在工業邊緣最佳化 IT 與 OT

Posted on by Micah Kaplan

隨著工業邊緣運算與網路的增加，部署現成硬體以滿足生產需求也不失為一個好主意。由於許多工作負載陸續移轉到邊緣，這個誘惑就可能格外強烈。使用 IT 部門習慣的設備（例如標準伺服器硬體），往往是最簡單的解決方案。

但是到頭來，採行這個方法所費不貲。國際數據資訊有限公司 (IDC) 對《財富》1000 強公司的一項調查顯示， IT 設備故障可能造成組織每小時損失 10 萬美元以上。

各公司行號需要的是一套系統，將商業產品效能與可靠的工業平台相結合。

最新的處理器（如 Intel Atom® x6000E 系列處理器和前稱 Elkhart Lake 的 Intel® Pentium® 和 Celeron® N 和 J 系列處理器），讓這些系統都能實現。舉例來說，處理器可支援廣闊的溫度範圍，從攝氏 -40 度到 +100 度，同時執行12 W 熱設計功耗 (TDP)。1, 2 這項先進的技術為工業電腦開啟了一扇大門，以高度可靠的 IT 基礎架構運作，免除計畫過時所造成的過度開銷、減少維護需求，並提供最高的系統運作時間。

專為工業物聯網設計

與前一代的裝置相比，雙核心以及四核心處理器納入一系列的改善，可最佳化 IT 和 OT 基礎架構，尤其是在邊緣更是如此。單執行緒效能提升 1.7 倍，多執行緒效能則提升高達 1.5 倍 3，以該平台為基礎的系統可以有效率地處理各種要求嚴苛的網路工作負載，輸送量也不會降低。

在某種程度上，是新一代處理器所引進的硬體創新，成就了這些裨益（圖 1）。其中包括透過 Intel® Platform Trust Technology (Intel® PTT) 以及 Intel® Programmable Services Engine (Intel® PSE) 的安全整合，這款卸載引擎可減輕 CPU 核心的各種任務開銷。

Intel Atom® x6000E 系列處理器，以及 Intel® Pentium® 和 Celeron® N 和 J 系列處理器區塊圖
圖 1. 全新的 Intel® Atom® x6000E 系列處理器與 Intel® Pentium® 和 Intel® Celeron® N 和 J 系列處理器，可提供效能與可靠度之間的平衡。（資料來源：Intel）
  • ARM Cortex-M7 型的 Intel PSE 卸載引擎，可提供低 DMIPS 運算馬力，以及支援 ARM 型的應用程式。這可實現遠端頻外裝置管理、網路代理、低速 I/O 以及即時處理等功能。也具有時效性的同步功能。
  • 在新裝置上，Intel PTT 整合了信賴平台模組 (TPM) 2.0 區塊，提供加密金鑰產生和儲存，與 Intel® AES 新指令 (Intel® AES-NI) 的加密加速功能相配。

除了上述功能，Intel PSE 也支援時效性的同步，此功能與新處理器上的乙太網路時效性網路 (TSN) 相配。這個組合對於許多可操作的使用案例之 IT 基礎架構部署而言至關重要，因為它讓以 Intel 邊緣運算平台為基礎的系統與控制裝置保持同步，同時透過標準 IP 封包將資料揭露到更大的企業網路。

將 TDP 轉換成 MTBF

由於裝置在 TDP 低至 4.5W 的情況下運作，因此輕鬆部署到無風扇的固態系統中。

舉例來說，全球工業電腦製造商與解決方案供應商 OnLogic，便在其工業電腦和堅固型電腦系列套用 Hardshell Fanless Technology。工業化系統設計方法可提供高度堅固、防止環境污染物的異物防護，以及被動式散熱。作為無通風系統，搭載 100%的金屬機殼，Hardshell 型的平台使用散熱器以消除熱負載。由於沒有可移動的零件，此系統可通過衝擊和振動標準認證，例如 IEC 60068 和 MIL-STD-810（圖 2）。

OnLogic Karbon 工業電腦硬體外型規格
圖 2. Karbon 系列的堅固電腦十分適合工業物聯網部署。（資料來源：OnLogic）

「Karbon 系列是我們堅固系列的一分子，專為惡劣環境而設計，」OnLogic 產品經理 Maxx Garrison 表示。「Intel PSE 是我們全新 Karbon 400 某些獨特功能的關鍵所在，使我們能為一系列連線與電源管理功能提供支援，包括控制器區域網路和車用應用程式的汽車電源控制。」

測試顯示 Karbon 系列的工業電腦平均故障間隔 (MTBF) 可達 512,681 小時，或超過 58.5 年。「我們提供的最大賣點之一就是安心，客戶不必擔心需要更換系統，」Garrison 補充道。「他們買了我們家堅固耐用的固態系統，設定之後就可以擺著，什麼都不用管。」

使用堅固的 IT 基礎結構，降低營運成本

雖然 MTBF 不是特定系統何時會發生故障的精確測量方式，但它對可靠度卻能提供準備的指標。即使存在誤差，Karbon 系列等平台的 MTBF 和成本，與傳統 IT 設備計畫外的停機時間相比，隨便計算就會得知根本無法比擬。

隨著越來越多的 IT 基礎架構移轉到邊緣，網路工程專業人員必須面對不利於傳統基礎架構部署策略的環境現實。然而，在體驗工業級 IT 基礎架構的優勢後，他們可能會發現有機會在「遠距」以外的環境中使用這項設備。

除了每小時數十萬美元的設備故障損失，他們還得喪失什麼？

 

免責聲明
1並非所有 SKU 都包含每項功能。
2 並非所有 SKU 都支援即時運算、時效性運算，或時間同步網路。
3資料來源：Intel®。a) 基於 Pre-Si 預測的 SEPC CPU 2006 公制估計之宣稱，以及 b) 基於 Pre-Si 預測的 3DMark11 估計之宣稱，使用 Intel® Pentium® J4205 處理器作為前一代。

 

配置
效能結果依據截至 2020 年 9 月 1 日
的預測 處理器：Intel® Pentium® J6425 PL1=10W TDP，4 核心 4 執行緒，渦輪增壓器最高 3.0 GHz
顯示卡：Intel Graphics Gen 11 gfx
記憶體：16 GB LPDDR4-3200
作業系統：Windows 10 Pro
編譯器版本：IC18
處理器：Intel® Pentium® J4205 PL1=10W TDP，4 核心 4 執行緒，渦輪增壓器最高 2.6 GHz
顯示卡：Intel Graphics Gen 9 gfx
記憶體：16 GB LPDDR4-2400
作業系統：Windows 10 Pro
編譯器版本： IC18
性能數據基於 Pre-Si 預測，可能有所不同。如果進行其他測試，報告結果可能需要修訂。結果取決於測試中使用的特定平台配置與工作負載，可能不適用於任何特定使用者的元件、電腦系統或工作負載。結果未必代表其他基準。

利用 AI 和熱成像技術簡化體溫量測程序

Posted on by Micah Kaplan

目前的健康監控系統（例如入口處的人工操作體溫量測）都是倉促形成的對抗 COVID-19 的解決方案，但實際上其限制可能會使問題更加嚴重。費時費力的程序對於那些需要前往活動、會議和約診的人來說相當不便，而漫長的隊伍會導致無法保持社交距離，可能會造成病菌擴散。

組織想要尋找具有更高效率和擴充性的解決方案，確保未來的健康與安全機制能夠採用結合支援 AI 的視訊分析和熱成像篩檢的技術，例如 Digital Barriers 與 Vodafone 聯手打造的熱偵測攝影機。

設立於英國的邊緣智慧型視訊技術公司 Digital Barriers 的業務發展經理 Kenny Long 表示：「此解決方案的強大之處在於熱偵測攝影機的遠端監控功能。透過全方位連線，此解決方案能夠包含裝設在多個地點的攝影機，而且可以透過中央監控中心或智慧型手機在本機或遠端檢視警報。也就是說，員工不需要對現場的裝置進行直接監督。

此解決方案將獨特的低頻寬視訊串流功能及智慧型分析與 Vodafone 的創新 IoT 連線及支援服務加以結合。如此一來，終端使用者或系統整合商就能立即獲得全受管且安全的端到端解決方案，而不必從多個廠商採購硬體和各項功能。

如何運用 AI 和視訊分析改善安全機制

熱偵測攝影機系統運用熱成像攝影機、筆記型電腦和黑體工具，藉此收集某個空間的環境溫度（圖 1）。Long 表示：「當天氣很炎熱時，如果沒有該黑體工具，可能會收到很多誤判的警報。它是取得準確結果的關鍵元件」。

有一個人進入大樓並走過熱成像攝影機以進行體溫量測。
圖 1. 熱偵測攝影機利用熱成像技術，偵測體溫過高的來賓。（資料來源：Digital Barriers）

搭載 Intel® 處理器的熱偵測攝影機會對進入某個地點的人進行掃描，並在控制室的筆記型電腦、智慧型手機或其他裝置上顯示加密的體溫熱成像。此系統一次最多可以註冊八個人，而且可以在 60 秒內註冊 100 個人，很適合用來在大型企業或公共場所（例如機場或體育館）進行大量篩檢。

Long 表示：「如果您嘗試在具有 60,000 名觀眾的體育館使用測溫槍，大約需要花七小時才能讓所有人入場。此系統只需要不到半小時的時間」。

此解決方案也可利用具開創性的視訊傳輸在行動數據連線上運作，壓縮並加密影片，節省龐大的資料量，而這對於想要盡可能縮減經費的組織來說是很重要的考量。即時串流攝影機會先測量可用的頻寬並調整細節量，然後再將視訊傳送到裝置，這樣就不會超過頻寬並導致延遲。Long 表示：「相較於任何其他解決方案，超低頻寬可為客戶節省高達 60% 的資料成本」。

此系統可由終端使用者、系統整合商或 Vodafone 進行設定。它通常是透過 Vodafone SIM 卡連線。Long 表示：「這是非常簡單且能立即使用的解決方案。您真的可以馬上開始使用」。

獲得即時的 AI 深入資訊

Digital Barriers 與 Vodafone 攜手合作，讓客戶能夠擁有受管解決方案，而且目前的 Vodafone 客戶還能將此服務新增到其現有的合約。客戶也能享有全年無休的協助專線支援。

當解決方案是以受管服務的形式提供時，公司會獲得更高一層的效率和防護，包括對多個裝置進行即時串流監控，提供即時的資訊。若非採用這種形式，攝影機延遲會導致高達六秒或更多的遲滯。

Long 表示：「如果您沒有安排保全警衛站在該攝影機旁，等到資訊抵達控制室時，出入者可能就走掉了。如果透過即時檢視偵測到體溫過高，系統會將警報傳送到裝置，指出個人的位置並讓組織有時間遵循其安全規程」。

讓大樓變得更具智慧且更加安全

熱偵測攝影機目前部署於多種場所，包括體育館和機場。例如，英國科芬特里的黃蜂橄欖球球隊採用此解決方案，在球員和職員進入體育館和訓練設施時對其進行篩檢，以協助確保所有人的安全（影片 1）。

影片 1。黃蜂橄欖球球隊部署了熱偵測攝影機，讓球員安心回歸球場。（資料來源：Vodafone）

此系統也已部署於其他體育運動場所，以及英國的布里斯托機場。

Long 表示：「若無法找出具有體溫過高等症狀的人，就無法遏止病毒擴散。讓機場具備這種技術絕對是非常重要的關鍵」。

雖然 COVID 隔離是當今眾所矚目的焦點，此解決方案的攝影機技術和 AI 功能也可以用來輔助安全營運和大樓監控。Long 表示：「此系統可以變成整個組織的保全工作的一環，並且可透過此升級途徑獲得其他增強功能」。除了商業實體以外，Digital Barriers 也會向軍方和政府機構提供經過試用且備受信賴的 IoT 和邊緣 AI 技術，並遵循所有隱私權程序和加密法規。

Long 表示：「數位篩檢解決方案具有三個不可或缺的元件。它應該要順暢無礙、受到保護且安全無虞。我認為我們的解決方案正好符合這些特質。我們為出入者提供順暢的入口管道，並透過工具提供安全加密，協助保護組織的安全」。

PDM 讓智慧型工廠機器人不停機

Posted on by Micah Kaplan

製造商採用預測性診斷維護 (PDM) 確定生產機械處於最佳狀態，防患於未然，以縮短停機時間並降低成本。但是，在這些機器內以及機器旁工作，執行焊接、組裝與其他精密工作的機器人呢？

世界各地工廠內的工業機器人數量逾 270 萬，想當然爾，PDM 成了這些系統的基本要求。定期規劃的維護雖然有幫助，但是手動程序無法揪出所有問題，也無法確保機器人按照規格運作。

「機器人跟生產線上的任何資產一樣，也需要預測性維護。但是工廠主管可能不懂如何在機器人發生問題時進行診斷，也不懂如何在機器人即將故障時預測問題。」NEXCOM 專案經理 Kurt Chen 表示。

雖然非常需要針對機器人開發自動化人工智慧型預測性維護解決方案，但這個過程複雜且有難度。部分原因在於，機器人也和傳輸帶系統、高架起重機或是包裝機的運作一樣，未必是始終如一。機器人的 3D 動作複雜（可能包括不定時啟動與停止，以及用數十種姿勢在好幾個軸旋轉），產生的持續振動會比其他機器還大，也更複雜這類運作方式可能導致的問題包括，螺絲鬆脫、齒輪磨損、馬達過熱，或者甚至是與其他機器人碰撞。此外，機器人是以容易故障的特殊工具與配置客製化。

舉例來說，品質保證用的標準工廠 PDM 模型，通常缺乏因應機器人各種獨特工作所需的人工智慧模型。

智慧型工廠的理想選擇；系統整合商的理想選擇

NEXCOM 這個工業運算與預測性維護解決方案的全球供應商，解決了這幾個難題。其 PDM300-RBT Intel® IoT RFP Ready Kit 解決了各式各樣的機器人專屬難題，並且為系統整合商 (SI) 提供簡單的方式，自訂個別工廠作業的解決方案（圖 1）。

PDM 視覺報告檢視，以及具有雲端連線功能的 PDM300 機器人控制器硬體。
圖 1.系統供應商讓機器人預測性維護 POC 順暢運作所需的所有軟體、硬體與人工智慧技術，PDM300-RBT 一應俱全。（資料來源：NEXCOM）

NEXCOM 套件包含四大要素：

  • 為了正確引導機器人執行 LED 物件偵測，在 Intel® OpenVINO™ Toolkit 執行的電腦視覺系統。
  • 以類似方式運作之隨附感應器陣列的預測性維護振動套件，會在機器人故障前，先提醒工廠作業員留意異常振動。
  • 安全的 Intel® 處理器型閘道，會將機器人效能的相關詳細資訊傳送到雲端，讓工廠主管切割資料，以追蹤趨勢。
  • 一部七軸示範機器人透過執行預測性維護軟體，完成常見的工廠工作。系統整合商可以用它在客戶設施執行關鍵的概念驗證試驗。

NEXCOM 解決方案可偵測多種機器人的輸出與健全狀況，包括三角機器人、選擇順應性裝配機械手臂 (SCARA)，以及關節型機器人。電腦視覺攝影機與振動感應器擷取機器人正常運作的相關基準資料後，軟體會監控後續的模式，偵測異常。其 3D 功能可讓它從多個角度檢測機器人效能，找出大量的潛在問題。

獨立的磁感應器可安裝於機器人附近的任何表面，因此不需要永久固定。另外，其自適性人工智慧在短短三分鐘內即可處理 PDM 需求，針對特定機器人鏈開始擬定模式。

「我們有負責分析的大型運算引擎，可以從每個感應器獲得大量資訊。系統會針對可能發生的問題提供建議，並且就如何防止問題提出建議。」Chen 表示。

邁向智慧型工廠之路

NEXCOM 的 PDM 套件現成可用，讓工廠主管得以解決困擾機器人的許多問題。另外，這個套件為系統整合商提供了為客戶解決進一步問題所需要的工具。工廠管理機器人的方式可能因而徹底改變。

對於工廠主管來說，即時警示可防患於未然，而雲端型分析則能改善未來作業與購買方面的決策。對於系統整合商來說，大量預先載入的資訊有助於加速開發自訂解決方案，對於新市場的拓展更是如虎添翼。

製造商紛紛採用機器人 PDM 解決方案之際，機器學習系統會吸納更多資料，拓展這類複雜機器運作的相關知識。系統整合商與工廠主管會找到新方法，讓機器人功能更強大、回應速度更快，而且靈活度更高，進而防止問題發生，避免停機，提高工廠的效率。

交談資訊站運用 AI 和 CV 接受點餐

Posted on by Pete Berta

目前近半數的美國人會使用 Siri 和 Alexa 等語音助理。此技術可讓您方便取得決策或傳送文字，而使用該技術的機會到了 2023 年預期會成長三倍，因為到時會有更多裝置能夠支援語音功能。

雖然企業可以最佳化其網站的語音搜尋功能，並以此方式與客戶進行聯繫，但在大多數的情況下，語音技術向來仍是以家用為主的工具。消費者產品能出色地運作是因為它們處於完美的環境，使用者只要在安靜的家中發出簡單的命令即可。但在商業環境中，此優勢完全消失。

不過，創新的全新系統正在扭轉能夠實現的可能性。具備語音控制功能的資訊站（例如 Sodaclick Voice 語音輸入數位看板）運用人工智慧與電腦視覺技術，提供系統整合商 (SI) 支援語音功能的強大解決方案，而且能夠部署於商業環境。

隨著消費者因 COVID-19 而對觸控螢幕越來越感到擔憂，身為雲端式數位看板解決方案供應商的 Sodaclick，把握此契機打造了現今客戶所需要的語音控制解決方案。零售商可使用此技術做為無接觸互動式數位解決方案，以便用於自助式資訊站與得來速的資訊要求或下單。

 

透過 AI 和 CV 賦予資訊站聆聽與學習的能力

Sodaclick Voice 語音輸入數位看板是一款全球解決方案，支援 120 多種語言，包括地域方言及語調。其完全交談式 AI 虛擬助理解決方案利用演算法，建立自訂且經過訓練的語音模型，隨著時間推移不斷進步。它也運用客戶對話的變化及產品關鍵字，讓模型變得更加強大。此外，自然語言處理系統可理解消費者的意圖，包括他們要尋找的餐點，以及想要訂購的餐點。

到目前為止，採用支援語音功能的資訊站的主要屏障在於如何因應環境與串擾雜音。Sodaclick 共同創辦人暨營運長 Ihsan (Sam) Jan 解釋：「如果有其他客戶在附近下單，可能會很容易影響資訊站並導致訂單混亂。場所通常會有背景雜音，例如音樂和講話聲，而這可能也會破壞語音解決方案」。

該公司利用電腦視覺技術搭配企業級語音辨識和指向性喇叭來解決此問題。採用隨附抗噪功能的遠場麥克風，消除背景音樂。參數超音波喇叭只會將聲音引導至正在與資訊站進行互動的客戶。演算法會消去與顯示在螢幕或儲存在其內容中無關之資料的任何聲音。此外，Intel® RealSense™ 攝影機會在客戶走向資訊站時進行辨識。

Sam 表示：「視覺元件是打造此強大解決方案的重要關鍵。攝影機會鎖定對象，了解目前是誰正在講話。而且也不需要喚醒詞，因為這可能會觸發另一個資訊站。Intel® 技術可讓客戶享受更自然且身歷其境的體驗」。

此解決方案目前正在某間大型快速供餐的餐廳進行測試，他們打算要將其運用在全國各地。Sam 表示：「該公司想要利用技術來提高總處理量和消費單價。此外，隨著其店面因 COVID 而導致人潮減少，他們希望能讓客戶盡可能快速地進出店面。透過此解決方案，您只需要走向資訊站（就像走向收銀員一樣），說出您要訂購的餐點，然後付費即可。只需要幾秒鐘的時間就能完成交易」。

 

隨附邊緣至雲端套件的 SI 專用全新工具

Sodaclick Voice 語音輸入數位看板是一款 Intel® RFP 完備套件，可讓系統整合商用來拓展其事業版圖。他們可以使用立即可用的功能，在雲端平台上打造零售資訊語音助理，然後部署至端點。若要這麼做，SI 或終端使用者可以建立其內容，上傳其素材（例如菜單、影像或影片），然後連結自訂語音模型，而這一切都是在 Sodaclick 平台上完成（圖 1）。

連結至資訊站並透過資訊站操作的解決方案硬體元素。
圖 1.Sodaclick Voice 套件包含支援資訊語音助理所需的所有硬體和軟體。（資料來源：Sodaclick）

對於完全交談式 AI 點餐虛擬助理，Sodaclick 團隊可以與 SI 及其客戶合作，開發出預先訓練的語音模型。這種類型的自訂模型包含複雜對話、交談修復及客戶意圖，特別針對可提供的產品。

Sam 表示：「客戶無須了解 AI 和複雜語音訓練的所有繁重工作，只要使用非常簡單的欄位，即可建立強大的資訊語音助理。他們只需新增要用於語音辨識的片語和關鍵字，以及根據品牌應提供的回應，還有應對其客戶的方式即可。然後，他們可以藉此發佈行銷活動，並透過內容管理系統傳送」。

Sodaclick Voice 可從內部部署伺服器或雲端執行，它會使用此架構之工具的完整效能。使用雲端的優勢在於能夠即時進行變更，例如新增期間限定優惠。

部署 Sodaclick Voice 系統能為零售商提供無數的 ROI 商機。首先，此智慧型工具可提供可靠且一致的客戶體驗。

Sam 表示：「員工必須聆聽並確認訂單。再加上忙碌的八小時輪班，只要是人，難免都會開始犯錯。當客戶回到家才發現訂單有誤時，他們不會記得交易速度有多快，只會記得是否拿到正確的商品。如果不正確，他們不會再回購」。

此解決方案也會收集資料分析，以便用於行銷和營運策略，以及即時促銷和增加銷量。舉例來說，如果有一個小孩走向資訊站，系統可能會詢問小孩是否想加入一個蘋果派，而不是建議他點一杯咖啡。這些增加的小額消費可能會累積成數百萬美元，打造更大的品牌。

Sam 表示：「我們希望讓客戶擁有更有趣且更身歷其境的購物體驗。我們也希望能讓生活稍微回歸到正常狀態。透過提供人性化體驗（儘管只是 AI 虛擬助理），讓客戶獲得更實用的體驗。

透過零售數位招牌講述新故事

Posted on by Micah Kaplan

你是否曾回到家後才發現有個重要的東西忘了拿？如果有，你會知道這個經驗多令人沮喪。假如店家的數位招牌能依據您的購物清單或者甚至天氣，自動發出提醒或提議呢？對於一些 CVS 藥妝連鎖店的顧客來說，這個美夢已然成真。

透過使用智慧數位招牌，可將在走道末端陳列的過敏藥轉為互動式的購物體驗。雖然顧客可以輕鬆地走過傳統的陳列架，但彩色螢幕能吸引他們的目光，即時告知所在位置目前的花粉數。患有季節性過敏的人都會對這項資訊感激不已，這樣之後也能少跑一趟藥妝店。此外，零售商可為顧客提供服務的新方式，同時又能擴大銷售規模。

科技推陳出新，新一代的零售業脫胎換骨。雖然網路商店有其優勢，透過網路式解決方案讓買家的購物體驗獨一無二，但實體店商家這幾十年來卻停滯不前，沒有多大改變。顧客需要更好的購物體驗，而零售商正在尋求可提供技術以成就卓越體驗的系統整合商 (SI)。

如 InstoreScreen 貨架顯示器的數位工具正在以嶄新的方式吸引顧客。高效能運算的全球領導者聯想集團 (Lenovo Group) 和數位招牌開發商 InstoreScreen 合作，為零售業攜手打造智慧顯示器。

「零售業未來的展望是當人們在店內時，以更好的方式讓他們獲得所需的資訊，」InstoreScreen 總裁暨執行長 Henrick Andersson 表示。該公司與聯想集團合作推出數位招牌解決方案。「透過以 LCD 螢幕取代貨架邊緣的印刷標籤，你創造了一個新的機會，來吸引顧客並提供資訊。」

將數位招牌的功能提升到嶄新的境界

提供花粉數只是一個開始。數位貨架解決方案也能運用零售分析和電腦視覺，來創造沉浸式體驗。舉例來說，Seed to Table 農產品賣場正在運用 InstoreScreen 技術重塑購物體驗。佛羅里達州那不勒斯的雜貨店店主與系統整合商 Real Digital Media 合作，部署能向顧客介紹故事的體驗式螢幕（影片 1）。

影片 1。透過創新數位招牌技術，Seed to Table 為食品雜貨的買家創造截然不同的體驗。（資料來源：InstoreScreen/Sugarshack）

購物者穿過走道的同時，貨架上狹長型的 LCD 螢幕會亮起，不僅展示價格，並運用繽紛的色彩顯示促銷活動。整家商店的方形直向模式螢幕展示每日特價商品、菜單和引人入勝的慢動作影片，影片中顯示他們購買的有機番茄在哪裡種植，又是如何栽種。現今的顧客對食物來源的相關資訊非常關注。特別的螢幕造型也格外引起他們注目。

「我們都習慣於家中看到的那種矩形電視機，如果在公共場所的牆上又看到同款螢幕，自然不會多加留意，畢竟它們沒有特別之處，」Andersson 表示。「透過變更解析度或長寬比幅度，我們的互動率增加 70%，因為這樣的顯示器人們前所未見。」

零售分析的新見解

顧客享有更身歷其境的愉快購物體驗，零售商也能獲得寶貴的見解。整合式電腦視覺與感應器提供各種分析，協助零售商改善營運。

舉例來說，感應器可以記錄多少人穿過走道、他們查看了哪些產品又花多久時間、哪些拿了又放回原位，哪些真的放進購物車。這些資訊可針對行銷活動的效率提供即時回饋。此外，庫存管理也變得更靈活變通。庫存量不足時，便會自動即時下訂單。動態定價可協助清掉那些難賣的商品。

「商店可為即將過期的物品降價，而非扔掉，」Andersson 表示。「如果要使用紙張招牌，內容必須經過總部核准流程，然後印刷、分發與安裝，部署時間長達將近一週。以上這些事項，換作數位招牌，10 秒內就能完成。一切關乎減少浪費。」

購物者也可使用智慧型手機與螢幕互動。如果他們在前往商店前便列好購物清單，標籤會發出閃光，提醒他們別漏掉想買的物品。甚至可以得到食譜建議，讓膳食計畫更為完善。而應用程式則與智慧標誌同時運作，以提供醫療資訊。

「你可以對著應用程式說：『我的兒子對麩質過敏，』而當你穿過走道時，貨架邊緣就會出現紅點，叫你不要購買這些產品，」Andersson 說。

系統整合商獲得新的契機

系統整合商可以快速部署 Intel® IoT RFP Ready Kit，這是一種旨在促進量身訂作的解決方案。

「這些套件對完全沉浸於零售業並小心探索技術的整合商而言極有幫助，」InstoreScreen 銷售副總裁 Sheldon Downey 表示。「我們針對相對複雜的問題開發出一款解決方案，透過降低部署成本的技術來推動方案。」

顯示器開箱後即可連接到標準商店架。招牌具有菊輪鍊功能，可讓整合商相互連結，並透過 Intel® 處理器在單一電腦上運作。內建功能包括感應器和電腦視覺，而招牌也包含可供整合商配置的韌體。InstoreScreen 亦能協助系統整合商和獨立軟體供應商建立並管理內容。

「無需大量軟體或複雜的分析就能開始著手，」Downey 表示。「為了迎接成熟的智慧零售環境，整合商將備妥更多複雜的軟體。我們可為合作夥伴提供助益，進而實現新一代的零售。我們提供指導方針，而我們的工程師與安裝人員則負責訓練整合商。」

數位化工具是一種時代的標誌，將能在未來幾年中幫助零售商與時俱進、拓展觸角，因為顧客需要更具吸引力的體驗，而整合商處於轉型的核心。「新一代的零售業有無限可能，」Andersson 表示。「而我們能提供協助。」

生物識別和人工智慧技術簡化了造訪者安全措施

Posted on by Micah Kaplan

當客戶與承包商造訪企業時，通常採紙本簽名並出示身分證明進行報到，這樣的程序缺乏效率、過於主觀且不符合 GDPR 等隱私權法規。現在，造訪者管理系統正結合像是生物識別、3D 攝影機和人工智慧等新技術，協助企業維護人員安全，同時也改善他們的體驗。

未經驗證的造訪者會危及身處建築物和會場中的人員，且在冠狀病毒肆虐時期，患病造訪者會毫不知情地在活動空間裡傳染給其他人。但是，目前的報到程序存在所謂的三難窘境：辧公樓管理者必須提供安全、有效率和愉快的造訪者體驗，可是他們最多只能處理其中兩項。舉例來說 ，安全又有效率的流程可能需要進行特別仔細的身分檢查，這會影響造訪者體驗。造訪者友善、高效率的流程會重視處理速度，使得流程比較不安全。

此外，還存在一些挑戰：使用傳統的紙本系統，造訪者必須排隊等候，此時，他們可以輕易地看到排在前面造訪者的個人資訊。身分比對較為主觀，一不小心就會使得持偽造身分的人員通過檢查進入場所。還有，這個系統當然也無法檢查出像是新冠肺炎這樣的威脅。即使是平板電腦式的解決方案，也無法解決這三難窘境。

現在，網路與安全措施 IT 解決方案供應商正推出可以完全處理這三項要求的產品。例如， 世界級資訊站製造商 Pyramid Computer GmbH 與 Intel® 和造訪者管理公司 Essentry 合作，開發 Polytouch 出入管制資訊站。這個解決方案使用人工智慧和生物識別， 針對造訪者的生物測定資訊和正在報到的人員進行比對。

Pyramid 策略夥伴關係副總裁 David Frei 表示：「這款資訊站可提供邊境管制等級的安全識別。」這非常適合需要相當嚴密安全措施的場所，例如：機場、化學公司、醫院以及資料中心 (圖 1)。

兩台可進行造訪者自動報到的獨立資訊站。
圖 1. 使用人工智慧、生物識別和電腦視覺的資訊站，可協助提升安全措施，並改善造訪者體驗。（資料來源：Pyramid Computer）

您好，泰勒

以下是造訪者與設施的全新體驗：

泰勒進入大型國際出版公司的大廳。此棟建築物的出入人流相當大，這通常轉化為員工檢查造訪者進出的高度需求。但是，這家出版公司最近安裝了 Pyramid polytouch 出入管制資訊站系統，讓公司能節省人力成本，並空出其人力資源以來從事其它工作。人員進出所排的隊伍相當短，因為這款造訪者管理系統對每位造訪者只需花 30 秒到 1 分鐘，相較於人工報到，得花長達 30 分鐘。

Frei 表示：「資訊站執行的軟體是直覺的，並且會詳細引導您完成步驟。」資訊站歡迎泰勒，並問了幾個問題。這些問題取決於供應商的問題目錄；在此案例中，它詢問泰勒的姓名、造訪理由，以及他在過去兩週內是否與新冠肺炎確診人員有接觸。他填寫所需的資訊：他來造訪 Erin James 是要拍攝相片，而且沒有接近任何患有新冠肺炎的人。

電腦視覺執行完美的生物識別比對

系統指示泰勒把身分證明卡或護照放在身分掃瞄器上方。在身分識別卡上複製相片和書面資訊是非常容易，但是，以紫外線和其它光頻率來進行掃描，相當於用內建的邊境管制等級安全措施來處理此事。

只需幾秒鐘， Intel® RealSense™ 攝影機就能以電腦視覺執行生物測定比對，將身分證明上的資料與泰勒的真實面貌進行比對。攝影機可以感測出偵測到的物體是否為立體、是否有在移動，所以泰勒無法只是停留在臉部某個影像。

運用這些程序，Polytouch 出入管制資訊站已在過去四個月內，順利為這家企業揭發了 50 個假的或過期的身分證明卡。

這家出版商也想要檢查造訪者是否帶有新冠肺炎症狀，所以，熱像儀會量測泰勒的體溫。

所有資訊都會流進場所的 ERP 系統或其它後端系統，因此出版商能夠完整記錄進入該建築物的所有員工和供應商。身分驗證資料是在資訊站本機作處理，並在驗證後刪除，藉以保護造訪者隱私。

面對下一位造訪者，資訊站會自行重設，使其無法看到泰勒的私人資訊。

保護其他人

如果所有檢查事項都完成了，泰勒會看到綠光，並可繼續前行。但是，他的溫度顯示出高於門檻值，因此，通知會傳送給公司員工，他會攔住泰勒，以遵守公司規定。

之後，泰勒進行新冠肺炎測試，結果顯示出陽性。他會聯絡出版商，告知他們實情，而系統會迅速發送電子郵件和簡訊通知給與泰勒相同日期在現場的每位員工和造訪者。

每個組織都有其特有的造訪者三難窘境，而該出版商所採用的相同系統可以作調整，以符合其它安全規定。透過結合最新人工智慧和電腦視覺技術，Pyramid Computer 搭配 Essentry 持續改善造訪者體驗，同時又能考慮到公司不斷演進的需求。

IIoT 技術對系統整合商的好處

Posted on by Micah Kaplan

諸如人工智慧與機器視覺等最新的智慧工廠技術，對印尼的製造商來說，某種程度屬於新的技術。然而當疫情使得遠端作業與自動監控變得相形重要時，對於 IIoT 功能的需求也開始萌生。

不過實作永遠是一項挑戰。這並非一項隨插即用的技術，而工業作業工程師往往欠缺自行成功部署的能力。相反地，他們依賴那些瞭解如何安裝維持工廠運作所需的硬體、軟體和網路的系統整合商 (SI)。

能夠為工業組織提供節省成本的端對端智慧工廠解決方案的 SI，正有著大好的商機等待著他們。但是要達到這個目標，SI 需要具備專業的技能。而這正是解決方案整合商能發揮的地方。

IIoT 與 AI 技術的速成課程

IoT 解決方案整合商 Synnex Metrodata Indonesia (SMI) 提供端對端解決方案與訓練計畫，使他們可以協助 SI 快速到位。SMI 物聯網和雲業務開發總監 Herianto 表示，在印尼有兩種類型的 SI 需要該公司的經驗與專業：營運技術 (OT) 專家與 IT 服務供應商。

但是部署 OT 系統的人，並不熟悉客戶所需的數位轉型專案中所需的 IT 整合。而 IT 專長的 SI 則可能欠缺對企業運作製造端的詳細瞭解。

「若要提供真正的端對端解決方案，OT 和 IT 的技能必須加以整合。」Herianto 表示。因此 SMI 協助提升 OT SI 的 IT 技能，讓他們能夠執行先進的智慧工廠解決方案。該公司也向 IT 為主的 SI 傳授有關 OT 的內容。

SMI 透過目標研討會進行訓練，說明如何針對 AI 與機器視覺應用，使用諸如 Intel® OpenVINO™ 工具組等技術。在這些課程中，SI 可獲得為每個客戶開發與客製解決方案的技能，甚至可自行建構產品。

物聯網專案的本地支援

除了提升技能外，與整合商合作的 SI 還可獲得使用物流、服務與支援的好處。「即使是預先建置好、已經可應用的解決方案，仍需要一位工程師來準備與量身定做一個已得到概念證明的部署。」Herianto 表示。「製造商不相信他們從影片中所看到的。他們希望看到在自己的環境中運作的產品。」

因此 SMI 會確保每個 POC 與部署現場都有合適的合作夥伴。如果 SI 沒有自己的工程師，SMI 會派遣自己的工程師。

Herianto 也強調了本地支援的重要性。「如果沒有國內的物流與人員，客戶可能需要等待兩或三天才能得到回應。」他表示。在數位時代，製造商無法等待這麼久的時間。

最佳物聯網工具

IIoT 成功的另一個關鍵是執行上的最佳化。SMI 提供了諸如 ADLINK Vizi-AI 這類工業機器視覺啟動開發套件的邊緣到雲端解決方案。這個解決方案具有直覺的使用者介面，並具有各種預先建置好的常見 OpenVINO AI 模型，因此 SI 想要部署與改善電腦視覺應用程式時，無需從頭開始。「這個解決方案降低了採用的複雜性。」Herianto 表示。

Vizi-AI 是一個可應用於邊緣人工智慧工業的可擴充起始點，其結合了 SI 快速啟動所需的所有硬體與軟體。它可讓資料自由且安全地流通，而且可以快速連結到不同的影像擷取裝置。

而且與其讓 SI 尋找並取得一堆獨立的硬體元件，Vizi-AI 已完整包含了他們所需的一切。因此，唯一需要做的事情是開發與客製化軟體，製造商也可以立即開始收集訓練資料，建立起可擴充的人工智慧模型。

軟體 ADLINK Edge 也可以進行遠端管理，因此 SMI 可以透過專屬支援團隊，為製造商連接到各種不同的雲端服務。

實用的工業物聯網

其中一個例子是，SMI 與 SI 合作夥伴合作，為農業客戶開發機器視覺與以人工智慧為基礎的自動品質控制。與其等到生產結束再進行人工檢查，客戶可以將不良品在進入生產線前移除，達到降低營運成本並提高效率的效果。

透過像 SMI 這樣的解決方案整合商，SI 可以為製造商帶來尖端技術以及部署智慧工廠解決方案所需的技能。在此過程中，他們企業本身也經歷了與客戶一樣多的轉變。

有保障的機器學習模型

Posted on by Micah Kaplan

浪費的資源會在廠區中迅速堆積成山，無論是真正或想像的瑕疵品，皆是如此。當良好的零件被錯誤地標示為有瑕疵時，就會導致時間、效率和機器作業的損耗。萬一沒有人察覺到有瑕疵的零件，進而演變成終端客戶的問題呢？這些潛在後果的嚴重性不堪設想。

所幸，人類是偵測瑕疵的專家。但手動的品保 (QA) 流程速度緩慢，而將該流程自動化始終都是一項艱鉅的挑戰。電腦視覺 (CV) 擁有可與人類準確度匹敵的潛力，但幾乎不可能以傳統 CV 系統能夠理解的語言，來描述人類可立即發現的差異，例如一個污點和一塊絨毛的差異。

透過深度學習，機器可直接透過標示的資料集向人類學習，做為上述這兩種問題的解決之道。它將 CV 的準確度提高到人類標準，同時提升效率並降低成本。但若要使用這項技術，製造商和 SI 需要有精通該技術及其現場執行作業的解決方案供應商。

以人為本的機器學習

Mariner 是運用 IoT、AI 和深度學習的技術解決方案供應商，他們深知使用解決方案並從中獲益的人們必須從一開始就參與其中。這表示供應商展現了對於製造商經驗的極度尊重，並致力於在每個部署階段中與現場人員進行協同合作。

Mariner 產品工程副總裁 Peter Darragh 表示：「首先最重要的是，您必須與客戶合作，確保您確實是在解決真正的問題，而不只是因為自己覺得很有趣，而致力於 AI 科學實驗」。但協同合作必須持之以恆，而非斷斷續續。

例如，Spyglass Visual Inspection (SVI) 能比專業檢查人員更快速地偵測到瑕疵，且具有相同或更出色的準確度，因為這些專家是標示用於進行訓練之影像的人員。Darragh 指出，這就像是這些檢查員從運動員切換到教練的角色一樣。

他表示：「當他們提供高品質且經標示的資料集，並包含他們每天在產線所看到的所有細微差異，他們就不需要再親自參與其中，而是只要教導深度學習如何執行即可」。發生變更時（例如新客戶有不同的品質標準），可重新訓練模型以因應變更。

運用智慧夥伴關係打造智慧工廠

但單憑了解技術並不足夠，供應商還需要了解如何在真實的工廠環境中部署技術。Darragh 解釋：「我們最近對於深度學習和激增的案例研究深感興趣。但這些專案往往是在受控的實驗室環境中以離線的方式完成」。

這就是 Mariner 針對 SVI 解決方案專注於程序自動化的原因，從一開始就訓練模型並將其提供給工廠邊緣。如此一來，該模型就能順利地回應一般生產環境中所有無可避免的變更 (影片 1)。

影片 1：Mariner 將深度學習新增至製造商的現有 CV 系統，藉此自動化瑕疵偵測程序。（資料來源：Mariner）

為保障 SVI 適用於所有終端客戶（或其退款制度），Mariner 奉行嚴格的實作程序：

  • 主動尋找風險並確認該問題適合深度學習。
  • 訓練終端客戶學習如何提供一系列經標示的高品質影像。
  • 運用 AI 專業知識，在首次諮詢期間從一組初始影像訓練初步模型，確保未來的營運能夠獲致成功。
  • 在同意驗收準則之前，與客戶展開協同合作以減輕任何風險。
  • 在部署後繼續監控模型信賴度，並評估是否需要重新訓練。

將精挑細選的各種技術元素組成解決方案。其中包含在邊緣的容器化微型服務架構，以因應網路連線中斷的狀況。而 Microsoft Azure 提供一套豐富的可靠雲端服務，可輕鬆擴展及縮小規模。

Darragh 表示：「事實上，有時候這就像移動螢幕上的滑桿一樣簡單」，這讓 Mariner 能夠專注於深度學習和模型交付程序，而不需要擔心基礎結構。此外，透過以 Intel® 為基礎的處理，在邊緣的每個推斷的成本會便宜很多，提供更快速的 ROI。

AI 專業知識可為製造商省下數百萬美元

某間頂尖的玻璃製造商努力透過傳統機器視覺系統將其品保 (QA) 程序自動化。人類可以輕鬆辨別一滴水與一個邊緣晶片的差異，甚至只要從影像即可辨別。但他們當時無法撰寫其 CV 系統能夠理解的規格。

最後，只好讓系統過度敏感，導致不甚理想的誤判率。因此，Mariner 向品保 (QA) 專家示範如何透過經標示的高品質資料集訓練深度學習模型，消除了這些誤判的結果。

驗證模型的準確度後，該製造商開始在許多產線執行 SVI，一天可處理數以萬計的零件。現在，該解決方案會自動將訊號傳送給 PLC 以控制下游程序，並單獨根據其判定結果來接受或捨棄產品。

因此，客戶已降低 $100 萬美元以上的每季營運支出，並打算將 Spyglass Visual Inspection 擴展到其他供應四個不同市場的事業處，更加證明將深度學習應用於適當的用途（用來解決適當的問題）是從機器視覺應用獲益良多的關鍵。

以無程式碼平台建立 ML 模型

Posted on by Micah Kaplan

我們想到物聯網 (IoT) 時，牲畜通常不會浮現腦海。同樣地，草莓、魚類、醫療病患或揮發性氣體外洩通常也不在我們的考量範圍。不過 AI 型電腦視覺與邊緣運算日新月異，「牛聯網」這類解決方案因而得以問世，並且催生了真正的商業效益。自動化管理讓蛋白質生產商能即時監控牲畜健康與牲畜所在位置，進而防止疾病蔓延、減輕損失，並且讓繁殖與分娩實務更臻完善。

然而，在「牛網路」或任何值得一試的機器學習專案整合人工智慧物聯網、電腦視覺 (CV) 和機器學習 (ML) 工具，可能頗有難度。

視訊管理系統一般會連接攝影機收集資料，然後 ML 工程師與資料科學家會用這些資料建立模型。另外，其他一套工具會裁剪視訊畫面、標記與訓練資料集、部署模型及監測模型的準確度。再來，必須先克服建立高品質資料集的難度。

Sixgill, LLC 這個人工智慧物聯網平台的 ML 生命週期管理供應商，降低了這項工作的難度。「物聯網開發人員真正需要的是可輕鬆部署、管理與調整的工具，不需要事前投入數個月開發的工具，」Sixgill 產品長 Elizabeth Spears 表示。至今，這類工具仍未問世。

機器學習不必如此費力

Sixgill 發現目前的 ML 工具難以在各團隊與企業中使用及實作時，他們就知道問題的主要癥結在於優質的資料。請試想清點牛的使用案例。

只要牛的樣貌與行為和用來訓練模型的影像一樣，模型應該就能順利運作。然而，如果拍攝影像的時間是夏天，那麼下雪時會怎麼樣呢？或者，如果牛向後退而非前進又會如何呢？除非可以快速重新訓練模型，教它辨識所有不同狀態下的牛隻，否則模型將開始失靈。

建立涵蓋這類例外情況的高品質資料集，過程可能單調又乏味。資料科學家或 ML 工程師的任務通常是標記影像，或者這項工作也可以外包。但是這兩種方法都成效不彰，而且所費不眥。舉例來說，相較於要他們建立即時視訊串流，並且派資料標記人員將它自動化，他們其實大可在更重要的地方發揮長才。

那麼何不直接將標記工具交給 SME？Spears 表示：「若是讓不具技術專業的 SME 輕鬆方便就能準備資料，他們就能提供清楚明瞭的範例，全面提高專案的準確度。」此外，異常偵測這類功能可讓新傳入的資料自動觸發「您是否要標記這份資料？」的提示，讓資料整理更簡單。

Sixgill 認為有可能開發精簡的工具，協助工程師、資料科學家或物聯網開發人員等各類使用者，迅速從頭打造功能完整的 ML 模型。因此，該公司建置了 Sixgill Sense 平台，整合影像型 ML 生命週期中的每個步驟。

自動物件辨識的威力

Sixgill 牲畜管理的客戶，最初是為了更準確清點牲畜而研究 AI。雖然手動流程每年損失的收益逼近 9000 萬美元之譜，但是某大雲端供應商專門為此打造的 ML 解決方案也差不多，即使上路一年後也是未見起色。

然而，Sixgill 接手這項專案時，三週內就將模型訓練到準確度達 99.7%，估計每年為客戶節省 5200 萬美元。該平台透過以下方式實現了這樣的成果：

  • 監測：利用影像標記從攝影機與其他感測器裝置收集資料，並且將資料正規化，獲得高品質的訓練資料集。
  • 清點：部署針對環境與情況訓練的 ML 模型，自動偵測、追蹤以及清點牲畜。
  • 效能標竿評測：透過線上學習的計量指標效能標竿評測，將 ML 模型效能監測自動化。
  • 分析：透過集中式儀表板，將計數與預測傳送到雲端，進一步分析與顯示。

無程式碼平台

Sense 有效取代了好幾道效率不彰的流程。例如，維護模型的準確度必須持續進行實驗，有了 Sense 則無須將資料從物聯網裝置移轉至單獨的標記工具，因為資料早已放置在需要的地方，大幅節省了時間。Spears 表示：「所有資料與模型集中管理，很快就能逐一查看。」

Sense 充分運用邊緣裝置的力量，以及 Intel® 加速的 ML 功能。另外，這個平台利用符合資料科學家、SME 與企業使用者需求的視覺 UX，讓共同合作變得易如反掌。這樣一來，以往過為複雜且耗時的工作大為簡化，輕點幾下滑鼠就能完成，模型也能快速訓練及測試。

Spears 表示：「透過這個平台，任何人都能用視訊建立無程式碼的端點對端點 ML 模型。」「這個平台對企業使用者來說夠簡單，對於 ML 工程師而言功能夠強大。」此外，Sixgill 定期舉辦活動、提供指導教學，能夠就電腦視覺與標記提供量身打造的訓練計畫，為物聯網開發人員提供成功所需的一切要素。

「牛網路」這個例子，清楚說明了以終端使用者為導向設計的工具價值何在。不過，這類例子不勝枚舉。製造、零售、生命科學等產業的企業若善用 AI、ML 與強大的邊緣運算，很有機會能提高收益並降低開支。

健康與安全：智慧工廠的第一優先任務

Posted on by Pete Berta

無論是什麼產業，所有企業最重要的目標，就是確保員工與客戶的安全。然而，新冠肺炎 (COVID-19) 卻為這項任務增加了一定的難度。為了防止疫情持續擴散，公司組織需要審視並調整其標準業務流程—提高其完成公司目標作法的透明度。

許多公司在初期尋求快速的解法，例如在第一線使用額溫槍。然而如此耗費勞力的作法，已證明仍具有入侵性、擴充不易且昂貴，而且造成員工必須與他人近距離接觸的風險。

「企業領導者知道他們需要找到更好的系統，」Hitachi Vantara 的 Smart Spaces and Lumada Video Insights 全球行銷總監 Justin Bean 表示。「他們提到：『我們應該如何盡好我們的責任、遵循規定與法規，以及保護人們的安全？』這不僅僅是正確之舉，也是良善企業應有的作為。」

為了協助客戶達到這個目標，Hitachi Vantara，物聯網與數位創新領域的領先者，將感應器與即時影片分析與雲端資料管理結合起來。該公司的數位健康與安全解決方案（一套直覺的自動化技術）可協助公司降低新冠肺炎的風險。在結合了其廣大的數位技術解決方案與策略諮詢下，客戶得以達成更廣泛的營運目標。

人工智慧與電腦視覺讓智慧工廠更安全

第一層的防護就是標記體溫升高的人員。備有熱感應器的智慧攝影機，可在邊緣智慧工作，當人員走入設施時，監控人臉的紅外線光譜。人工智慧掃描臉部多個點，比起簡單的紅外線量測，可以更準確地測量體溫。如果偵測到升高的數值就會發出警告，讓公司組織採取適當行動，例如進行第二次測量，或是要求該人隔離。

除此之外，這個偵測解決方案還可執行分析，找出哪一個輪班可能受到影響，讓公司組織採取行動，以避免進一步的擴散。與事件有關的資料（包括影片、影像、PDF 、音訊檔案或訪談以及測試結果等），會儲存在數位資料夾中，可以依案例彙整並與適當的人員共享。同樣的技術也可以用於偵測其他條件，例如員工在新冠肺炎期間，是否配戴適當的 PPE 或口罩。

保存過程，同時保護隱私

3D 光學雷達也是一層關鍵保護。「3D 光學雷達就像是聲納，不過它使用的是雷射，」Bean 解釋到。「它測量雷射光的行進時間，以及反射回來所需的時間。它也產生了非常準確的 3D 點雲端，進而即時描繪人們與物體移動時所發生的情況，而不須收集個人資訊。」

舉例來說，光學雷達技術可用來確認醫療保健人員或食品服務員工的洗手程序是否適當。由於沒有收集個人的識別資訊，可保有隱私，因而開啟了以往會過於敏感的全新使用案例。它也可以透過在設施中比對人員的移動，提供是否有保持適當社交距離的資訊。光學雷達甚至可以為必須注意社交距離的區域提供警示。這讓公司組織得以進行教育活動，並可重新設計或限制空間的容納人數，以達到更遠的距離。

雖然這些工具正被用來因應新冠肺炎所帶來的風險，但它們也可作為許多一般健康、安全及環境 (HS&E) 等的監控用途。舉例來說，解決方案可以偵測員工在工廠樓層是否戴上頭盔或手套，並監控員工是否遵循正確的守則與流程。

技術之外

感應器與邊緣閘道會收集並處理資料，不過最大的潛力在於如何使用這些資料。「資料會以地理空間的圖像呈現，以客戶需要的各種方式『切片與切塊』，作出更智慧的決策與流程，」Bean 表示。舉例來說，分析可以協助管理者了解哪些地方未符合規定，並深入了解作業程序，以找出並修正有風險的範圍。

為了充分發揮技術的能力，公司需要有正確的策略來協助他們在未來使用。Hitachi Vantara 提供一系列的策略諮詢服務與經驗證的解決方案，協助公司改善流程、文化與財務結果。

「其中很大一部分是設定正確的策略，使流程和系統得以改善。」Bean 表示。「這可以協助公司組織改善變革管理，驅策出成功與永續的成果。」

該公司與 Intel® 的合作，有助於將解決方案的價值最大化。

「Intel 是我們實現這些智慧的核心，」Bean 表示。「原始資料本身沒什麼用。有了像人工智慧這樣的工具來分析影片和 3D 光學雷達資料，我們得以執行更複雜的分析，提供我們全新的見解。Intel 提供了執行這類處理的平台，並在邊緣上執行 – 改善了速度、降低了成本，並進一步保護了隱私。這不僅對於保護人類健康與安全、以及我們人們的生計很重要，也讓公司企業做出正確的事。