決方案。該公司成為 Intel® 的合作夥伴之後，便能打造穩定可靠的可擴充架構。公用事業可以就任何規模的變電所使用同一套解決方案，還可視需求儘量少收集或儘量多收集資料，因此對於所有規模的營運商來說都是順暢無縫的選擇。

Gopalakrishnan 總結道：「部署我們與 Intel 一起打造的技術之後，公用事業既可讓曲線更平穩、提高變電所的可靠性，還能降低成本。」

AI 輔助視訊會議打造虛擬會議

Posted on by Micah Kaplan

從狗的叫聲到昏暗光照環境造成的畫面陰影，所有人在參與虛擬會議期間都曾遭遇技術問題，因此很難妥善協作。疫情流行期間，大規模採用視訊會議逐漸成為一種快速的解決方案，但考慮到 COVID 疫情結束後的工作場所，許多公司打算繼續採用這種靈活的遠端工作方式。部分員工在辦公室而部分在家工作的混合模式重新定義了工作場所，這需要強大的可擴充技術，才能以更有意義的方式讓團隊緊密聯繫。

「支援遠端人力的技術必須繼續發展才能跟上時代變遷，」視訊協作領導品牌 Logitech Inc 的聯盟和進入市場主管 Sudeep Trivedi 表示。「未來每一天，都將有 30% 至 70 % 的員工在家工作，他們需要身為虛擬團隊一員的歸屬感。利用會議室桌子中央的免持聽筒開會的時代已經結束了。」

AI 推動全新的虛擬會議功能

雖然混合模式可能是理想的工作安排方式，但技術差異往往會造成競爭環境不平衡。重返工作場所的員工能夠使用音訊和視訊會議設置最佳化的協作工具，獲得高品質效能。但是在家工作的員工將陷入不利的條件中，他們只能利用筆電攝影機，在不佳的角度與不均勻的家庭辦公室照明下連線進行會議。

「我們相信使用者需要能協助他們展現最佳狀態的工具，才能到哪都有效率地進行交流，實現更自然的協作並建立關係。」Trivedi 表示。

視訊會議技術的創新能夠消彌差異，進而加強互動。例如，Logitech Room Solutions 採用 Intel® 處理器，透過 AI 執行改善音訊和視訊。

這個解決方案能夠消除背景噪音，例如打字、吵雜的 HVAC 系統或紙張翻動聲。調整照明修正陰影問題，這對於缺乏理想設置的在家員工來說是個常見的問題。AI 會利用神經網路技術識別人員，並自動框列公司會議參加人員，且隨著人們進出房間而自動調整。

「其他技術著重於強調當前的說話者，但是我們的目標是透過技術呈現出整個會議室的協作，」Trivedi 表示。「如果過度著重強調一個人，可能會造成不安，也可能會失去賦予團隊動力的環境。」

視訊會議硬體 + 虛擬會議軟體

Logitech Room Solutions 採用的 Intel® RFP Ready Kit 是一種隨插即用系統，客戶可以選擇最適合其會議空間與技術標準的型號。這種解決方案包括執行 Windows IoT 的 Intel® NUC 小巧電腦。此解決方案預先搭載了客戶挑選的 Microsoft Teams Room 或 Zoom Rooms 軟體，讓公司能夠標準化並輕鬆擴大視訊會議規模。這款套件也包含音訊和視訊工具（包括攝影機、麥克風和喇叭），也包括一款名為 Logitech Tap（影片 1）的易用觸摸螢幕控制器。

影片 1。Logitech Room Solutions 能透過易部署和擴充的套件，讓分散各地的團隊緊密聯繫，並採用 Teams（如影片中所示）或 Zoom 等虛擬會議軟體。（來源：Logitech）

「使用者不喜歡受到科技刁難，」Trivedi 說道。「如果每種設定都會帶來不同的使用體驗，這將會引發嚴重的焦慮，並傷害技術的實用性。」Logitech Tap 提供了一致的使用者體驗，員工能夠抱有明確期望並快速展開協作，不必再釐清哪種房間需要使用哪種技術，也不必再釐清使用方式。無論是兩人會議或是會議室中的群組會議，都可以透過相同的流程開始。

整合商的全新機會

混合工作的全新標準為系統整合商 (SI) 帶來了全新商機，他們能透過部署技術，提供更一致且自然的協作體驗以協助客戶。SI 能夠依據特定的混合工作場所模型和協作需求，量身打造平台並協助進行部署，遵循最佳技術實踐打造出最佳的終端使用者體驗。

「SI 隨時都有機會提供額外服務，維持環境的正常運行。」Trivedi 說道。「這些工具將在混合工作場所中成為任務關鍵。」

Logitech Room Solutions 也具有會議以外的功能。這種解決方案的超高畫質 4K 攝影機技術能夠計算會議室中的人數。這項功能能協助整合商設計具有容量參數的解決方案，發送警報以協助公司實施安全社交距離政策。

辦公室之外的視訊會議

系統目前正廣泛應用在各產業中，推動教育和醫療保健領域的實際變革。視訊會議工具正在協助 K-12 和高等教育機構，滿足混合教室環境學習的巨大需求。醫院正在使用此解決方案提供遠端護理，讓專家能夠隨時遠端確認住院患者的狀況。醫生也可以設定便利的遠距醫療預約。視訊連線能讓家人可以在遠處設施或下班後探望親人。

「目前，學校和醫療機構正在使用此技術來解決目前面臨的問題，但他們也開始思考疫情後的情勢，」Trivedi 表示。「如果是教育機構，則可以擴大覆蓋範圍，涵蓋無法獲得優質教育或醫療保健的農村地區居民。」

Trivedi 認為功能強大的視訊會議將成為業務變革與成長的催化劑。「智慧視訊技術不只是數位替代品，」Trivedi 表示。「這項技術能協助組織擴展重新發明和改造業務的可能性，推動真正的數位化轉型。」

AI 與 ML 是快時尚的好幫手

Posted on by Pete Berta

在快時尚界，服裝款式的設計、生產與零售，在短短數週內便大功告成。對於這個速度猶如風馳電掣的產業，時間就是金錢，凡是製程受挫，收益都可能蒙受損失。也就是說，衣服生產時不僅必須對色精準、布料完美無瑕，並且上漿一致，還要能加快訂單出貨的速度。

電腦視覺 (CV) 與機器學習 (ML) 技術支援的自動化品質檢查，有助於成衣供應商抵銷製程中的延遲，並且為所有相關人員提高透明度。

以 Dianshi Clothing Company 為例。該紡織製造商已在中國杭州廠房的生產線實作深度學習演算法，負責計算生產的衣服數量，以及檢查每件服裝表面是否有任何瑕疵。為了將這些功能與現有的製造執行系統 (MES) 整合，Dianshi 與製造自動化供應商 Kinco 以及AI 專家 Aotu.ai 就智慧型視覺系統攜手合作，以提高生產力、效率並降低成本。

這套解決方案讓該公司能以 SKU 的方式，輕鬆追蹤完成的衣服數量。自動計算系統提供了無須手動輸入即可切換任何特定使用中 SKU 的功能，靈活彈性（影片 1）。

影片 1。工廠管理人員與零售商，可以收到關於特定產品生產的即時資料。（資料來源：Aotu.ai）

「假設您向阿里巴巴這類網路批發商店訂購了一小批衣服，」Aotu.ai CTO 暨共同創辦人 Alex Thiel 表示。「我們希望能有確切顯示已製造衣服數量的儀表板，而且資料最精細可達工廠層級。從工廠的角度來看，這能讓它完全無須調整工作流程，即可一天多次輕鬆切換進行中的工作。」

開放式平台機器學習

BrainFrame 平台是這套解決方案的核心，可讓任何連線的攝影機變身為持續監測智慧型視覺攝影機。這個平台針對配置提供了簡單易用的 GUI、在類似應用程式商店的儲存庫有拖放式 Vision Capsule 可用，而且為了同時支援成千上百的視訊串流可水平擴充硬體，簡化了電腦視覺開發（圖 1）。

BrainFrame 平台利用一套 OpenVisionCapsules 技術，將視訊摘要與 AI 演算法整合至端對端視覺系統
圖 1.BrainFrame 平台利用一套 OpenVisionCapsules 技術，將視訊摘要與 AI 演算法整合至端對端視覺系統。（資料來源：AAEON）

OpenVisionCapsules 開放原始碼封裝格式，包含描述及實作 ML 演算法的所有程式碼、檔案和中繼資料，需要用到的開發人員領域知識比較少。「我們建置的系統使用容易，科學家不需要大量相關知識，即可建置穩健的生產系統，」Thiel 表示。

BrainFrame 將視覺演算法最佳化，而且本身的記憶體用量微乎其微。這個平台整合了 Intel® OpenVINO™ 工具組，而且已預先最佳化，可與 Intel® 處理器搭配使用。

Thiel 表示，類神經網路最佳化環境降低了部署成本，也強化了自訂電腦視覺設計的能力。「透過 BrainFrame 使用 OpenVINO 速度更快，而且就算並未排除，也減少了撰寫更多程式碼的必要性。因為 VisionCapsule 程式庫有您需要用到的大量程式碼。」

服裝生產使用案例計算與辨識衣服時，必須先將視訊輸入饋送至計算演算法，然後再饋送至商務邏輯膠囊。為了達成這項目標，並且省下開發完全自訂演算法的時間與精力，BrainFrame 平台將 OpenVINO 影像擷取模組包裝在 VisionCapsule，讓 Aotu.ai 的身分控制 API 能夠處理衣服的影像。

讓多種模型能夠搭配使用之後，電腦視覺開發與部署隨之簡化，而且可擴充又符合成本效益。

「只要拖放各種 VisionCapsules，即可在生產服裝的工廠部署，」Thiel 表示。「不需要撰寫自訂程式碼。其他人耗時六個月，我們花兩週左右的時間便完成部署。」

電腦視覺模型開發的應用程式商店模型

Aotu.ai 為多位客戶順利完成建置 CV 解決方案的程序後，BrainFrame 平台的開發隨即展開。每個需要的應用程式與模型都稍有差異，因此開發與部署既耗時又昂貴。

BrainFrame 的方法快速又簡單，原因之一在於它和應用程式商店相似。這個平台為開發人員提供了演算法和其他元件的功能表。每種都可透過和下載應用程式差不多的方式取得，而且這些應用程式搭配使用，即可創造需要的功能。舉例來說，若要建立視覺型水果識別系統，不妨將專門識別形狀的影像辨識模型，結合另一個偵測顏色的最佳化模型。

製造商、OEM、系統整合商與開發人員適用的 Edge AI Developers Kit，提供了 BrainFrame 平台。這個套件是 Aotu.ai 與 AAEON 共同合作的結晶，包含的 UPX-Edge 無風扇工業電腦搭載第 8 代 Intel® Core™ i5 處理器與兩款 Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU，而且預先安裝 Aotu.ai BrainFrame 平台。

多租戶支援甚至可讓多名使用者同時存取工具組。「開發人員可以使用不同的模型，並且在 SI 正將 API 連線至工廠系統及終端使用者正在 GUI 修改參數時，以非同步的方式上傳這些模型，」Thiel 表示。

時尚快，開發速度更快

有了電腦視覺負責的自動化品質檢查，衣服生產設施的操作人員便能用比肉眼有效率的方式，揪出代價高昂的瑕疵與生產錯誤。此外，CV 系統透過 Intel® Edge Insights for Industrial 軟體，即可為工廠的 MES 提供即時資料。

Edge Insights for Industrial 採用作業系統與通訊協定診斷微服務架構，從智慧型視覺系統這類端點擷取資料，而且可以在邊緣即時即時分析資料。因此，電腦視覺系統偵測到的任何問題都能與 MES 同步，找出可能造成生產瑕疵及延遲至關重要上市時間的設備故障這類問題。

零售商若期望以超快的步調生產新衣服，光靠時尚宣言還不夠。