城市透過在邊緣運用 AI 阻止不良駕駛

Posted on by Pete Berta

巴西聖保羅有著世上最糟糕的交通情況。這裡的交通在平常的日子就已經令人瀕臨瘋狂，而在 2009 年的 6 月 10 日更是創下紀錄，駕駛們在通勤時卡在了長度超過 182 英哩的車陣中。很難想像在巴西的金融中心，駕駛們平均每天竟然要花費多達四個小時在交通上。

世上許多城市都面臨這樣的難題，人們花費太多的時間在過於擁擠的道路上。而且這不只是開發中國家才會發生的問題。在 2018 年內，美國的駕駛平均 損失 97 個小時在擁擠的交通上，國家因此損失了 870 億美元。

這樣的情況不只是浪費時間和喪失生產力，因而導致麻煩和成本花費這麼簡單。交通壅塞也會造成其他嚴重的後果，包括因為意外使人受傷與死亡，以及空氣品質下降等。

這些狀況源自底層基礎建設問題。都會區空間不足，無法鋪設更多道路。加上舊式的交通管理系統無法跟上汽車、機車、卡車、公車，以及行人數量激增的速度。

其中有許多使用專有技術打造，導致效率低落、價格昂貴、擴充困難，而且幾乎無法與其他系統通訊。雖然這些系統能收集大量的視覺及其他資料，但無法在邊緣處理資訊，或將資料傳送至雲端進行分析。

舉例來說，現有的限速攝影機不能與交通號誌控制系統通訊。缺乏整合性使城市無法掌握導致壅塞的原因，讓採取正確應對措施變得困難。增加新的控制裝置只會徒增複雜度並拉高成本。

這就是為什麼全世界的市政機關、執法單位和大眾運輸的官員們都在尋求新的方法，以解決道路安全與壅塞的問題。

創新的解決方案運用電腦視覺、人工智慧、深度學習，以及其他先進技術來解決這些問題。這些系統能在邊緣處理一系列交通相關的問題，提供自動、即時且動態的交通執法。

AI 提供嶄新的解決方案

每一個都會區的情況都截然不同。每一座城市的道路、資源與各自的挑戰都獨一無二，這需要靈活彈性且可供自訂的解決方案。

可能在某個城市中降低速限最重要，而在另一個城市，重點可能是攔截闖紅燈的駕駛並開立罰單。在其他的城市，則可能需要透過自動開立罰單來勸使機車駕駛戴安全帽。有些城市也許會部署可達成這三個目標的系統。

比方說，在塞爾維亞的一個城市中，有一套系統在每次車輛通過檢查點時便會發出閃光，而市政管理人員想要利用紅燈取締解決方案來減少這樣的光害。

為了達到此目標，他們與 Dahua Technology Co., Ltd. 合作，部署紅外線照明與星光 (Starlight) 技術攝影機，在幾乎任何光線條件下都能產生高品質的影像。這套系統帶來優異的成果，包括高達百分之 95 的車牌辨識率、自動開立罰單，以及停止增加光害等。

雙輪機動車也可能會導致特有的問題，班加羅爾的交通首要安全問題也是亞洲常見的問題：機車駕駛不願意戴安全帽，並搭載過多乘客或物品，導致機車超載。

班加羅爾安裝了 Dahua 的 Automatic Number-Plate Recognition (ANPR) 自動車牌辨識系統，讓城市一躍而進掌握更先進的技術。這個解決方案符合班加羅爾的預算，並為機車騎士提供强而有力的刺激，改變他們的行為和提高安全性。

Dahua 的 Intelligent Traffic Solution (ITS) 展示了城市如何透過全面的方法來克服他們的挑戰。此系統會在邊緣和雲端處理資料，並透過各種不同的應用程式來解決交通問題並改善安全性，如圖 1 所示。

圖 1. Dahua 的 Intelligent Traffic Solution (ITS) 為市政當局提供全面且可擴充的解決方案。

ITS 邊緣裝置攝影機系統運用進階分析、前端智慧，以及 AI 功能，在不需上傳至雲端的情況下擷取並處理資料。

這能改善運算效率並加速資料分析，以識別未繫安全帶、違規使用行動電話，或違規駕駛的人。這個系統也能偵測交通流量、識別車牌號碼，以及其他車輛描述資訊。

「我們的解決方案運用前端攝影機收集交通流量資料，並將資料交給單一控制系統，」Dahua 的行銷解決方案經理 Eason Xu 表示： 「透過在邊緣進行資料分析，可讓系統精確調整交通號誌的時間，以減少壅塞情況。」

邊緣效能

城市可根據自身需求部署一系列的 ITS 解決方案裝置，並透過單一管理平台控制這些裝置。包括監視攝影機、測速器、訊號偵測器、邊緣儲存單元、LED 與閃光燈、流量控制器、罰單印表機等多種裝置。

Dahua 會定期自訂其系統，協助市政管理人員達成特定目標。這些修改通常可在一或兩週內完成。

Dahua 選擇 Intel Atom® 和 Intel® Xeon® 處理器以獲得符合成本效益的效能、穩定性及可靠性。該公司亦在他們的視訊監視攝影機中採用 Intel® Movidius™ Myriad™ 2 視覺處理器技術。

透過運用 Myriad 2 VPU，Dahua 可執行深度類神經網路，打造原生智慧攝影機，可選擇搭配或不搭配雲端式運算資源運作。Myriad 2 技術也使他們的視訊監視攝影機能運用 AI 功能，訓練裝置收集、檢驗和保留資料。

Xu 為我們解釋與 Intel® 合作的優勢：「Movidius 中的技術讓我們能大幅改善交通視訊分析解決方案的準確度。」

城市透過部署如 Dahua 的智慧交通系統 (Intelligent Traffic System) 等解決方案，就能獲得對道路的控制能力。他們正在為城市改善安全性，同時降低壅塞、提高空氣品質，並減少所需花費的交通執法資源。

這些城市亦可透過自動開立交通違規罰單而增加收入。此外，減少花費在路上的時間，更能提高人們的生活品質。

人員與技術延長機器運行時間

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根據 Gartner 指出，預測性維護可節省開銷，在某些案例中，甚至可將成本降低最多百分之 40。舉例來說，有一間製造商最佳化了他們的製造廠，讓他們不需在接到新客戶合約時購買額外的機器，從而節省了 600 萬歐元。

但是，需要大量的資訊才能進行分析。工業營運中不會缺少資料，但收集、正常化、整合，以及分析這些資料，才是巨大的挑戰。

而相同地，程序與技術一樣重要。成功與否取決於營運痛點、財務損失，以及其他挑戰。必須定義並認同明確的目標，以決定可取得最高效能/價格比與最佳 ROI 的使用案例。

運用預測式分析進行預防性維護

在一間航空產業用戶不停發生停電問題時，他們便尋求 Capgemini 的協助。他們發現是機器的軸心問題導致停機，但更換軸心並無法解決此情況。他們花費了兩個月反覆試驗，才發現電力問題是狀況的根源。

營運團隊採取了動作，以避免未來發生軸心問題，同時改善其他設備的效能與可用性。為此，公司部署了 Capgemini 的 Predictive Asset Maintenance with Edge Compute 解決方案。

「當我們遇到這樣的專案時，我們會由諮詢階段開始，識別可最快節省花費或增加收益的問題與使用案例，」Capgemini 的 XIoT 全球解決方案主管 Philippe Ravix 說： 「我們會查看各個廠區，瞭解部署哪一種『數位關鍵工具』能快速致勝，並加速取得 ROI。」

此解決方案能讓企業降低維護成本，並提升工作人員的生產力。

此系統會針對機器的問題，以及可能在兩週、兩個月，或兩年後發生的故障，對使用者發出警示。這代表可在正確時間點維護設備以節省成本，而不會過早或太晚進行。

透過自訂的分析能力，加上應用程式、管理，以及現場服務人員之間近乎即時的互動，便可偵測穩定運作過程中出現的偏差。透過內建的機器學習能力微調設定可避免誤報，並使解決方案持續演進，以改善效能與資產使用壽命。

「預防性維護的最終步驟，就是預測機器將會故障的時間。透過運用機器狀態、維護操作、故障特性及其他因素的歷史紀錄建立數據分析模型，我們使用的方法便以此模型為基礎。」Ravix 表示。

透過部署預測性資產維護，讓此航空企業的營運由完全預防性維護轉變為條件式維修，為他們節省資源、時間與金錢。

資料品質加上專案方法

為了確保成功，Capgemini 每個新專案的第一步，都是與從設備營運者到廠區管理員等主要利益相關協同合作規劃。成功的部署牽涉到許多面向。遠遠不只收集、分析，以及回報資料。還需要在正確的時機取得正確的資訊，並傳送至正確的人員，加上必要的工具和訓練，才能讓此資料具有價值。

「您需要擁有一套方法，才能跨整個企業管理這種數位轉型，包括從工廠內的工作人員到辦公室裡的管理員。」Ravix 表示。

預防性維護等工廠自動化應用，只有在能讓人們的工作變得更加簡單時，才能發揮效率。這是 Capgemini 如此注重廠房和現場工作人員的主要原因。

「在過去，維護操作人員經常擔心這樣的數位轉型將會增加他們的工作量，」Ravix 說： 「導入此解決方案便不會導致這種情況發生。事實上，這種專案的很大一部份內容是訓練，因為大部分的工作人員並不熟悉數位技術。一旦系統可順暢運作，且工作人員經過妥善訓練，這就成為妥善的工具，可讓他們的工作更輕鬆，也更容易獲致成功。」

最後，因為技術人員與營運人員能獲得更加準確即時的資訊，他們便可提供更高等級的專業與價值。

在邊緣與雲端進行分析

Predictive Asset Maintenance with Edge Compute 系統結合四種內建模組，如圖 1 所示：

  • 連線能力 – 透過儲存在時間序列資料庫中的 PLC、感應器，以及歷史資料 API 收集機器資料，提供近乎即時的監控效能。
  • 資料流 – 透過機器監控，並在超過臨界值或進行不相容操作時發出警報，以觸發第一層預測性維護。
  • 資料平台 – 結合計算引擎、專用資料庫，以及機器學習，提供進階監控與認知式監管能力。
  • 虛擬化 – 可自訂和個人化的儀表板，適合桌上型電腦、平板電腦，或智慧型手機。
圖 1. Predictive Asset Maintenance with Edge Compute 解決方案架構。

「我們的方法是建立一個模型，根據其參數定義機器的正常運作情況，而不著眼在故障方面，」Ravix 說： 「然後，我們比較機器目前的行為與參考狀態，便可偵測潛在的偏差。在發生異常時，我們可以找出偏差源頭的參數。」

定期復原機器資料，並在傳送至雲端前，在 XIoT 邊緣閘道進行分析。這能降低頻寬要求，且因為具有本地儲存設備，可在網路故障時備份資料。

系統會持續監控此資料，並運用預測性維護技術，透過簡訊或電子郵件將警報傳送至管理與現場人員。透過額外的認知功能，甚至可以找出特定機器的哪一個部份會在哪一段時間範圍內故障。

無論在邊緣或雲端，Capgemini 預測性維護基礎架構的核心皆為 Intel® 技術。在 Azure 或 AWS 等雲端平台上部署深度學習演算法需要快速的運算能力，」Ravix 說： 「Intel 提供了能滿足效能需求的平台。」

「最後，我們運用 Intel 技術所開發和部署的市場就緒解決方案提高獲得成果的速度，帶來了大規模的優勢，」Ravix 表示： 「因此，我們便可提供最適合讓客戶成功進行數位轉型專案的平台。」

運用即時分析找到完美產品

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在高度競爭的運動鞋市場中，產品創新扮演了重要的角色。為了提供能兼顧運動表現與日常穿著的全新設計與創新布料，這樣的競爭永不止息。

但優異的產品需要優異的行銷方法，尤其是在這飽和又注重廠牌的市場區段內。於是這導致了「實體數位化」概念的興起，結合數位與實體技術，打造獨特的差異性客戶體驗，對位於街道旁的零售店格外有效。

對運動用品來說，實體商店內的購物活動十分興盛。消費者喜歡碰觸並感受產品，更喜愛可立刻擁有產品的滿足感。但他們不想要四處尋求協助或等待銷售人員出現。事實上，百分之 62 的消費者更喜歡商店內的自助服務，可避免排隊，同時節省時間。

除此之外，大部分的購物者會在沒有購買任何商品的情況下離開商店。這已經是老生常談了。一份調查報告指出，全球有高達百分之 96 的購物者會兩手空空離開商店。原因從沒有找到適合他們的產品，到客戶服務品質低落等。

品牌如何進行實體數位化

運動鞋公司 ASICS 是業界的領導品牌，在打造高品質、高效能的鞋款上擁有 60 年的歷史。隨著競爭者創立了許多備受矚目的生活風格品牌，他們面對著大規模的挑戰。公司在增加市場佔有度方面陷入苦戰。

ASICS 決定在他們位於倫敦，巴黎和迪拜等地區的 19 間旗艦店內提升品牌知名度與銷量。公司在這些店面特別部署了互動式數位顯示器、人工智慧，以及電腦視覺技術，提供身歷其境的自訂購物體驗。

ASICs 與專門處理零售虛擬解決方案的系統整合商 Skratch AV Limited 合作。這間公司在許多顯眼的位置部署了 145 個實體數位化電視牆系統，結合類似電子商務的體驗與實體店面的觸感，提供兩者的優勢。

而在這 19 間旗艦店的位置內，解決方案的核心是超大型數位牆面顯示器，並搭配互動資訊站。透過運用資訊站，客戶可享受身歷其境的迷人體驗，找出最符合需求的產品。他們可瀏覽線上型錄，或是回答一系列的問題，提供如年齡、性別、尺寸、喜好的風格等各種資訊。

透過這些資訊加上即時分析能力，系統可提供準確的產品建議。最特別的是，熱賣的款式會顯示在電視牆上。這些推薦品經過視覺強化，讓客戶能更方便挑選、獲取更多資訊，並由觸覺互動受惠。

這樣的系統可透過軟體驅動自訂體驗，打造更多的客戶互動，讓客戶看到自己穿戴 ASICS 產品的樣子，帶動更多臨時購買決策。

「最終目標是讓人們在對此品牌完全沒有概念的情況下走進店面，選擇最適合他們需求的鞋款，感受這雙鞋，試穿，然後把它買下，」Skratch 業務開發主管 Lee Stephens 表示。

現場的店面人員配備平板電腦，可查看店內庫存、提供試穿鞋款，並簡化購買流程，這可降低客戶空手走出店面的機率。

ASICS 獲得了優異的成果。資訊站每天進行約 300 個工作階段，並具有高達百分之 75 的使用率，大幅降低離店率，同時提昇銷量。

運用人工智慧吸引客戶

Skratch 與 ANQ Ltd. 合作進行零售商店部署。除了實體數位化牆面顯示器與資訊站之外，他們亦運用 ANQ iBillboard 平台來控制內容、使用者界面及數值儀表板，如圖 1 所示。

圖 1. 實體數位化電視牆架構

系統運用人工智慧建立客戶個人檔案，並根據即時深入見解，立刻傳回個人化的產品推薦。系統會收集所有透過雲端傳送至消費者互動數值儀表板的客戶資料輸入值。

雲端分析會運用所有由客戶的輸入值與回應所收集到的資訊，以更進一步瞭解目標族群趨勢，例如最常受到查看的鞋款等。使用者體驗資料可顯示包括客戶如何瀏覽系統，以及他們停止互動的時間點等資訊。

「系統會持續分析資料。無論是每天或每週，用戶可隨喜好遠端登入，並在線上檢視狀態。」Stephens 這麼說。零售商可根據自訂排程將資訊傳送到各個店面、進行週期性更新以修改內容、增加新產品，或是變更體驗等。

電視牆與資訊站播放器採用 Intel® Core™ 處理器與 NUC，為系統提供可擴充性。Skratch 亦使用 Intel® vPro™ 平台進行遠端管理與控制。

「Intel® 技術讓我們能部署可擴充的解決方案，以及服務客戶所需的工具，」Stephens 說： 「我們可以遠端診斷並修復可能在特定店面發生的問題，節省指派技術人員前往現場的時間與成本。」

貼近未來

實體數位化行銷正在證明自身就是令人興奮的零售產業趨勢。數位影片與人工智慧等技術帶來更多吸引客戶、帶動銷售成長，以及增進營運效率的可能性。

以 ASICS 位於倫敦的旗艦店為例，他們開始在該店面使用機器人技術，進一步自動化銷售體驗。客戶可看到機器人撿取他們購買的產品，並經由系統送下。這只是其中一種貼近未來的想法。

「這種解決方案來自吸引客戶並提供獨特訊息入口和產品搜尋器的全新方法，」Stephens 說： 「我們想提供一條『無盡走道』，客戶可在此訂購產品、試用產品，然後購買產品。一切動作都不需要員工的介入。」

將 AI 與電腦視覺帶入工業廠房

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機器視覺正在帶動品管轉型。現代的檢驗系統能做到的遠超過接受或拒絕零件。託深度學習的福，它們能自動調整製造程序，減少浪費與效率低落的情形。

請考慮焊接和 3D 列印等積層製造程序。這些程序對溫度、產線速度、機器校準，以及材料多樣性等因素極為敏感。當參數脫離規格，可能很快就會產生無法使用的零件。

標準的檢驗系統可能可以辨識錯誤的零件，但無法找出異常的原因。這時便需要人力介入，只有在檢驗遭到捨棄的零件後，才能調整製程。相反的，深度學習檢驗系統可提供關於問題本質的更深入洞見。

請想像一種金屬積層製造程序。標準的檢驗系統只能評估完工的成品，進行簡單的接受或拒絕決定。相反的，深度學習系統可監控製造程序本身，持續評估熔融金屬流向的一致性。這可在問題發生時提供進行修正的機會，挽救可能遭到拒絕的零件。

在更傳統的製造產線上，深度學習系統可做出指示 PLC 以降低產線速度，或是提高製程溫度等調整。這種持續的調整可大幅減少遭到捨棄的零件數量。

部署挑戰

對開發者來說，找到部署機器視覺的方法是一種挑戰。有一種常見的方法是以圖形處理器 (GPU) 為基礎來打造客製化硬體。雖然這種方法可能可以提供所需效能，但 GPU 通常無法滿足工業產業對於可靠度的要求。電源也是一個問題，因為 GPU 會越運轉越熱，需要冷卻風扇，這並不是很適合嚴苛的工業環境。

完全自訂系統所需付出的努力也是一種問題。除了建造客製化硬體的基本難度以外，工程師還需要將設計整合至控制迴圈內。考慮到用於控制工業設備的 PLC 的專業性，這可能會帶來前所未見的挑戰。

更簡單的 AI 整合

為了解決這些問題，SIEMENS AG 與 Intel® 攜手合作，為 Siemens SIMATIC S7 系列的 PLC 開發全新的深度學習模組。「使用此模組，人們只要增加用於現場推斷的 AI 延伸模組，就能擴增控制機器的現有 PLC 系統，」Intel 技術客戶經理 Thomas Dietrich 表示： 「若您已經安裝 SIMATIC S7-1500 控制器，那麼這會是一個很簡易的附加元件。只要插入 AI 延伸模組與攝影機或非視覺感應器中，便可完成硬體設置。」

SIMATIC S7-1500 TM NPU 是一種 PLC 延伸模組，以 Intel® Movidius™ Myriad™ X 視覺處理器 (VPU) 為基礎。專為符合電源效益的 AI 所設計，此 Intel 技術可讓模組處理來自多個攝影機串流的最多 720 組立體像對，且僅需要使用被動冷卻，以近乎即時的速度運行電腦視覺，無需犧牲耗電量或準確度。解析度比其他 VGA 解析度的平台高 3 倍，且比 30 Hz 的平台高 6 倍。

模組會處理視覺資料或是音訊或振動等非視覺資料，並將分析結果透過底板傳送至 PLC。接著 PLC 會執行控制演算法，以分析資料做為輸入值，並調整控制流程。

圖 1 展示產線在取放物料情境中運用此系統的範例。生產物件進入左側的輸送帶。上方 LED 照明設備照亮該物件。安裝於平台上的攝影機取得影像，並將其傳輸至 PLC 延伸模組。接著，PLC 引導機器手臂抬起物件，並放置到右側的輸送帶。

圖 1. Siemens 視覺系統在取放物料等多種使用案例上表現優異。（資料來源：Siemens）

透過用於抓取的 AI 模組，模組會在微秒內計算數百個抓取點，並選擇最適合該特定物件的抓取位置。其後便可將此資訊傳輸到控制機器手臂的 PLC 上，以最佳方法拿取物件 — 可使用 PLC SIMATIC S7-1500 系列等專用硬體，或是搭載於電腦之可為額外應用提供 Windows 分割區的 SIMATIC ET 200SP Open Controller v2。

編按：此示範將在 2019 年 4 月 1 日至 5 日於 Hannover Messe 展示。想要親自參觀的話，請前往展廳 9，攤位編號 D35 造訪 Siemens 攤位。

這樣的自動化能節省大量的人力。「舉例來說，在現今各自分離的製造產線中有很多的手動程序，比如仰賴肉眼進行的品管，或是 PCB 製造上的通孔插裝技術等混合零件安裝，」Dietrich 說： 「這些使用案例可透過 AI 增加自動化程度，以改善品質及/或產量。」

除了透過機器手臂舉起物料之外，PLC 亦可直接引導其他類型的工廠裝置，例如之前提到的焊接設備或 CNC 機器工具等。事實上，系統甚至並非侷限在視覺方面。「主要的使用案例為影片，但也可用來進行其他事項，」Dietrich 表示： 「這開放了一系列不同的使用案例可能性，例如振動，甚至是聲音分析等，以進行預測性維護。」

打造 AI 模型

當然，除非您建立了深度學習模型，否則這些優異的硬體都無法發揮作用。又一次地，Intel 和 Siemens 攜手合作解決這個問題，整合他們的工具鏈，打造端對端解決方案。

由使用 Caffe 或 Tensorflow 等最受歡迎的 AI 架構開發深度學習模型開始，可在之後加以最佳化，並經由 SD 卡搭配小型的應用程式部署至模組中。一般來說，您可以使用現有的免費 DL 模型開始著手，並透過可用的製造資料重新訓練，將其調整成配合您的特定使用案例。從此之後，模組便可配置到 Siemens Engineering 架構 TIA Portal 中，以導入並運用來自 PLC 程式中 TM NPU 模組的資料。

（不久的）將來的計畫是能夠提供 AI 工作台，以簡化建立、部署和實現工業 AI 解決方案的程序，讓它們不再僅能由 AI 專家使用，而是讓所有自動化工程師都能運用。

機器視覺的嶄新面貌

對製造商而言，這種更簡單的機器視覺方法開啟了大量的可能性。不再受限於只能在事後修正問題，製造商可以持續調整製程，將效率提高到最大程度。透過 Siemens 所追求的高度整合方法，製造商能以前所未有的速度，讓這些機器視覺系統派上用場。

打造智慧城市從街道資料開始。

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聖地牙哥市想要將街燈升級，因此發現了推動大型智慧城市計劃的機會。該城市與由 GE 技術支援的 Current 公司合作，在 4,200 支燈柱上安裝 CityIQ 智慧節點，節點中嵌入了採用 Intel® 技術的多個感應器。

除了智慧節點以外，該城市亦運用最新的 Current LED 技術與 LightGrid 無線控制，為他們百分之 25 的戶外照明升級，可望在能源與維護成本方面每年節省 360 萬美元。

但是它的優點並不僅是節省資源。聖地牙哥市以路燈柱為基礎打造一個開放、安全且可擴充的數位基礎設施之後，便有能力實施各種智慧城市計劃來改善市民的安全、創造收入、減少費用，並且加速發展。

如何讓街道變聰明

路燈柱具備三項特色，使其成為智慧城市設備的理想安裝地點。它們很普遍、能提供電源，而且可以鳥瞰整座城市，同時還能保持設備隱蔽和避開危險。街燈上的智慧裝置利用光學、聲學和環境感應器可以立即看見、聽見和感受，針對各種交通狀況、槍擊偵測、公眾活動等採取適當行動。

這類解決方案為城市和都會地區提供累積各種資訊的多種方法，帶來了極多好處。此資料可經過細查，在各種環境條件中找出其意義。

城市管理人和員工可以利用電腦視覺做出下列決策：

  • 改善公共安全，透過擷取影像並傳輸至第一線人員，以利促進短期應變、長期規劃以及基於證據的調查工作。
  • 識別壅塞並最佳化交通狀況，透過分析車輛、行人，以及腳踏車的交通資料，做出周全的交通政策決定。
  • 增強停車管理，透過使駕駛快速找到可用停車位，節省時間並最佳化停車格使用率。
  • 強化緊急應變，快速將資料饋入至歸檔，讓調查人員快速找到相關影像並進行檢閱，從中確認交通事故的模式或涉及的人員。

瞭解 CityIQ

由 GE 技術支援、Current 公司所研發的 CityIQ 就是其中一種解決方案，可利用現有的街燈實現這些解決方案與優勢。

Current 的 CityIQ 智慧節點採用 Intel 技術，可與任何街燈的燈柱緊密整合。CityIQ 節點內嵌多個感應器，會收集資料並使用乙太網路、Wi-Fi 或行動數據服務透過安全的雲端連線傳送資料。Intel 技術提供更先進的處理和邊緣分析能力，均是這些密集運算功能所需。

該平台讓任何市政部門均能運用資料來解決本身的特定需求。因為個別部門可以共用此一數位基礎設施，所以不需要安裝和管理特有的單點解決方案硬體或是儲存自己的資料。這表示 CityIQ 解決方案部署在節省金錢的同時可消除部門之間的資料孤島（圖 1）。

圖 1. 如 CityIQ 這類的解決方案讓城市可以利用一個裝置監測多種不同的指標。

此外，CityIQ 的設計具備未來性，透過無線軟體升級即可簡單採用新的使用案例。CityIQ 扶植應用程式之發展，這些應用程式會利用城市資料來促進本地經濟擴張和增加便利性。

推動應用程式發展

藉由鼓勵第三方開發商建置應用程式來改善宜居性和提振本地經濟，城市也因此受惠。CityIQ 透過開放 API 和著重安全的可擴充 Intel 技術來提供即時資料，讓開發商可以輕鬆建置獨特的客製化應用程式，藉此打造對症下藥的解決方案。

例如聖地牙哥贊助一次黑客松活動並邀請開發商來創造新的應用程式。其中一個應用程式是 DreamBiz，讓企業家可以廣泛運用各式城市資料。根據 CityIQ 交通、停車和行人資料的歷史記錄，該應用程式協助他們找到符合其新創事業需求的可用不動產（圖 2）。

圖 2. 應用程式開發商可以利用由 CityIQ 收集的城市特有資料來建置創新的應用程式。

聖地牙哥市與 GE Digital 合作，把已經部署的 CityIQ 節點所收集到的即時資料提供給 2018 CSU Challenge。獲獎肯定的應用程式 Treety 利用交通、行人路線和其他資料來協助城市規劃者與市民選擇最佳植樹地點以及要種植哪種類型的樹木。它可以為鄰近地區營造更友好的環境、減少碳排放量，同時為鄰里注入新的活力。

安全且可擴充的解決方案

市政機構的 IT 部門需要安全、高效能的解決方案來應付眼前和未來的需求。CityIQ 是由可擴充的 Intel 技術建置而成，可保護資料、軟體和硬體。Intel 處理器支援高解析度的多媒體和高每秒畫面格數的視訊串流（圖 3）。

圖 3.  包含 CityIQ 的解決方案兼顧安全性和擴充性，讓城市可以調整解決方案來配合新的要求。

協助智慧城市茁壯發展的設計

世界各地的市政當局利用諸如 CityIQ 這類的解決方案來收集和分析資料，協助他們改善生活品質、創造收入、降低成本和加速發展。這些解決方案利用既有的街燈基礎設施，以及他們可擴充的模組化方法，讓城市能夠發展這些解決方案來滿足他們的需求。

聖地牙哥市長 Kevin Faulconer 提及 CityIQ 的優點：「扶植創新和改善基礎設施，對於増進全體聖地牙哥市民的生活而言十分重要」。他還補充說：「這項新技術讓城市及開發商有機會把我們的鄰近地區變得更加安全和更有智慧」。

部署專為解決眼前和未來需求而設計的解決方案，城市管理人和員工可以藉由資料做出明智決策，以利改善宜居性、優化資源，並吸引新事業和熱心的市民，一同將智慧城市打造成美麗家園。

您的機器正在表達意見，您聽到了嗎？

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在現代千變萬化的市場中，工業組織需要面對不斷增長的競爭與經濟風險。但能夠驅動差異性與獲益的關鍵工具卻很少。

這些趨勢也成了工業公司轉向數位化的主因。透過即時擷取與分析營運資產資料，製造商可對識別出的風險進行評估並採取動作，從而取得大幅優勢，以降低成本、改善品質，並提高生產能力。

Polinter 是一間生產聚乙烯的石化公司，他們透過採取這樣的作法，取得了優異的成果。他們在四個大型廠區部署包括條件式維修等資產效能管理系統，獲得以下成果：

  • 預防性維護活動增加了百分之 25，最佳化維護成本
  • 反應式維護活動減少了百分之 14，縮短停機時間
  • 機器可用度改善，在三年期間提供了 370 萬美元的額外收益

如 Polinter 所展示的，透過導入預測式分析，可提供即時的資產維護，相較於傳統以時間或排程為基礎的活動來說，可帶來大幅的效率與優勢增長。雖然資產管理已經不是新的概念，但面對大量湧入的工業資料，人們需要全新的方法，才能把握並運用快速成長的資料可用度。

想想現代使用的龐大工業設備數量：如石油鑽井平台、管線和風車等大型資產，以及幫浦、閥門，還有過濾機組等較小型，比較不容易直接看到的資產。不僅有數以千計的資產正在運作，它們也十分複雜，同時部署在多種不同的地理位置與環境中，並具有多樣的運作參數。

因此需要完整透徹的資產策略，才能運用預測式分析，取得最高的效能/價格比，並確保掌握優勢。

這需要進行風險評估，以判斷對實現產品目標最為關鍵的資產，並對潛在的財務、安全性，以及環境影響具有最大的風險。在有效率的部署前，組織需要先判斷哪些設備要著重於預測式分析，以及在故障時會發生哪些風險。

高價值與高風險的交叉路口

GE Digital 與 Polinter 等企業合作，透過他們的 APM Health 解決方案，讓營運商能為高價值、高風險的資產部署遠端診斷功能與預測式分析技術。

「廣泛來說，我們運用預測性技術，針對可能導致停機的潛在故障提早發出警告，無論是兩天、兩個月，或是兩年，資料的內容能讓您知道將會發生問題，」GE Digital 產品策略部門副總裁 Joe Nichols 說。

「透過運用風險評估技術，我們能判斷要收集哪些資料和運用哪些分析功能，以得知是否有潛在的故障風險。一旦識別出風險，系統會自動建議最合適的矯正動作以避免故障，可能是透過進一步檢查、調整運作方式，或進行維護等。」

GE Digital 運用「數位雙胞胎 (Digital Twins)」技術，透過合適的資料打造精確的資產模型，以運用分析技術和規則，並提出建議，這些都有助於推動效率更高的資產管理方法，並實現業務目標。

數位雙胞胎的概念已經在業界運用超過 30 年。舉例來說，NASA 從數十年前起，便在太空船上執行複雜的模擬。現在，這個概念也回到了物聯網應用的聚光燈下。事實上，Gartner 最近將此技術列為 2019 年的前 10 名策略趨勢之一。

「我們判斷哪一種資產最為關鍵，並透過我們所收集的資料，決定最合適的分析技術，」Nichols 說： 「這些資料可經過分析並快速採取動作，以應對更多的基本挑戰，也可搭配為數位雙胞胎，作為高度結構化的資產虛擬再現，可持續監控，並為潛在故障提供預警。」

APM Health 解決方案會擷取並分析流入的資料，並與風險模型比較。系統會即時執行從簡易到多變量的分析常式，以識別並建議動作。

預防性維護的成功要素

APM Health 解決方案結合了三個要素 — Predix Essentials、Health Manager，以及 Rounds。

Predix Essentials 是管理模型與資產健康度的基礎平台功能集合。它負責收集、整合，並標準化資產資料，以通用的方式針對此資訊查看、分析，並建議行動。

系統透過三種方式收集資產資料：歷史資料、邊緣，以及操作者直接輸入。歷史資料會抓取並儲存設備資訊，同時 Predix Edge 技術會透過連接至機器的感應器直接收集資料。操作者可透過對資產的觀察或互動直接輸入資料。可使用一或多種方法，以取得資料並傳輸至應用程式。

Health Manager 運用經過匯總的資料，判斷並即時回報機器在運作環境中的狀態。它能透過計算測量指標偵測異常問題，並帶動以規則為基礎的例外。並支援持續監視，亦可透過循環與校正管理，進行間斷或週期間監視，如圖 1 所示。

圖 1. 運用 Health Manager 檢視報告，並根據資產資料採取行動。

「根據所匯集的資料及我們的預測式分析能力，Health Manager 可提供一個單一位置，讓您瞭解哪些資產正在正確運作，以及並未正確運作的原因。」Nichols 說： 「系統會以端對端程序，提供可恢復資產健康度的動作建議，提供資料的意義，並使資料發揮用處。」

Rounds 是一個行動應用程式，讓人員能在現場運用 Predix APM。它可將設備策略遠端整合至日常營運與監控程式內，促成資產效能的效率進化。

雖然許多現場資產具有感應器，以自動傳輸資料，但有很大一部份沒有具備此功能。設備需要人力介入才能與機器直接互動，以觀察、偵測，以及評估目前狀況。Rounds 提供結構化的程序，透過風險與情況評估引導現場人員，並在機器的當地位置精確收集資料。

應用程式所收集到的資料可即時傳輸至後端系統。離線時，資料會儲存在行動裝置內，連線後便會傳輸至 Predix Essentials 和 Health Management 工具（圖 2）。

圖 2. 現場操作人員使用 Rounds 在當地收集資產資料。

減少廠區的停機時間

Intel® 與 GE Digital 的合作不僅止於技術整合。這兩間企業攜手，在 Intel 半導體工廠的風機過濾機組 (FFU) 部署了 APM 解決方案。

在這樣的製程環境中，FFU 是極為關鍵的資產，對系統故障的操作影響極大。污染問題可能會導致產線停機和產品受損等多種狀況。

Intel 能改善廠區營運，獲得更優異的能源效率、預測能力、產量，以及工作人員的生產力。透過在偵測到潛在的故障時訂購更換零件，並在發生故障前主動更換，將 FFU 的運作時間提高了超過百分之 97。

最終來看，相較於傳統的手動偵測程序，Intel 將排程外的停機時間降低了百分之 300。這樣的部署展示了在半導體製造業內，透過運用邊緣運算與雲端技術的工業物聯網預測性維護解決方案，能獲得什麼樣的投資報酬率 (ROI) 潛力。

APM Health 解決方案針對 Intel 技術最佳化，提供使 GE Digital 得以從邊緣到雲端提供端對端解決方案的架構。APM Health 是廣泛的 Predix 產品系列成員，除了可獨立部署，亦可在客戶需求成長時增加額外的產品。

Nichols 總結道：「我們與 Intel 的合作是最好的實例，展示出我們能如何結合優異的技術、資產管理最佳實作，以及半導體領域的專業，提供極為有利的預測分析能力，並解決各式各樣的客戶挑戰。」

透過即時分析將床頭誤警減少多達 99％

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即使在最好的情況下，醫院床頭警報的感官超載也會對醫護人員造成不必要的壓力和疲勞。警報的氾濫（大多數沒有價值）意味著醫護人員回應的可能性較小。結果使得患者護理受到影響。

持續的臨床監視可以消除噪音。這些系統透過收集和分析來自多個感應器的資料，提供了更全面的患者健康概覽；僅在真正需要時才發出警報。無論患者在機構中何處接受護理，這都可以擴大 ICU 人員的服務範圍，進而為患者提供更好的協助。

這裡我們說的是多少次警報？在約翰霍普金斯醫院於 2006 年進行的一項為期 12 天的研究中，總共記錄了 58,764 次警報狀況，或每位患者每天 350 次警報狀況。

這些數字說明了警報疲乏的高發生率，在這種情況下，醫生和護士對所有警告和警報都會變得習以為常，不再認真看待這些警報，即使患者可能正在經歷危及生命的狀況。問題是如此緊迫，以至於 ECRI 研究所將警報疲乏標記為醫療危害的第一位。

雖然警報疲乏並不是什麼新鮮事，但情況只會愈來愈嚴重。有什麼變化？科技正在推動使用監控裝置，平均每張床位使用 10 到 15 個。醫護人員的短缺，加上複雜的法規，加劇了護士、醫生及其患者的壓力。

患者監控裝置旨在提升醫療成果。僅在即時整合、分析其資料並採取行動時，才會有所成果。但是，如果系統管理不當，持續監控則會造成混亂。

持續監視超越了患者監控

就本質上而言，這些單獨的醫療器材可擷取並處理來自重病患者和自大手術中康復患者的大量醫學資料。但若單獨考慮，這些資料可能不堪重負，難以採取行動。為了提升醫療成果，臨床醫生和護理人員必須及時收到與患者狀況有關的警報，同時避免誤警，以便他們迅速履行職責。

連續監視解決方案將這些不同裝置產生的資料整合在一起，以協助臨床醫生辨識患者的生理趨勢。透過將邊緣的演算法和預測模型與生命徵象資料搭配，可以檢測出模式變化。這些功能包括：

  • 自動了解多種資料類型，例如心率、呼吸頻率、血壓、皮膚溫度等。
  • 分析隨著時間變化之臨床資料模式的能力。
  • 在危及生命的情況發生之前，應用基於規則的資料分析以發出意外變化的訊號。
  • 與任何裝置聯網的靈活性，並適應各種臨床試驗。

Capsule 設計了一套可以進行連續監測的系統。Capsule Medical 器材資訊平台 (Capsule Medical Device Information Platform) 會蒐集醫療​​器材資料，並對所蒐集的資訊進行分析，如圖 1。

圖 1. Capsule 解決方案與各種裝置整合在一起，可在邊緣處理資料。

邊緣的即時分析

該解決方案的中介軟體可檢測氧合程度、心率、脈搏率、二氧化碳濃度和其他指標的模式變化。然後，它將以毫秒為單位的資料應用於基於規則的現象演算法。

Capsule 的低延遲技術有助於向臨床醫生提供預警，因此一旦發現病情惡化，他們就可以介入並使患者趨於穩定。

Capsule 執行長 Janet Dillione 表示：「與基礎警報管理系統的不同之處在於，我們使用的是來自一部或多部裝置的即時患者生理參數。如果該裝置每秒發聲一次，那麼我們每秒都會收到一次。如果它每分鐘都發聲，則我們每分鐘都會看到。」

許多機構的首要任務便是顧及管理呼吸器警報的困難。Capsule Ventilated Patient Surveillance 應用程式解決了這項關鍵挑戰。該系統可實現遠端資料存取，進而而使裝有呼吸器患者的護理更加安全、高效。透過集中檢視，臨床醫生可以更好地管理裝有呼吸器的患者和相關的警報狀況，同時還減少了不必要的警報。

協助患者康復

再舉一個例子，我們通常會開立鴉片類藥物來因應重大手術患者的疼痛，使他們面臨鴉片類藥物引起呼吸抑制（OIRD）的風險，在這種情況下，患者只會停止呼吸。

Dillione 表示：「每年有超過 20,000 名患者經歷 OIRD。鴉片類藥物雖然是減輕慢性疼痛的有效方法，但卻是造成醫院裡所有與藥物相關死亡的半數原因。」

此外，OIRD 的龐大經濟影響每年導致美國醫療保健成本近 20 億美元。

一份近期的臨床研究顯示，Capsule Medical 器材資訊平台讓 OIRD 的誤警量降低了 99%。且在病人即將發病時，系統會發出警報，頻率達 100%。

Dillione 表示：「針對這樣的客戶，在 Capsule 平台投入生產後的前 30 天，他們便將 23,000 次警報減少到 200 次。我們不僅將噪音降低了 99％，而且還找到了面臨巨大風險的患者。」

這些非凡的結果表明，物聯網技術將對提升成果產生巨大影響。當醫護人員獲得所需的資訊時，患者更可能從重大手術中康復。

靈活性與安全性

Capsule Medical 器材資訊平台是一個靈活又可擴充的解決方案，配置簡單，且不需要自訂設定或重新編寫代碼。該平台採用 Intel® 技術，包括 Intel® Core™ 和 Intel® Xeon® 處理器，且該平台獲 FDA 第二級 (Class II) 認證，核准用於病人監測及輔助警報管理。

此外，該系統還遵循美國國家標準暨技術研究院（NIST）的網路安全框架，使醫院能夠：

  • 透過提供確保電子保護健康資訊（ePHI）完整性的安全保護措施，符合 HIPAA 的要求。
  • 評估並緩解與惡意軟體、勒索軟體和患者資料其他威脅有關的網路安全風險。
  • 識別並驗證對平台和醫療器材安全性記錄檔和設定的修改。

Dillione 表示：「我們非常重視安全性。我們有能力對任何器材在任何參數上所做的任何修改進行稽核。」

誤警會對患者和醫院工作人員帶來壓力，這顯然是一項重大問題。它們會干擾臨床醫生為患者提供適當護理的能力，通常會帶來嚴重的後果。

總而言之，Capsule Medical 器材資訊平台成功減少了誤報量（最高達 99%）、提升了病人安全，並為醫療人員提供了更安全的工作環境，讓他們的工作更為輕鬆。

運用邊緣分析，將油田資料傳送至中央辦公室

Posted on by Pete Berta

石油與天然氣企業有數以千計的工作場所散佈在嚴苛的地域內，這使他們在維護方面遇到嚴峻的挑戰。

已經無法依靠人力資源，來監控油田、管線及其他設備。為了監控生產設備，現場技術人員需要花費大量的通勤時間，這不但會提高昂貴的成本，而且效率低落。

遠端監控與控制能力能讓營運更有效率，並將現場工作人員的數量減少 40%。隨著移動人力逐漸過時，廠商正在部署多種技術，以收集現場資料、進行分析，並即時採取合適的行動。

無論場地有多遙遠或條件有多嚴苛，部署在現場的解決方案都可提供邊緣分析能力，並更妥善地整合 OT 和 IT。如此可降低製造的停機時間與低效率的現場勘視，立即開始節省成本。

適用實例：一間全球能源企業需要更好的方法，來收集與傳輸天然氣流與溫度的資料。他們決定要將北美與多個歐洲國家的油田營運數位化，藉以強化效率。為了達到這個目標，他們為天然氣製程導入了井口自動化監控系統。

他們之前所採用的方法需要現場工程師持續在現場進行監控。而針對那些人力無法達到的區域，公司則透過昂貴的行動數據或衛星上傳連線，以傳輸所有程序資料。

另一個痛點，則是運算與通訊設備的空間限制。現場的機箱無法容納多種裝置，以提供收集、運算及遠端連線能力。他們需要能安裝在小型空間內，並可在險惡生產環境中安全運作的多功能系統。

為了解決這些挑戰，此企業部署了 Moxa Inc 的智慧油田解決方案。結合硬體、軟體及通訊功能，這成為了能透過行動數據連線，連結現場系統資料與中央控制辦公室的中樞。

運用可順暢整合至現有營運環境中的可擴充系統，該企業得以達成其關鍵目標。

位於邊緣的即時分析功能

Moxa 解決方案會接收並處理來自多種感應器與裝置的大量資料，包括監控溫度、壓力、氣流、視訊輸出的多種資料。

它會擷取資料並儲存在本地位置，然後進行即時的邊緣處理，以最有效率也最具可用性的格式提供營運資訊。此系統僅會將重要的資料上傳至雲端進行分析與監控，降低對昂貴高速頻寬的需求，如圖 1 所示。

圖 1. Moxa 智慧油田解決方案架構。

SCADA 或可程式化邏輯控制器 (PLC) 等傳統監控系統，就是油田營運的主力。但 OT 與 IT 通訊協定無法混合，這使製程機器的資料無法數位化。

「當鑽孔機故障，或製程中出現錯誤時，企業無法即時獲得相關資訊，」Moxa 的產品經理 Taita Chou 這麼說。這通常會導致製程方面發生嚴重又昂貴的延遲。

為了進行遠端監控、分析與控制，OT 技術需要輔助系統，以收集和分析資料，並在現場與中央辦公室之間移動資料。這通常包括：

  • 可耐受險惡環境的小型邊緣運算裝置
  • 由邊緣至雲端的即時分析能力
  • 提供監控與遠端控制的軟體工具

為現場工業物聯網加固耐用度

智慧油田平台專為滿足監控位置偏遠且可能具有危險的石油與天然氣製程需求所設計。此平台搭載 Intel Atom® 處理器，提供足以驅動資料收集、邊緣分析，以及廣域通訊所需的運算效能。

就像許多為石油/天然氣現場部署所設計的裝置，Moxa 的硬體專為在嚴苛環境中運作所打造。這包括沒有移動零件的工業級無風扇設計，並可耐受 -40°C 到 70°C 的運作溫度範圍。

更特別的是，Moxa 取得了在危險環境中部署設備所需要的全球認證。智慧油田解決方案具有 Class I Division 2/ATEX Zone 2、IECEx 以及 DNV GL 海事安全等認證，畢竟這裡是真的有可能發生火災與爆炸的場所。

系統會在 Modbus 與 MQTT 通訊協定間轉換，這對擷取、分析及傳輸資料而言極為重要。系統的內建物聯網橋接器可減少必須傳送的資料量。這能透過 LTE 或 Wi-Fi 資料連結，節省傳輸至公有或私有雲端的流量成本。

整合式的系統閘道會處理所有邊緣分析、資料收集、傳輸，以及監控等任務。雲端代管的軟體服務會提供地圖檢視，以定位這些閘道並提供遠端管理能力。裝置管理、韌體升級、組態變更，以及系統升級等則由控制中心負責處理。

因此，石油與天然氣廠商在現場營運方面轉向工業物聯網解決方案，也就不教人意外了。適當投資數位油田解決方案，可帶來大幅的營運進步、節省成本，以及競爭優勢。

不需使用 VPN，透過全球存取網路控管物聯網

Posted on by Pete Berta

底層網路是安全遠端裝置管理解決方案的基礎，同時也與所有物聯網裝置部署的數位安全息息相關。在這方面，企業傳統上會在以下兩種選項中擇其一： 

  • 虛擬私人網路 (VPN)，透過安全性較為薄弱的公共網路打造安全、經過加密的通道，減少遭駭客入侵或資料洩漏的機會。
  • 內部部署網路，藉由將系統及其資料與信任度較低的連線完全隔離，提供強固的安全性。

但 VPN 和內部部署網路都具有一些明顯的缺點，首先就是其複雜度。根據環境與使用案例而定，各個實作都可能需要一些不同的通訊協定、設備類型，以及服務供應商，導致互通性成為嚴峻的挑戰（圖 1）。效能與延遲方面也可能出現問題，尤其是 VPN。

圖 1. VPN 可能會提高部署成本與複雜度。（資料來源：OrhanErgun）。

成本也是一種缺點。VPN 或內部部署網路的硬體、軟體和服務可能十分昂貴。另外還有 IT 人員在管理網路基礎架構上所花費的時間與資源，包括：

  • 安裝憑證
  • 設定路由器與防火牆
  • 設定固定 IP 位址
  • 與企業資料庫協作

有效率的遠端裝置管理解決方案必須相容於標準的網路基礎架構，同時也需要解決人員、程序及系統之間的安全缺口。

對零售數位招牌等商業使用案例來說，這代表了一個不限裝置而且內建強固安全基礎的平台，並可即時運作。

降低成本與複雜度

隨著部署的數量增加，VPN 與內部部署網路可能很快就會變得過於複雜或過於昂貴。為了支援安全的遠端裝置管理，產業很明顯需要替代的解決方案。

TeamViewer GmbH 公司以獨特的方法解決這樣的需求。該公司擁有、管理並營運一個具有超過 100 個國際網路中樞的全球存取網路 (Global Access Network)。

此基礎架構可讓企業快速連接系統，並有效率地擴充部署。這也能從幾乎任何地方實現安全的裝置、應用程式、服務及資料存取。

TeamViewer IoT 安全遠端監控與管理解決方案，專為降低大規模物聯網系統的成本與複雜度所設計（圖 2）。

圖 2. TeamViewer IoT 平台可遠端監控與管理物聯網裝置。（資料來源：TeamViewer GmbH）

即時監控、管理與控制，保持安全第一

TeamViewer IoT 平台部署在該企業的全球存取網路上，提供容易使用的雲端儀表板，支援全方位活動記錄、設定臨界值，以及自動警報等功能。

但其中的多層安全架構，才是使這個解決方案與其他裝置監控與管理平台有所不同的重點。首先，它以符合 ISO 27001 認證的資料中心為骨幹，包括帳戶與管理主控台層級保護，避免未經授權的存取與竄改（圖 3）。

圖 3.  TeamViewer IoT 平台經過 ISO 27001 認證。（資料來源：risk3sixty）

由此之後，所有資料傳輸都運用 2048 位元的 RSA 公私金鑰交換及 256 位元的 AES 加密獲得安全防護。在網路上交換資料的用戶端數位身分則經由 VeriSign 憑證進行驗證。

除了資料流量以外，此平台以黑名單和白名單、雙因素驗證，以及針對傳入/傳出資料的存取控制等方式，提供應用程式層級的安全性。

這樣的分層安全架構，為 TeamViewer IoT 平台特有的安全功能建構了基礎。舉例來說，「強制錄製」(Enforced Recording) 會自動擷取所有遠端工作階段的活動，且無法暫停或停止。

這不僅有助於疑難排解與系統分析，亦可幫助識別在網路上任何位置發生的可疑活動。

這些功能可透過稱為「無干擾上線」(Silent Rollout) 的功能與現有的部署整合，能在不干擾系統運作的情況下進行軟體安裝、更新，以及功能支援。因此，營運商可透過加密的端對端連線，在幾秒內連接並控制物聯網裝置（圖 4）。

圖 4. 雲端式監控與管理儀表板讓使用者能視覺化裝置資料，並透過加密的通道連接與控制系統。（資料來源：TeamViewer GmbH）

安全零售裝置管理的實用範例：Philips 案例研究

TeamViewer IoT 平台的部署逐漸擴展到製造、農業、建築自動化和零售等各種產業。事實上，Philips 在他們的電子顯示器上安裝了 TeamViewer IoT 應用程式，以改善營運商與消費者的智慧零售購物體驗（影片 1）。

https://www.youtube.com/watch?v=Dmu1eIJhARE

影片 1. Philips 在他們的零售顯示器上安裝了 TeamViewer IoT 主機應用程式，讓營運商能從任何地方遠端控制招牌解決方案。（資料來源：TeamViewer GmbH）

Philips 身為擁有跨國顧客的全球 OEM 大廠，他們需要一種方法，讓商業客戶能隨時隨地監控並管理 Android 數位顯示器。這樣的解決方案必須足夠精細，讓營運商能在遠端檢視個別零售顯示器的效能與活動，並可變更內容與設定。

透過 TeamViewer IoT 平台，Philips 的零售客戶便可將購物轉變為個人化的客戶體驗。

在非尖峰日期內，可將消費者資訊與針對特定店面或區域目標族群的廣告活動相結合。在較為繁忙的時段，則可將多個顯示器連結為大型的視訊牆，展示品牌影像。

透過運用平台的監控與控制功能，亦可協助 Philips 的數位招牌營運商運用智慧感應器和大數據分析。此外還可收集銷售點 (POS) 裝置活動、產品與店面績效，以及客戶評量指標，並透過追蹤遠端監控與管理的能力，將其轉化為競爭優勢。

因為許多在 TeamViewer 網路上擷取和傳輸的資料都屬於專用資料或十分敏感，使這些分析功能不可缺少強固的多層安全架構。

Intel® Next Unit Of Computing (Intel® NUC) 導入可擴充的遠端監控與管理能力

TeamViewer IoT 平台在零售部署中的另一個優點，就是所有的數位招牌媒體相關資料都寄宿在資料中心內，而不是端點上。因此，想要善加利用遠端監控、管理及深入洞察的企業，便能運用低成本且可輕鬆擴充的端點基礎架構。

舉例來說，Intel® Next Unit of Computing (Intel® NUC) 是入門級的數位招牌平台，支援 4K 解析度、多顯示器、加密，並可透過 TeamViewer IoT 等平台進行遠端管理（圖 5）。

圖 5. Intel® Next Unit of Computing (Intel® NUC) 是輕巧、可自訂的數位招牌，支援多種組態（資料來源：Intel®）

具有可自訂的主機板與機殼，NUC 平台經過設定可採用多種處理器、記憶體，以及作業系統 (OS) 組態。結合可執行裝置診斷並支援 Windows 和 Linux 的 TeamViewer IoT 代理程式，使其成為極具彈性的解決方案。

管理物聯網裝置，而不是基礎架構

TeamViewer IoT 彰顯出對可擴充、可靠且安全的物聯網裝置管理解決方案的廣泛需求。

因為其架構在該企業全球存取網路的安全基礎之上，這些產業中的營運商可以放下令人頭疼的 IT 基礎架構，並專心在縮短產品部署時間、分析系統資料，以及開發新的應用程式方面。物聯網裝置的未來在於管理裝置與資料，而不是企業基礎架構。

模組化：適合螢幕面板開發的方向

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觸控面板為開發者提供一個機會，能簡化人們與各種裝置互動的方法。從工業製程控制到消費者自助資訊站等，隨著各種產業對物聯網與工業物聯網技術的採用日益增加，也帶動了改進觸控面板的需求。

現在的觸控系統不僅能提供更高解析度的圖形，也能給予更加精密的功能，包括資料擷取與分析等。

這些系統中的創新關鍵，就是商用現貨 (COTS) 解決方案的模組化程序。這能將所有 CPU、記憶體與 I/O 集中在一個盒裝模組內，同時透過面板模組處理顯示畫面及所有的人機互動。兩者互相搭配，就能利用可用元件提供完整平台，開發出符合成本效益的觸控面板電腦產品。

在本文中，我們將會探索評估觸控面板電腦的條件，以及模組化在改善這些系統的過程中扮演什麼樣的角色。

以擴充性與升級能力簡化開發

以常見中介軟體或軟體庫為基礎的觸控面板系統，可簡化開發者的設計流程，並提高系統的擴充性。此方法可避免重新編寫應用程式代碼。也能在需要時輕易升級至更強大的處理器。

比起從頭開始打造傳統觸控面板 All-in-One 電腦，這種方法能提供許多優點。這樣的傳統方法受限於元件與組態的組合。

模組化可快速部署自訂觸控面板系統，同時縮短開發時間。盒裝模組具備擴充空間，可滿足應用程式需求。而觸控面板也能升級為更大的螢幕或採用全新技術，而無需重新設計系統。

多功能代表擁有更多選項

對觸控面板模組化設計來說，最重要的就是彈性與擴充能力。兩者結合之下，便可為多種工業應用程式與其他物聯網裝置提供具有輸入和輸出功能的連線能力。

擁有這些特性，無論是針對智慧工廠、醫療保健、智慧家庭或智慧城市等任何方面的應用，企業與組織都無需更換現有的基礎架構。

舉例來說，在大眾運輸車站外的販賣機可配備 IP 攝影機，運用匿名視訊分析 (Anonymous Video Analytics, AVA) 技術分析客戶特徵和觸控螢幕互動。販賣機亦可搭載內部感應器，監控其冷藏與庫存狀況，有助於確保商品是否保存在合適的溫度環境中。

也因為具有各式各樣的可用選項，解決方案供應商可決定使用何種方式連線，例如 LAN、行動數據，或是低功率 WAN。這些決定需要考量所傳輸的資料類型與數量，並各自權衡各種方法的優缺點。

但無論哪一種連線方式最為實用，都能透過 Mini PCIe 擴充插槽輕鬆實作。這使得觸控面板裝置能支援如 Wi-Fi、Bluetooth、GSM、LTE、GPS，以及 LoRA 或 NB-IoT 等多種工業標準的通訊協定。

適合嚴苛環境的強固設計

為了讓觸控面板裝置能在工業環境中運作，設備可長時間運作並耐受嚴苛的溫度、粉塵、濕度及潮濕等狀況是很重要的條件。電磁防護與耐震動和耐衝擊能力也是重要的考量因素。

在這個方面，透過模組化，開發者能打造出可在嚴苛環境中順暢運作的觸控螢幕裝置。從加固的外殼到防水防塵的前面板，有各種元件可供選擇，避免設備受到損傷。

若要使用傳統技術來設計能滿足相同需求的系統，通常需要從零開始，使得這項選擇在時間與成本方面的效率十分低落。

然而，使用模組化設計方法打造觸控設備可更輕鬆地提高可靠度、可用度及可維修性。透過選擇工業級材料、在每個部分導入安全功能，並排除容易故障的元件，開發者可設計出更加可靠的觸控面板電腦。

模組化如何提高可維修性？若要在戶外或嚴苛環境中維護採用傳統設計的觸控螢幕設備，技術人員必須在現場進行維修，或是拆除整組裝置。然而，若是採用模組化設計的觸控螢幕系統，技術人員只需要拆下受到影響的盒裝模組或面板模組，然後在方便的空間中完成維修即可。

以模組化為中心的觸控面板電腦

DFI Inc. 在他們的 KS070-AL 觸控面板電腦中採用了模組化觸控面板設計，運用該企業的自適應顯示平台 (Adaptive Display Platform, ADP) 設計方法（圖 1）。透過此平台，DFI 可為企業組織提供能滿足其特定需求的觸控技術。

圖 1. DFI 的模組化自適應顯示平台 (ADP) 設計可讓開發者提供經過自訂的觸控面板解決方案。（資料來源：DFI）

透過 ADP，該公司的多種盒裝與面板模組可藉由擴充來滿足各種工業應用的電源、效能及成本需求。

溫度、濕度及粉塵的耐受功能，以及如 IP65 等工業防護能力均可加入設計之中。此外，具有寬廣的電源輸入範圍（9~36V 或 9~48V DC）及突波和過電流保護，也可讓此面板在電源供應器不穩定的情況下使用。

該公司的許多系統採用 Intel® 技術，例如 Intel Atom® 處理器 E3900，以及 Intel® Celeron®、Intel® Skylake 和 Intel® Kaby Lake 處理器。這使得 DFI 能為醫療成像到遊戲等各種應用，打造出可處理複雜圖形的觸控螢幕技術，同時具有必要的運算需求。

DFI 的盒裝模組提供 USB、I2C、SPI、PCIe 和 UART 等介面，可便利地連接感應器與系統，進行資料擷取和通訊。

亦可輕鬆整合其他應用的特定介面，像是 CAN 匯流排和 DIO 連接埠，或是額外的 USB 和 LAN 連接埠等。雙乙太網路供電 (PoE) LAN 配置可提供網路卡協同運作功能，使連線的裝置不需專用的電源供應器。

所有模組皆配備觸發訊號輸入控制，適用於車隊管理等車載物聯網應用。

運用這種模組化方法，DFI 的開放平台可支援各式各樣的架構、中介軟體，以及整合式軟體堆疊。因此，此平台能提供更優異的產品開發彈性。解決方案供應商可在 DFI 的觸控面板內使用 Intel® OpenVINO™，以導入視訊分析功能。

模組化為觸控螢幕市場注入新活力

 隨著企業與組織為觸控螢幕技術找到新的應用，開發者將由傳統的設計方法轉變為模組化設計 — 充分善用低成本的 COTS 元件。藉由轉為使用模組化的方法，開發者能以較低價格提供觸控螢幕設備，滿足客戶不斷成長的需求。