全新購物者旅程：服務機帶來更令人愉快的體驗

Posted on by Pete Berta

由於零售商現在所面臨的環境相當困難，許多業者想知道：「究竟有什麼方法可以讓我的商店重獲新生？」這是一個很好的問題。到底開如何將您的流程現代化，以滿足客戶多變的需求？

客戶體驗是最好的切入點。在現今的環境中，零售商必須要能夠根據客戶的需求靈活應變，並且將重心放在客戶身上。如果您能找到符合客戶需求的解決方案並妥善實施，您便能夠引領客戶踏上全新的購物者旅程。

這個概念感覺說比作容易。消費者的購物習慣正在發生劇烈的改變，也因此很難預測未來的狀況。

有一種方法可以幫助您找到對的方向：您可以更深入地了解客戶，並且設身處地替他們著想。深入瞭解和設身處地的思維是兩個非常有用的工具，能夠幫助您規劃令人滿意和愉快的購物者旅程。另外，也應當要關注目前的消費者行為趨勢。

自助服務趨勢

自助零售能讓客戶更開心、增加銷售量，並且讓店員可以把更多時間花在高接觸客服上——而且這三者可同時推進。近幾年來，自助服務越來越盛行，而目前的社交距離要求更讓此一趨勢加速發展。

2019 年的一份 SOTI 調查指出，消費者在購物時講求速度和便利性，並且只想要有限的人際互動。此外，近 75% 的調查對象認為自助服務技術能改善零售客戶體驗。

這位品牌打開了新機會，讓他們在全新的購物者旅程理有新的方法可以滿足客戶。客戶現在依然重視速度和靈活性，因此自助服務模式多半會持續下去（並且成長茁壯）。

自助服務機能補強現今的購物體驗

隨著全世界開始擁抱自助服務文化，自助服務機變成了零售技術解決方案的一部份，能夠提供具備以下特色的客戶體驗：

  • 客戶更開心（購物過程更便捷）
  • 最佳化銷售人員的時間 運用方式（花更多時間在高價值工作和個人客服上）
  • 提供前所未有的分析（連線服務機能蒐集關鍵任務相關的客戶資料）
  • 帶動銷售量大幅成長（訂單規模更大）

Carl von Sydow 是 Diebold Nixdorf​​ 的​ Director of Self-Service。他表示：「我們多年來對自助服務一直都很有信心。」靠著自助服務，QSR 等零售商將訂單規模提高了 15-20% 左右。

自動化和自助服務如何成為有利的工具？

讓我們深入探討客戶喜歡自助服務機的原因。首先，人們站在服務機前時，不會感受到時間壓力。他們可以按照著自己的節奏做事，並且自己作主。人們覺得自己更有力量，並且充分掌握了自己的購物者旅程。

客戶傾向在螢幕上瀏覽不同選項，找到之前為嘗試過的產品，這也就提高了訂單規模。此外，零售商還能根據客戶的購物籃提供建議，這也就創造了另一個提高訂單規模的機會。

其次，如果客戶希望不要在店裡待太久，自助服務機的排隊隊伍通常會比櫃檯的隊伍短。和與真人互動相比，這種交易模式更快速。況且，服務機非常易於使用。如果更多人習慣使用自助服務機，這種優勢會變得更加明顯（圖 1）。

圖 1.消費者選擇自助服務解決方案的理由有很多。（來源：Diebold Nixdorf）
圖 1. 消費者選擇自助服務解決方案的理由有很多。（來源：Diebold Nixdorf）

但這不代表銷售人員的工作會被消滅。事實恰恰相反。員工旅程也變得重要。根據 RIS 的數據，接受調查的零售高層經理中，53% 的人認為「給店員更多控制權」是他們 2020 年的三大目標之一。

自助服務機能讓店員把更多心思放在打在獨特的客戶體驗和個人化解決方案上。店員的時間獲得優化，因此可以有更多時間與客戶建立關係，成為購物者旅程當中一個非常有幫助的接觸點。人們常常誤以為自助服務機會消滅現有的工作。「其實，它們反而會帶來更多機會。」von Sydow 表示。

此外，透過自動化，自助服務機還可以提供重要的客戶資料，讓您可以根據客戶需求改善客戶體驗。您可以在每個服務機的螢幕上加上目標式廣告。這種簡明扼要的訊息能根據您的客戶量身打造。服務機的零售資料能簡化 A/B 測試，讓您可以在每個服務機打造更統一、更個人化的體驗。

自助服務機協助 QSR 進行現代化

QSR 是自助服務機最常見的使用案例之一。不少全球各地的大型所商店都採用自助服務機解決方案，讓客戶能夠更便捷地點餐。

這些服務機成功減少了店裡的人龍，並且提高了銷售量和訂單準確率。此外，這些自助服務機提供了更個人化的客戶體驗。在這方面自助服務機可謂大獲成功，無疑推動了 QSR 的轉型和現代化。

Diebold Nixdorf 的獲獎產品：K-two 服務機

Diebold Nixdorf 的 K-two 服務機可在多個使用案例中提供 21 世紀的購物者體驗。在 K-two 服務機上，您可以點喜歡的 QSR 的餐點、訂電影片、在零售場所逛街等等（影片 1）。

影片 1.K-two 服務機可以完全顛覆實體店面體驗。（來源：Diebold Nixdorf）

全美各地的 Dave & Buster’s 都有 K-two 服務機。根據 2019 年的新聞稿，這個解決方案「專為 Dave & Buster’s 的企業策略量身打造，幫助我們創造一個更優質、高效且有吸引力的客戶體驗，照顧客戶的『吃喝玩看』。」Dave & Buster’s 採用的 K-two 服務機配備 32 吋螢幕，可發放 Dave & Buster’s 能量卡 (Power Card) 並即時加值（圖 2）。

圖 2.服務機讓 Dave & Busters 的交易過程也變好玩。（來源：Diebold Nixdorf）
圖 2. 服務機讓 Dave & Busters 的交易過程也變好玩。（來源：Diebold Nixdorf）

服務機採用 Intel vPro® 技術，此技術讓服務機的效率更高，大型連鎖商店透過一個螢幕即可管理所有的服務機。由於所有商店群裡的服務機彼此互聯，Diebold Nixdorf 能夠提供各種服務，包括監測服務機和遠端問題排解。這點非常重要，畢竟機器的可用性和運作時間是關鍵。

「舉例來說，我們可以遠端更新所有服務機上的軟體。如果有任何文提，我們都可以通知店裡的人。譬如有服務機故障、有 EFT 未妥善連接或是有螢幕無法正常顯示。Dave & Busters 的案例裡，如果一台服務機裡的卡匣空了，我們會通知店員補貨。」von Sydow 解釋道。

這只是開始

消費者希望使用自助服務，零售商如果能提供此選擇，將能坐收好處。自助服務機本來就越來越普及，目前的零售環境更使得自助服務機快速盛行。客戶持續希望以更便捷的方式滿足實體店面需求，也因此，這個成長趨勢只會增不會減。

自助式 POS，實現無接觸結帳

Posted on by Pete Berta

在我們不斷變化的零售環境中，企業面臨著前所未有的挑戰。保護客戶及員工的健康和安全是主要的優先考量。這代表減少面對面的互動、消除長時間的等待，以及提供零接觸的結帳。

自助式 POS 相當普遍，但傳統系統未必總能滿足零售商不斷變化的需求。對於客戶而言，秤量和掃描物品的過程可能非常緩慢，而且每天有數百名購物者使用終端機，因此清潔度是一大問題。

其中會減緩結帳速度的流程包括掃描，或為農產品或烘焙品等物品秤重。傳統上，客戶必須掃描條碼、輸入 SKU 編號或在螢幕上點選正確的產品。然後，在試圖回想自己選的究竟是普通蘋果還是有機蘋果時，他們會開始搔頭。

對於麵包店而言，如果員工需要識別並牢記數百種烘焙食品，挑戰將更艱鉅。繁忙的麵包店可能需要櫃檯工作人員觸摸每件商品、查詢價格並逐個輸入收銀機。在此同時，客戶已排成一條長長的人龍。

輸入整合式的精簡 POS 設計、 AI 與電腦視覺。這些技術可使自助式結帳免觸摸且更迅捷便利。自助式結帳系統，如來自青島中科英泰商用系統 (Qingdao Wintec System Co.​​​) 的智慧 Selfpos60V，對於麵包店、咖啡館、便利商店、超級市場和其他商店的業主及顧客而言都是雙贏。

具有 AI 和電腦視覺的 POS 系統可以接受訓練，辨識物品間的細微差異，例如原味牛角麵包或巧克力麵包，辨識能力通常比人眼更敏銳（影片 1）。

影片 1。透過 AI 技術和電腦視覺，麵包店與咖啡館可以區別類似的產品。

電腦視覺 + AI = 智慧 POS

為了達到這樣的精準度，首先要為每種產品從不同的角度拍攝數百張照片。Wintec 團隊使用影像，訓練機器學習模型以辨識每個物品。AI 會自我學習，這表示它能隨著時間推移而提高準確度。

「Intel® OpenVINO™ 工具組可使辨識系統更輕易地整合到實際應用程式，」Wintely Zu 商務經理表示。「這加快了現場安裝產品的處理速度。也確保可以迅速準確地辨識產品。」

現今，滿足客戶需求的重要性更勝以往，但是老式的傳統自助式結帳終端機卻無法迎接挑戰。「這些終端機的主要付款方式是信用卡或者現金，」Zuo 表示。「需要客戶採取許多操作步驟，例如尋找信用卡、插入卡片、輸入密碼或放入現金。這些都會增加結帳流程的時間。」

Wintec 配備兩台攝影機的 Selfpos60V，一台用於安全監控，另一台用於臉部辨識。臉部辨識可透過微信 (Wechat) 和支付寶 (Alipay) 等電子錢包帳戶提供非接觸式結帳。客戶的電子錢包資料受法律保護，未經客戶允許不得發布給第三方。

電腦視覺也有助於零售商收集客戶的人口統計資料，例如性別和年齡範圍。他們因而能夠洞悉購物趨勢，從而開發更有效的促銷方式。

縮小足跡，擴大優勢

對佔地面積有限的零售商而言，龐大的自助式結帳終端機不是個好選項。歸功於 Intel® NUCs，Wintec 終端機設計小巧時尚且外觀摩登，如圖1所示，新的 AI 系統佔地面積更小。「自助式結帳系統已成為室內裝飾的一部分，吸引更多的客戶前來使用，而不是在收銀員面前排隊，」Zho 如是說。

圖 1.Wintec 的 Selpos60 終端機小巧且具吸引力。
圖 1. Wintec 的 Selpos60 終端機小巧且具吸引力。

Wintec 解決方案不只為麵包店、農產品市場和便利商店帶來自助化服務。各種零售應用程式都從 SelfPoS 系統受益。藥房就是一個好例子，因為客戶和收銀員可能特別關注人與人之間的互動。

在中國，人們通常使用社會安全卡購物。使用臉部辨識功能，可以自動建立客戶與其社會安全帳戶之間的連結。這表示即使他們忘了帶社會安全卡，仍可透過非接觸式結帳來添購藥品。如果購物者需要藥物批准，Selfpos60 甚至可以使用嵌入式攝影機，透過視訊通話來聯繫客戶與醫生。

在任何健康和安全至關重要的零售環境中，電腦視覺與 AI 的裨益皆顯而易見。當您可把錢包留在家中時，臉部辨識就帶來了便利。小巧的非接觸式 POS 終端機，實現了非接觸式的結帳。

零售分析實體化

Posted on by Pete Berta

即使在最理想的世界裡，快速消費品（ fast-moving consumer goods，即 FMC，簡稱「快消品」）行業仍然極為複雜且競爭激烈。產品促銷效果、貨架齊全度以及供應鏈管理都會影響到競爭和銷售成果。但是，縱使品牌經理制訂了周全的計畫，這類工廠的可視性低，仍然帶來了高昂成本。

商品企劃人員得處理上萬間商店裡的產品，產品數量多不勝數，因此很難充分了解顧客的態度和行為。雖然零星的銷售資料可以告訴企劃人員那些產品的銷售狀況較佳，這些資料卻無法顯示出背後的原因。品牌經理要怎麼知道那些產品是消費者感興趣的，哪些是消費者會拿起來看但不會購買的，還有哪些是消費者根本不會在貨架上注意到的？

成功的實體零售商店商品企劃不能再依賴這些人工蒐集來、品質時好時壞的資訊。相反的，必須要將多個因素納入考量，從店內的競爭到店外的天氣缺一不可，並且要了解顧客對這些因素的反應。

在現今難以預測的環境裡，快消品製造商必須比以往更敏捷靈活，才能跟得上消費者和零售商快速的需求變化。

「零售商所生存的環境非常嚴苛，競爭非常激烈。」Karl Müdespacher 表示。他是 Expertos en Sistemas 的總經理。「零售商必須了解買家的心理，必須知道如何抓住增量利得這個容易實現的目標，以及如何提高知名度。」

好消息是，有一些創新技術能夠改變現今的狀況。

利用 AI 和電腦視覺改善商品企劃

人工智慧和電腦視覺讓製造商和其銷售團隊可以將數位分析應用到實體世界中，並從中汲取好處。透過了解消費者對於商品企劃的感受、消費者商店裡的移動行徑以及所做出的購物決定，品牌經理能夠改善產品行銷，讓產品變得更有吸引力，從而提高銷售量。

「在適當的時機執行適當的陳列策略能夠讓銷售量提升 12% 之多，同時可以避免競爭造成的 6% 的損失。」Müdespacher 表示。「這個數字其實相當可觀，因為一般公司 80% 的利潤都取決於這個通路。」

Expertos en Sistemas 的 Braingine Machine Vision 幫助快消品製造商和零售商了解各個空間的銷售狀況－不管是貨架、走道末端還是冷藏陳列櫃。

Müdespacher 表示：「這個台整合了客戶、產品、物流以及供應鏈資訊。」如果哪裡有問題的話，我們可以即時告訴您。不會等到為時已晚。」

這個解決方案能幫助各個品牌過濾數以萬計的每日活動，並找出偏差和機會。Müdespacher 說：「他們可以利用 Braingine 來嘗試改善商品配置，藉此提高利潤空間和市占率。他們可以把結果與上個月或上星期的銷售成績做比較，這樣就能更充分的了解顧客想要的是什麼。」

舉例來說，該系統可透過 AI 和電腦視覺系統來判斷顧客在哪些走道購物、他們的視線落在哪個位置，以及他們對哪些產品反應最熱烈。這讓公司能夠更加了解消費者對於商品陳列的反應。

視覺資料可以讓品牌找出哪些產品的狀況有所變動，行銷策略中是否有問題，並且提出改善配置的方法。它還可以改善各門市裡各個貨架的產品庫存策略，減少競爭帶來的損失，並降低退貨率。

零售分析的平台

Braingine 可以設定為現場架構或安全的雲端架構。它在邊緣上使用 Intel® NUC 這款運算能力十足且設定方便的迷你電腦。標準平台支援客戶現有的影片監視基礎架構和攝影機，讓客戶無須進行額外的投資，從而省下一大筆開銷。它還整合了銷售團隊的手持裝置，如果出現了值得注意的狀況，可以即時瀏覽（圖 1）。

圖 1.Braingine 能夠搭配任何現有監視基礎架構使用，並且能藉由將 AI 部署到邊緣來加速運算。
圖 1. Braingine 能夠搭配任何現有監視基礎架構使用，並且能藉由將 AI 部署到邊緣來加速運算。

品牌和零售商不需要蒐集敏感資訊就能捕捉到所需的分析資料，而且還能享有更嚴格安全的標準。「我們只需要消費者的注視方式和方向、測量一些臉部變化，接著將這一切轉換為數據。我們不會儲存任何生物資料。」Müdespacher 表示。

舉例來說，零售環境裡可能有來自 300 台攝影機的視訊。所有的視訊內容都會在邊緣上進行處理，只有元數據會上傳到雲端。

透過 SDK 還可輕鬆進行系統客製化。企業客戶和系統整合商可以透過 GUI 訓練 AI 演算法，來為特定的使用案例定義規則，如進行臉部辨識、偵測偷竊或布置地理圍欄。

適合變化中的零售環境的技術

品牌和零售商希望將數位分析帶到實體商店，因此他們不斷在尋找技術能帶來的優勢。可以即時改善實地訪問、實現 KPI 和制訂策略。品牌經理必須有足夠的經營智慧並且反應敏捷，才能打敗競爭對手，並在多變的零售環境中占上風。

更快速的智慧運輸路線

Posted on by Pete Berta

工作負載整合的趨勢（在單一運算平台上執行多個應用程式）對於建立智慧工廠至關重要。

相同的模型適用於智慧運輸也不足為奇。如同工廠一樣，公共交通工具會在個別專有硬體平台和多個作業系統上，執行各種應用程式。例如，城市公車上可能裝有監視攝影機、電子支付系統和車隊管理感應器，而所有系統均獨立運行。

如同製造營運一樣，將這些功能整合到城市公車上（以公車為例），將能降低營運成本、提高安全性並實現集中監控。

Lanner Electronics, Inc.​​​ 一直致力於利用 V6S10-Port PoE Fanless Vehicle NVR 解決方案，實現智慧運輸。開放平台不使用多種專有控制系統，而是如圖 1 所示，將不同功能整合在一起。

圖 1.智慧運輸系統必須整合多種應用程式，才能在單一平台上運行。（來源：Lanner）
圖 1. 智慧運輸系統必須整合多種應用程式，才能在單一平台上運行。（來源：Lanner）

智慧運輸概念性驗證

維護一個開放平台，比維持多個系統的更新與營運更加容易。透過此設定，舊版應用程式和作業系統可以與現代軟體一起運行。因此，任何軟體都能整合到平台上，進而為系統整合商提供充足靈活性。這樣的靈活性也能支援系統的自訂與最佳化，因為這可以為利基應用程式建立不同的工作負載設定。

「目前沒有任何這樣的解決方案，因此我們將其開發為概念性驗證，」Lanner Electronics 的行銷經理 Brian Chen 表示。「我們建立了此平台，並與其他廠商合作將其軟體整合成工作負載。例如，我們有一家 AI 公司負責臉部辨識與影片分析。」

另一個好處就是可以加快創新的步調。系統開發人員目前必須承擔硬體設計成本。在這種情況中，這些公司可以專注於開發增值軟體。可以透過軟體升級單一軟體平台以部署新功能，進而降低引入新技術的成本，並縮短上市時間。

虛擬化工作負載

上方顯示的四種工作負載都在一個由 Redhat KVM hypervisor 管理的平台上執行，該 hypervisor 負責工作負載的虛擬化，以及分配對攝像機、感應器和其他裝置等資源的存取權限。

「您擁有各種不同類型的工作負載，理論上，您可以繼續在 Hypervisor 內容中新增 — 舊版或更新版的作業系統，」Chen 表示。

通過虛擬化，這些獨立的應用程式可以轉換為工作負載，然後可以在單一 hypervisor 下整合。透過管理 hypervisor，可以將系統所有的 I/O 功能分配給每個 OS/應用程式所需的每個工作負載，而無需大量昂貴的軟體移植（圖 2）。

圖 2.工作負載虛擬化由 hypervisor 管理，該 hypervisor 同時也分配對資源的存取權限。（來源：Lanner）
圖 2. 工作負載虛擬化由 hypervisor 管理，該 hypervisor 同時也分配對資源的存取權限。（來源：Lanner）

V6S 建構於 Intel® Core™ i7 -7600U 雙核心處理器上。根據執行的工作負載數量與複雜度，可能會需要更多的運算資源。Lanner 已經開始探索四核心和六核心實施方案，以滿足各種運輸應用程式的需求。例如，智慧公車將能整合乘客資訊管理、數字標示牌、工作分配、GPS 追蹤、緊急系統等。

Lanner 提供了全方位的開放式、可交互作用的 uCPE 平台，可提供多核心運算功能、虛擬化、流量最佳化、加密加速引擎，以及支援 Wi-Fi/LTE/5G 的連線能力。

整合工作負載可以節省大量成本。舉例來說，在此概念性驗證中，已整合的各系統的獨立實施成本為 2,450 美元。單一 Lanner V6S 整合工作負載成本為 1500 美元。此外，部署和維修成本較低。

持續使用舊版作業系統和系統軟體

讓新版應用程式能與舊版應用程式和作業系統同時使用的靈活性，對運輸產業來說是相當重要的因素。大多數公共交通工具的運行壽命很長。工作負載整合和虛擬化能延長舊系統的使用壽命，進而最大化初始車輛投資，並延長必要（且昂貴）系統升級的時間間距。

整合也能為售後強化提供極大的靈活性。驗證車輛標準配備的系統是一項大工程。透過開放式工作負載平台，可以在售後市場上出售新功能。這樣一來，車輛就能更快地進入市場，同時也可以將其開放為可供產業第三方創新的平台。

「最後，我們正在努力展示一種可能性，讓開發人員不需要花費時間和金錢，將軟體從舊環境轉移到新環境，」Chen 表示。「可以透過高效能運算，在邊緣整合工作負載。從製造業到運輸業 — 這將能許多行業中創造全新機會。」

無人機起飛之前，請先確保物聯網安全無虞

Posted on by Pete Berta

在嵌入式系統的世界裡，透過匿名方法提供安全性已是常態。然而，當我們將這些裝置互相連接納入物聯網系統時，卻讓這些裝置暴露於不可預測的安全風險。

一旦設計師開始將連接架構納入系統，安全漏洞勢必將成為全新的挑戰。工程常識告訴我們須採取新的方式來對物聯網系統進行壓力測試，因為這些系統所使用的設備，多半是網路連接時代來臨前所開發的舊款硬體與設計技術。

以商業無人機為例，當越來越多無人機與網路連接時，其硬體與軟體也暴露在網路威脅之中。這個典型的例子說明了為什麼設計師必須在設計時就將安全議題列入考慮，不能留待設計完成後再處理。

雖然攸關安全的各個面向需要透過先進的測試能力加以驗證，但若要解決大部分的問題，則必須在虛擬平台上建立某種形式的模型。

使用硬體進行測試不僅成本高昂且過程複雜。工程師必須讓裝置暴露出已知的漏洞，過程可能須耗費數天甚至數週，而且還可能會對硬體造成實體損壞。

發現物聯網的漏洞

這時就是進行錯誤注入或滲透測試的時候。滲透測試會對無人機（或其他嵌入式系統）展開模擬攻擊以偵測漏洞。過程中，開發人員會使用已知攻擊或弱點的資料庫，在受測裝置（DUT）中注入錯誤，然後分析回應（圖 1）。

圖 1.滲透測試廣泛應用於銀行業務和電子商務等企業應用程式。現正應用於 IoTDevOps。（來源：Wind River）
圖 1. 滲透測試廣泛應用於銀行業務和電子商務等企業應用程式。現正應用於 IoTDevOps。（來源：Wind River）

Wind River 工具與模擬產品主管 Sean Evoy 表示：「在嵌入式領域內，一個新興的研究議題是，如何以主動方式找出安全漏洞」「問題通常是實踐方式。我可以使用哪些工具來部署與執行這種例行性的滲透測試，說得更確切些，我該如何使用具有可擴充性的方式進行？」

有別於使用實體硬體而且故障事件可能僅偶爾發生的測試系統，虛擬平台讓設計師得以於任何特定時間建立完整且精確的系統檢查點。

模擬系統的檢查點可讓設計師在記憶體中注入錯誤，然後利用某件硬體或舊款匯流排中的漏洞。有了這項資訊，設計師即可觀察系統如何回應。例如，物聯網開發人員可以瞭解如果有人惡意更改記憶體的設定值，無人機會如何回應。

因此，開發人員並不是測試無人機的實體，而是利用軟體模擬無人機內執行的硬體。換言之，他們可以建立數位分身並在伺服器或網路硬體上執行。

使用模擬引擎建立模型

我們因此把目光投向 Simics，這款由 Wind River 系統推出的工具組可讓嵌入式設計師在虛擬平台上，按所需詳細程度為硬體建立模型。這款工具組也可用於建立數位分身。數位分身是一個軟體概念，意思是建立實際物體的類比物件，我們可以藉由這種方式為感測器、無線數據通訊系統和定位系統建立軟體分身。

該分身是從嵌入式系統透過抽象過程所建立，可以極小也可以極大，而且讓設計師可以完全掌控硬體（圖 2）。Simics 可協助建立規模化模擬，以及協助建立個別無人機、特定零組件或無人機互連網路的模型。唯一的限制就是設計師可用於測試這些模型的硬體或伺服器的可用性。

圖 2.Simics 等模擬工具可用於系統的整個生命週期，包括開發、部署和修正。（來源：Wind River）
圖 2. Simics 等模擬工具可用於系統的整個生命週期，包括開發、部署和修正。（Source：Wind River）

每一項建立起來的模型都需要特定數量的資源，例如記憶體和 CPU 週期。這些無人機（或工業控制系統和其他物聯網應用程式）所搭載的 Intel® 處理器可以對硬體進行抽象化，以允許多項工作負載分享共同的一組資源。

此外，Intel® 虛擬化技術（Intel® VT），在消除效能額外負荷並提升安全性的同時，也可為虛擬化軟體提供硬體支援。

Simics 還可以協助建立虛擬平台網路——設計師駕駛 50 台無人機，並且觀察這些無人機如何在網路中運作。Evoy 表示：「安全性專家可以透過引入噪音並模擬訊號丟失或無人機零組件故障，來對網路進行模糊測試。」

他補充說，有別於只能在固定時間內收集資料以找出故障的實際硬體測試，模擬時所用的系統時鐘可向前推進與倒轉，以找出問題的根本原因。

「Simics 可讓設計師注入錯誤然後倒轉時鐘，直到找出錯誤為止。接著，他們就可以推測該錯誤的原因。」他如此說道。

廣泛的物聯網網路安全測試

結論就是，在開發和原型設計階段，設計師如果能進行廣泛的安全測試，就能省下時間和金錢——在無人機升空前確保其能正常運作。此外，開發人員可在受控制的模擬環境中測試網路安全，找出固定出現的安全漏洞，並且快速修復問題。

電腦視覺推動零缺陷製造

Posted on by Pete Berta

電子商品製造商的經營環境充滿了挑戰。在產業變動率愈趨加快的情況下，光是要跟上腳步就已經困難重重了。現在，客戶更要求愈來愈專業的產品變異，不僅速度要更快、品質也要提升。

在達到提升產品變異的訴求同時，可能會嚴重影響盈虧。此種變異性會增加保固成本，而目前在美國，單是保固成本平均就占了電子產品製造商收益的 2.7%。這表示每 10 億美元收益，公司就必須支出 2 千 7百萬美元來支援產品保固。

案例研究： HPE 的伺服器製造難題

這些因素解釋了為何伺服器與其他電腦硬體的製造龍頭之一 Hewlett Packard Enterprise (HPE)，會採用工業 4.0 策略來將組裝製程現代化和自動化。

該企業想要自動化的一項關鍵流程，是原本由品質監督員手動進行的伺服器組裝品質保證。這項勞心勞力的流程很容易因為人眼疲勞以及品質監督員無法揪出重大缺陷而出錯。

該企業的伺服器產品組合既複雜又高度客製化。這些特性使得要尋找一個能處理此類產品組合的機器視覺系統難上加難。

而這種情況可說是層出不窮。根據 Relimetrics 創辦人兼執行長 Kemal Levi 的說法：「現在對於用電腦視覺取代目視檢測的需求相當高。然而，產品的高度變異性，在離散式製造更是如此，導致現今的電腦視覺系統無法趕上配置的高變動率。」

Relimetrics 的品質稽核

為了解決這些問題，HPE 套用了 Relimetrics 機器視覺系統，以將伺服器配裝線末端的品質檢測自動化。Relimetrics 電子產品品質稽核解決方案 (RELI-QA) 是經驗證的零缺陷製造 (ZDM) 解決方案，讓電腦視覺系統透過機器學習來達到高度彈性和可擴充性（見圖 1）。該解決方案可快速部署、一條生產線上受訓過的模型和資料可以轉移至其他線上，並可利用既有的攝影機硬體。

圖 1.Relimetrics 電子產品品質稽核解決方案 (RELI-QA) 利用電腦視覺和機器學習來改善品質。
圖 1. Relimetrics 電子產品品質稽核解決方案 (RELI-QA) 利用電腦視覺和機器學習來改善品質。

透過這項零缺陷製造的創新方案，可以達成以下目的：

  • 檢測整台伺服器內 80 個零件只需 40 秒
  • 高於 99.9% 的缺陷偵測機率
  • 將企業品質稽核成本減少 50%
  • 將企業的最終測試和重工成本減少 80%

採納此解決方案的 IT 電子產品製造商，若每月伺服器生產量為 30,000，每年每條生產線將可以減少五十萬歐元的重工成本。此外，該解決方案能將本來必須耗費數天以找出問題根源的時間，降低至短短幾分鐘。

零缺陷製造的價值

把自動化品質稽核納入更大的零缺陷製造策略（見圖 2）中，HPE 並不是首例。

圖 2.支援工業 4.0 的零缺陷製造概念。
圖 2. 零缺陷製造的概念支援工業 4.0。

許多製造商也都在效仿此方案，原因在於以下零缺陷製造的可貴特點：

  • 大幅降低處理缺陷產品的成本
  • 消除製造流程的多餘元素
  • 降低廢料量和相關費用
  • 持續改善生產供應鏈
  • 提升安全性和客戶滿意度

國際生產研究期刊近期的一項研究顯示，工業 4.0 的進化把實施零缺陷製造變得更容易，原因在於可以取得現代機器學習技術所需的大量資料集。電腦效能和儲存空間的提升降低了感應器的成本，使得零缺陷製造更加符合成本效益。

一項實用的零缺陷製造解決方案

Relimetrics 平台展示了這些科技進步的威力。該解決方案可以迅速演化並適應生產零件和配置的更動，另外透過自動篩選檢測結果和持續更新邊緣深度學習模型（利用先進的 HPE 邊緣運算技術），使客戶維持極高（高於 99.9%）的精確度。

此方案的優勢是無須任何專業知識，仍可在高生產變異性的生產環境下，減少重組演算法的停機時間。Levi 解釋道：「既有的機器視覺解決方案無法處理高生產變異性。要嘛需要人為介入重組演算法，要嘛仰賴技術供應商進行更新，但後者會造成停機。」

事實上，國際大廠的許多工廠在品質稽核方面，經常會遇到因為重組演算法而停機的問題。同樣的產品或零件通常會在不同地區的不同生產線製造。但這些工廠卻無法相互積極分享品質稽核經驗，並好好利用彼此的資料。

Relimetrics 方案的另一項優點在於利用不同生產線和工廠產生的資料，為客戶的全球生產環境提供全面的品質稽核解決方案。Levi 也解釋道：「現今，舉例來說，一座新加坡工廠的配置更動經驗，無法立即轉移到另一座位於墨西哥的工廠。但如果套用 Relimetrics 解決方案，一座工廠的經驗便可立即分享給位於世界彼端的另一座工廠。」

HPE 伺服器檢測 HPE 伺服器

這些零缺陷製造的成就都要歸功於先進的 Intel® 邊緣運算技術。邊緣執行計算密集型機器學習運算，使錯誤偵測準確率達到高於 99.9%。

好玩的是，Relimetrics 過去用來檢測伺服器生產線的品質稽核系統，居然是以 HPE 伺服器為基礎。更準確地說，Relimetrics 使用的是以強大 Intel® Xeon® 處理器為基礎的 HPE Edgeline EL4000 伺服器。

不過 Intel 的重大貢獻可不僅限於硬體。Levi 說：「Intel 也提供軟體和架構，讓 Relimetrics 可以充分利用他們的 CPU。他們的技術對品質保證解決方案至關重要，因為這能使我們以高速執行計算密集型的運算。」

物聯網以驚人的方式，改變了零售業

Posted on by Pete Berta

說到零售店中的零售技術，您是否會想到銷售點或庫存管理系統？

這些技術固然重要，但只是入門。近年來，零售業一直致力於透過個性化客戶體驗工具來吸引客戶。現在，物聯網技術正以獨特且創新的方式，解決營運上的挑戰。

「商業活動向來不被視為高科技產業，不過我們發現降低成本與迴避成本將帶來巨大的商機，」全國首屈一指的解決方案整合商 Wachter 的物聯網總監 Matthew Tyler 說道。「我們正在利用一些非主流物聯網裝置（例如照明和音訊）把握這些機會 — 拖把也算。」

利用電腦視覺進行清潔

拖把看似不像科技工具，但滑倒訴訟對零售商來說成本不斐，尤其是在他們有錯的情況下。Wachter 有位客戶是一間全球連鎖速食餐廳，平均每間商店每年會被投訴 4 次。由於很難證明商店經營者有在持續努力維護設施，加上客戶會在庭外和解，因此每次的費用約為 15,000 美元。

為了應對這些挑戰，Wachter 建立了一個智慧型拖把解決方案，拖把刷中的小型物聯網感應器，能夠即時記錄維護資訊。此外，零售資訊會全天收集在場率和交易率。當地天氣和活動等可能會增加前往商店人潮的資訊，經過整合後便能自動生成動態清潔時間表（影片 1）。

影片 1。智慧型拖把有助於確保客戶和企業的安全。（資料來源：Wacher）

如果「現在，如果風險部門收到滑倒索賠，客戶便能執行簡單報告，查看設施是否有按照時間表清潔，」Tyler 說道。「他們也能知道商店是否因為當天正在下雨，而調整了營運方式，然後連線到監控系統降低索賠成本。」

為了解決方案合作

開發並部署像智慧型拖把這種獨特解決方案，需要特定領域的專業知識。物聯網應用程式可能非常複雜，而零售環境同樣涉及了複雜的情境與狀況。從系統設計的技術細節，到部署和維護的人為因素，有許多需要考慮的問題。

與其委託不完全熟悉解決方案或情境的承包商，選擇具有特定專員的解決方案整合商可能更有效率。「這就是 Wachter 培養訓練有素的員工團隊的原因，我們團隊接受的訓練專為安裝與支援系統，」Tyler 如此解釋。

想要建立並實施有效的解決方案，必須先深入了解能夠徹底改變零售空間的工具類型。即使是最先進的企業，終究也將必須運用生態系統來解決問題。Wachter 放眼全世界，透過與客戶和產業夥伴建立緊密聯繫，協助解決零售業的問題。

「我們將自己定位為一般承包商，」Tyler 說道。「我們對終端用戶有相當深入的了解，並且對於其他供應商與廠商提供的產品，也擁有十分深刻的認識。我們能將其完整結合。」

Intel​​​​​​®​​ ​ 就是協助 Wachter 仔細研究用例、市場和科技的推動力。

「我們是一間小公司，Intel® 技術是我們展現能力並成為市場重要參與者的資本，」Tyler 說道。「我們依靠 Intel 與他們提供的技術，協助其他解決方案提供者。藉此，我們找到了一條更便捷的市場途徑，而且干擾更少。我們無法獨力完成這一切。」

虛擬蚊子勸阻遊蕩

這樣的關係帶來了創造性的解決方案，以及令人印象深刻的成果。例如，Wachter 的一位零售客戶面臨青少年在商店外遊蕩的問題。OTSI 打造了一種解決方案，將電腦視覺與聲音技術結合，以獨特的方式解決了該問題。

「電腦視覺能夠辨識商店內外人員的統計資訊，」Tyler 說道。「當青少年在商店外遊蕩時，音效系統會發出高音調的蚊子頻率，只有 14 到 18 歲的孩子才會聽到。工作人員無需與青少年互動，就能將他們趕走。這種方法消除了風險 — 既避免了與青少年的衝突，也消除了遊蕩者造成的付費客戶潛在銷售損失可能性。」

AI 油炸系統

針對速食店客戶，Wachter 採用分層技術來設計解決方案，協助解決食物浪費的問題，並在適當的時間烹飪適量的食物。透過將智慧型油炸鍋連線到店鋪外圍的攝影機視覺系統，餐廳的系統便能偵測並分析進場車輛。

「如果停下來的是巴士，連線炸鍋將會自動放下 20 磅的薯條，根據在場率預測來預期銷售量，」Tyler 說道。「最終，餐廳將以最快的方式向客戶提供最新鮮的食物，而不是按照時間表替可能出現或未出現的客戶烹煮食物。」

Wachter 找出了將技術與業務挑戰結合的方法，幫助客戶簡化營運並降低成本，同時提高客戶滿意度。

「當您以一種全新的方式看待機器學習時，您會發現這種方式能做到許多驚人的事情，並且充滿了可能性，」Tyler 說道。「這需要廣泛專業領域與大量聯絡人資訊，才能找到並彙整建立成功解決方案所需的所有要素。這就像是擔任一位媒人，透過配對技術與客戶，讓解決方案浮上檯面。」

人工智慧和電腦視覺推動智慧型交通

Posted on by Pete Berta

編者註：insight.tech 支持終結種族主義、不平等與社會不正義行為。我們不容忍我們贊助商的產品用於侵犯人權，包括但不限於政府濫用視覺化技術。insight.tech 上所提到的產品、技術和解決方案皆假定為以負責且合乎道德的方式使用人工智慧以及電腦視覺工具、技術和方法。

 

大貨車產業一直是供應鏈中重要的一環，而在現今的格局中更扮演了至關重要的角色。運輸公司在滿足期限和品質標準方面正承受著前所未見的壓力。即使在最理想的條件下，長途駕駛會導致司機疲勞和注意力分散等常見的安全隱憂。

透過創新運用新技術，有助企業提升商品運輸和提供服務的效率。舉例來說，有了人工智慧和電腦視覺，便可以監測駕駛是否打嗑睡或注意力分散，並自動發出警告。

IEI Integration Corp. 展示其搭載 ITG-100AI 的電腦如何運用類似的駕駛監測應用程式。

透過錄製駕駛眨眼和/或打哈欠的頻率，只要數量超過預先設定的值，系統便會向駕駛發出警告。更甚者，控制中心人員也會即時接收到駕駛狀況的警告，以便他們立即採取應對措施。

智慧型運輸的實質性內容

搭載 AI 工作負載的電腦是該駕駛監測解決方案的核心。該電腦耗電量低、只有一個巴掌大小且無風扇的設計規格，克服了車輛空間限制和崎嶇的道路狀況。

該平台也預先安裝了 Mustang-MPCIE-MX2 mini-PCIe 人工智慧加速器，用以進行深度學習工作負載整合（圖 1）。此加速器整合了 Intel Atom® x5-E3930 處理器以及兩個 Intel® Movidi™ Myriad™ X VPU，透過平行執行工作負載來加速神經網路。

圖 1.搭載人工智慧工作負載的邊緣運算裝置，能允許設計師開發智慧型運輸應用程式。（來源：IEI Integration）
圖 1. 搭載人工智慧工作負載的邊緣運算裝置，能允許設計師開發智慧型運輸應用程式。（來源：IEI Integration）

人工智慧科技 + 電腦視覺推動平台

駕駛監測系統的關鍵在於視覺，而 Movidius VPU 提供的不只是能執行深度神經網路 (DNN) 的效能，亦具備監測和交通應用程式所需的低耗電。VPU 允許工程師能同時透過 Caffe 和 TensorFlow 格式快速連接並部署神經網路。

該系統包含了多種運算式，因此需要廣泛的資料來判斷駕駛的狀態。舉例來說，系統會詳加檢查駕駛臉部、雙眼角度或打哈欠。接著人工智慧技術會進入內嵌式設計，來捕捉這些條件並以此觸發各種警報。它必須分辨正常以及疲勞行為或注意力分散的條件。

IEI 會訓練模型並部署在內嵌式電腦中的推理系統。「Intel® 開放了許多人工智慧模型的開源樣本，而此舉大大降低了整體設計成本，」IEI 資深產品經理 Brian Chen 說。

至於準確度（人工智慧推理執行效果的關鍵指標），Chen 則表示示範版嵌入式系統的準確性目前約為 70%。「我們仍在持續收集更多資料及重新訓練模型，所以預計最多能將效率提升 90%。」

該公司也在他們的嵌入式解決方案中運用 Intel® OpenVINO™ 工具組，如此工程師便能採用兩種硬體解決方案，來執行兩種不同的人工智慧程式，也因此最大化工作負載（圖 2）。打造一個內嵌式系統後，設計師就可以將系統部署進另一個應用程式，而無須再次撰寫程式。只需要稍微修改 CONFIG 檔案即可。

圖 2.透過 Intel® 硬體加速器和 OpenVINO™ 工具組，只需要三個步驟便能開發和部署一個神經網路。( 來源：Intel® )
圖 2. 透過 Intel® 硬體加速器和 OpenVINO™ 工具組，只需要三個步驟便能開發和部署一個神經網路。（資料來源：Intel®）

合適的範例：以人工智慧為基底的駕駛監測示範版軟體，也可部署用來監測交通狀況（例如追蹤行人和車輛的路徑）。駕駛可因此回應警報並有機會避免交通事故。

單一平台、多個應用程式

在此示範中，IEI 硬體和軟體架構模塊提供了具備充足人工智慧效能里程的邊緣電腦，有機會在更短時間及更少資源的情況下，支援新的電腦視覺應用程式。舉例來說，ITG-100AI 也可部署用來監測交通狀況（如十字路口的行人）。而就如同大貨車的案例，駕駛在收到即時警報後，也可以更快反應以避免事故。

「與其從頭開始設計，部署要簡單得多，」Chen 表示。「開發兩次實在沒有必要。有了我們的平台和 OpenVINO，您只需將人工智慧模型加至系統，然後即可在不重設組態的情況下執行程式。」

個人化的智慧建築

Posted on by Pete Berta

現今的建築環境必須能滿足所有在建築物裡工作、生活和遊戲的人的需求。保護人們的安全與健康成了當中最重要的任務。智慧型建築技術不再是個選擇，而是絕對必要。

明日的建築不再只是連接各種系統，像是暖通空調 (HVAC)、數位招牌、會議室和室內停車場。相反的，明日的建築會利用新技術來解決一個重要的問題：建築物如何能夠造福所有的使用者？

「一旦我們能夠連接各種不同的系統，我們便需要認知到，每一個進入建築物的人都有獨一無二的目的，而我們可以為每一個人帶來智慧化、個人化且安全的體驗。」Ashish Khushu 表示。他是工程研發服務提供商 L&T Technology Services (LTTS) 的 CTO。

來訪的客戶能利用數位看板來找到會議室的位置。工程師或許希望能工作到深夜。外部供應商能取得暫時識別證，只允許持有者進出非限制區域。最後，操作管理員會希望以高效率、符合成本效益的方式管理所有的系統，提供人們期待的體驗。

拜邊緣電腦、AI 和先進的感應器技術所賜，現在的智慧型建築越來越能夠應付這些不同的需求。這類建築物不僅為員工帶來安全和生產力，還能減少能源和營運成本。

明日的智慧型建築

「傳統建築物會消耗大量的資源，並累積高額成本。」Khushu 表示。「這一部份是因為設施管理者的任務是要確保建築物全天候都處於運作狀態，哪怕是只有很少人進出的夜晚或周末。」

譬如，單一樓層的各個系統最多可服務 200 人，但實際上只有一兩個人真正使用到這些系統。而離峰時期的開銷相當高昂。據 Khushu 所言，離峰時期的成本可佔到每月營運預算的 35% 之多。

智慧型的建築系統旨在幫助管理員準確的追蹤並管理資源使用，以找到能降低成本卻不影響服務水平的方法。LTTS 的 Intelligent Building Experience Management System (iBEMS) 能做的還不只這些。該平台能匯集來自不同建築物系統的資料，包括照明、HVAC、智慧型電梯等。接著，平台能找出所收集的資料與特定時間和地點的工作人數的關聯，藉此找出最理想的資源消耗方案（圖 1）。

明日的智慧型建築需要一套整合的物聯網架構。
圖 1. 明日的智慧型建築需要一套整合的物聯網架構。

例如，如果在 iBEMS 上加入彈性工作排班系統，就能限制周末班的員工進出大樓的一個樓層而非八個樓層。但是，雖然員工能進出的樓層受到限制，建築物裡各種互聯的感應器仍能保障員工的舒適度。或許空調系統在員工進入特定空間時，會自動調整到特定溫度。又或者，一位準媽媽可以預訂特定的停車位（而如果她決定在家上班，則自動取消訂位）。

iBEMS 介面提供詳細分明的內容 ，讓機構及企業的房地產管理人能最有效的利用建築物空間－會議室、電梯、辦公桌無一例外。如此一來，企業能減少能源消耗量和能源成本，並達成減碳目標和相關法規規定。

打造智慧園區

L&T Technology Services 與 Intel® 聯手為 Intel 的以色列園區設計了「明日的建築」，為使用者提供更佳的體驗，同時降低資源使用量。設計流程的第一步是要將使用者的經驗歸類。L&T Techonology Services 將不同的利害相關方分組，並詢問各組成員其所期待的使用者體驗為何。

Khushu 表示，要成功推行 iBEMS ，就必須要在設計階段訂定願景。「要將大家的期待妥善進行紀錄和規劃需要時間，也需要來自執行層的支持。」Khushu 解釋道。「不過，如果可以在設計階段以智慧化和個人化的體驗為中心，接下來的工具和技術管理就變得簡單許多。」

為了連結各種建築物資產，L&T Techonology Services 和 Intel 部屬了一個 Intel 物聯網閘道網路以及約 2000 個感應器；感應器的位置早在建設開始前就已精心策畫。「軟體很重要。」Khushu 表示。「但是軟體再好，結果還是取決於資料，而資料的品質取決於感應器。」

全面可擴充性（和安全性）

當然，企業在考慮與建築物相關的決定時，不僅僅要考量營運開銷和使用者體驗。他們還得想辦法解決人們的喜好和需求問題。人們的喜好需求變化不定，而他們現在的需求可能和 6 個月前的需求大不相同。

但是， LTTS 能幫得上忙。LTTS 的軟體架構非常靈活，不像其它採用獨家技術的建築系統難以進行升級。「如果公司需要新的功能時，他們可以非常輕鬆地將新功能加入系統中。」Khushu 表示。

而在現今的難以莫測的環境中，安全性是一大考量。可擴充性便是應對這個問題的重要關鍵。Khushu 說，LTTS 目前正在研究如何將臉部辨識技術和可以測量體溫的熱感應器結合。很快的，所有走進 iBEMS 建築的人都會自動接受疾病篩查，協助企業和員工保持健康和生產力。

人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 打造自動化視覺品質檢測

Posted on by Pete Berta

從零開始開發工業 AI 應用程式並不是件容易的事。但是，如果遵照一種食譜式的作法，可以讓開發流程簡單許多。這樣的方法長什麼樣子呢？它包含許多不同的「食材」，如 IT 和 OT 硬體、能結合兩者的軟體和多種預先建立的演算法。另外還包括指示，例如，如何利用雲端服務和工具、如何自動化佈建和部署。如同一方好食譜，這種作法讓您可以自由替換食材，來打造客製化的應用。

智慧型工廠的視覺品質檢測就非常適合使用這種作法。因為不管工廠裡製造的是什麼產品，這個解決方案都可以在出現異常時予以偵測。它會將生產線上不同階段的狀況與資料庫中的內容比較。

這讓系統能自動偵測，辨別生產過程中什麼時間和地點出現不符合標準的情況，並在品質受影響前進行更正。

設計視覺品質檢測解決方案

食譜式作法帶給開發人員許多優勢。首先，這種作法遵循特定公式，讓開發人員能夠放心地設計適用多種製造產業的視覺檢測解決方案。

它會需要在生產線上裝感應器以測量多種數據，接著需要將測量結果與多個 KPI 進行比較。感應器可能包括機器視覺所需的攝影機或照相機，以及測量震動、溫度等資料的儀器。接著，開發人員使用機器學習演算法，來判斷生產線未來是否會出現問題。

這種解決方案可以讓良好的或是通過偵測的零件或產品繼續在生產線上移動，而未通過的零件則在出廠前進行重製。如此一來，便可消除報廢的需求（圖 1）。

自動化視覺品質檢測能減少浪費和報廢量，並提高初次通關率和準時交貨率。
圖 1. 自動化視覺品質檢測能減少浪費和報廢量，並提高初次通關率和準時交貨率。

「要即時收集和處理資料，就需要縝密的分析模型來進行自動化品質管控。」Fabio Terasaka 表示。他是 Hitachi 子公司 Hitachi Vantara 的產品經理。該公司協助開發人員打造工業物聯網解決方案。

Terasaka 描述了兩個產業所部署了的不同視覺品質檢測解決方案。「食品和飲料業者可以建立自動化氣味偵測，來判斷食材是否新鮮，又或者快過期。」Terasaka 表示。「離散式製造業者則可以將偵測零件或標籤是否對齊的步驟自動化。如果位置稍有變化，就代表可能需要重新調整機器。」

為幫助開發人員打造檢測解決方案，Hitach Vantara 的解決方案提供了熟悉的工具，如 Google Cloud 機器學習平台上的一些功能。這包括物聯網核心（用於資料提取）、AutoML（用於機器學習）、推斷訓練和資料處理、儲存和視覺化方面的網路服務和其他服務。

Terasaka 說：「我們和 Google 共同推動了策略性計畫。他們的工程師提供了 AI 和機器學習方面的專業知識，補全各個企業客戶的主題專業知識。」

為了簡化開發流程，這個「食譜」會需要 Intel® 閘道和攝影機，讓 AI 應用程式能夠在邊緣上的 Intel® NUC 或其它裝置上處理影像資料。此食譜還支援 TensorFlow 和 Linux 作業系統， 使用起來相當方便。

開發人員可以根據應用程式需求選擇軟體和演算法。以替採用專屬工業協議的工業資產建立連線功能為例。這個用途需要一個閘道，將專屬協議格式轉換為更常見格式，如 MQTT 或 AMQP。

AI 技術、效能和全面性

在講求速度的情境裡，事情發生的速度超過人眼所能察覺的範圍。在高傳輸量流程裡，視覺品質檢測能在一兩秒內捕捉並分析將近 100 張影像。它還能辨識細微的瑕疵。這種情況需要自動化和高解析度搭配低延遲的機器視覺。

Terasaka 以一間活塞公司來解釋這點。這間公司每小時製造 1400 個活塞，製造過程中有多個階段需要連續檢測。Terasaka 說：「出問題的時候，自動化做法是唯一一個能夠偵測並糾正問題的方法，並大幅減少報廢和重製量。」

根據使用案例需求，LiDAR（Light Detection and Ranging，光達偵測與測距）可讓全面視覺檢測解決方案如虎添翼。這項技術能夠記錄工廠員工的所在位置。「這項技術會測量機械操作員和產品品質之間的相關性，並能確保生產安全。」Terasaka 表示。

假如操作員掉了一個零件，彎腰把零件從地上撿起，然後將零件放回流水線或放到箱子裡以供重新檢查，LiDAR 可以發送相關警示。

此外，LiDAR 還能監測機器健康程度。舉例來說，如果放慢某個製造流程，工廠不僅能提升高品質產品的產出量、減少浪費，還能避免為了維修設備而停止生產。

在解決方案裡增加資料量還能帶來更多優勢。例如，ERP 介面能幫助解答以下問題：

  • 品質問題是不是都與特定供應商的材料或零件有關？
  • 在什麼時間點，報廢品會造成公司無法準時或是完全無法完成客戶訂單？
  • 根據報廢品和浪費的情形，能否重新評估維修時間表？

智慧型工廠開發的成長

Hitachi 自身的製造經驗促使該公司向開發人員推薦食譜式作法。「食譜式作法幫助我們匯集 IT 和 OT 界人才與 Intel® 等合作夥伴，聯手打造高效且高品質的解決方案。」Terasaka 表示。

「透過將機器學習技術商品化，我們的終端客戶能夠使用現成的視覺品質檢測應用程式，不必從零開始。」Terasaka 表示。「更棒的是，這個做法可以幫助開發人員為幾乎任何產業創建使用案例。」