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物聯(lián)網背后的網關與機器學習

2017-04-25

在實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網的過程中,網關是通往云端的必備設備。 而近年網關部署的大爆發(fā),促使了成噸的聯(lián)網數(shù)據(jù),開始大量往云端平臺上傳輸,但也就進而引發(fā)了數(shù)據(jù)超載的問題。 不過,人工智能中的機器學習,很快便接著在近期上場,這些云端式的機器學習模型,將促使廠商往后在面臨工業(yè)物聯(lián)網所帶來的各種虛擬化挑戰(zhàn)時,有了十分明確的雛型可進一步開發(fā)使用。

有鑒于大廠注入大筆資金于物聯(lián)網,2017年網關需求持續(xù)攀升。 無論是智能城市、智能家庭,還是工業(yè)4.0,目前在打造軟件與硬件兼完備的環(huán)境,皆還需要一段時間來使技術與產業(yè)鏈更加成熟。 不過,從各垂直產業(yè)對網關的需求出現(xiàn)明顯攀升的情況來看,萬物聯(lián)網的世界在大廠領軍投入之下,已有了初步雛型。

大廠領軍投入物聯(lián)網 網關需求再攀升

新漢IoT智動化事業(yè)群總經理林弘洲(圖1)表示,今年新漢在物聯(lián)網網關的市場發(fā)展上,有十分爆發(fā)性的成長,過去物聯(lián)網的推廣,大多是由聯(lián)網業(yè)者為主力推動,不過從去年開始,陸陸續(xù)續(xù)有許多項目談定,這些需求將進而擴散到今年。 根據(jù)客戶對新漢的需求來看,今年的全球市場預計將達千倍以上的成長幅度。

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圖1 新漢IoT智動化事業(yè)群總經理林弘洲表示,網關供貨商

與云端廠商的彼此緊密合作,在初期推動物聯(lián)網時,是相當重要的。

林弘洲進一步分析,此一爆發(fā)性成長,主要是與各國政府主力推動智能城市、工業(yè)4.0息息相關。 在政策的引導下,大型企業(yè)紛紛領軍投入其中,因此在資本的投入數(shù)目上,也就明顯非常大。 新漢近年在物聯(lián)網網關,提供了各種垂直型的網關解決方案,能分別符合各產業(yè)的需求,我們上述預估的大幅成長,也是立基于這樣的基礎上。

在各垂直型網關解決方案中,林弘洲指出,以全球市場來看,目前相當大的市場會是在工程車,例如挖土機、吊車等。 工程車在運輸過程中,相當須要藉由網關來將數(shù)據(jù)傳送到云端,此一需求在歐洲已可很明顯看到。其次則是在零售業(yè),業(yè)者主要是透過網關來執(zhí)行物業(yè)管理,將可能上萬家以上的店面做大規(guī)模監(jiān)控,進一步取代過去管理員的角色,這一部分是在日本有較明顯的需求。

林弘洲也表示,臺灣目前在單站的智能機臺,包括自動派工、智能管理、自動通知等,比較有看到網關的需求。 整體的工業(yè)自動化還比較少,雖然現(xiàn)今政府相當積極在帶動臺灣產業(yè)走向智能制造,但如今現(xiàn)況還處于推動期的階段,像是示范線、示范場等,尚未真正全面落實。 目前落實工業(yè)4.0的廠商,大多是國際大廠,因其布建的體系大,一次性的投資采購量上也相對大,因此在網關與云端管理上,很快就能立竿見影。

與OPC UA相輔相成 EtherCAT開放性高

相較于其他大型國家,臺灣的工廠規(guī)模往往是比較小的,在導入新的智能設備時,如機械手臂,時常會面臨非常大的挑戰(zhàn)。 此外,廠商在每個時期采購的設備品牌也可能有所不同,如今須要進行整合時,就勢必得耗費相當大的成本,便可能因而打消往工業(yè)物聯(lián)網邁進的念頭。

對此,林弘洲指出,網關的硬件設計各廠商差異性并不是太大,因此決勝點會是在軟件,新漢的網關軟件IoT Studio(圖2),其特色在于可對接各設備的通訊協(xié)議,不僅如此,當擷取到原生數(shù)據(jù)(Raw Data)后,透過該軟件亦可再對接云端的協(xié)議,也就能很快地幫助廠商將設備信息傳往云端,大幅降低整合所需的成本。

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網關從設備接往云端的具體流程。

也由于整合聯(lián)機是工業(yè)4.0相當重要的一環(huán),在通訊標準的部分,新漢現(xiàn)是以遵循EtherCAT為主,其與OPC UA相輔相成,開放性高,如今全球市占率已達三成以上,包括控制器、I/O、伺服驅動器皆有相符合的協(xié)議(Protocol),因而較能避免壟斷的問題。

然而,對網關而言,與云端平臺的通力合作,是十分重要的,獲得認證的網關才有辦法順利通往云端,目前新漢的網關已被多家云端平臺認證,包括Microsoft Azure、IBM Bluemix、PTC ThingWorx、SAP等。

這幾家云端平臺鎖定的主力市場皆有所不同,像是SAP將過去的ERP升級為云端版的HANA,過去公司要投入ERP的成本相當高,以致于中小企業(yè)往往無法投入這樣的軟件管理,透過云端版的ERP,則將轉為租賃的方式,因此不必投入非常高的成本,就能使用到ERP的軟件管理。 而Microsoft Azure目前在全球云端運算中心的布建上已相當廣泛,且在近期與新漢有相當密切的合作,林弘洲表示,這對初期推動物聯(lián)網的階段來講,是相當重要的。

Azure機器學習助力 工業(yè)物聯(lián)網如虎添翼

臺灣微軟營運暨營銷事業(yè)群云端及企業(yè)平臺事業(yè)部副總經理李玉秀(圖3)表示,Microsoft Azure云端平臺較為成熟的使用案例,有不少是與工廠相關,且更重要的是,工業(yè)物聯(lián)網的商業(yè)模式與數(shù)據(jù)分析的目的性較為明確。 臺灣有些廠商在導入物聯(lián)網時,雖然也有做數(shù)據(jù)收集,但數(shù)據(jù)收完后,卻不一定知道要拿數(shù)據(jù)來做什么。 但在工業(yè)廠商的合作案例中,已可明確看到廠商推出的物聯(lián)網加值服務是被市場認可的。

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圖3 臺灣微軟營運暨營銷事業(yè)群云端及企業(yè)平臺事業(yè)部

副總經理李玉秀表示,物聯(lián)網收集到的巨量數(shù)據(jù),勢必得靠機器學習來協(xié)助分析。

李玉秀舉例,工具機大廠友嘉現(xiàn)已在該公司的工具機中,加入Azure的物聯(lián)網服務,接下來該公司所推出的工具機,將都可以聯(lián)網收集數(shù)據(jù),并進行進一步的預測分析、維護分析等應用。

物聯(lián)網收集到的數(shù)據(jù)數(shù)量可能非常龐大,且必須在很短的時間內處理完,甚至有時也須加入機器學習。 例如在工廠中,網關的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)到某一馬達的聲音有異常,機器便要能判斷其是否具有潛在的故障問題,須要被檢測。

李玉秀分析,在物聯(lián)網的整體供應鏈中,網關收集到的數(shù)據(jù)會由網關的廠商來負責,而Azure云端平臺,便是和網關的解決方案對接,協(xié)助客戶透過大數(shù)據(jù)分析提升處理數(shù)據(jù)的效率。 Azure也提供呈現(xiàn)的接口,如條狀圖、分區(qū)圖、地理位置圖等,而這些接口更可與行動裝置連接,實現(xiàn)在線通知功能。 除了通知裝置上的用戶,也可通知機器人要進一步做什么動作,藉此讓產業(yè)鏈更為完整。

除了工具機之外,工業(yè)計算機所收集到的數(shù)據(jù)通常會放在本機端,但也可以同時傳上Azure的公有云平臺,如此一來,廠商便可以直接到公有云平臺執(zhí)行機器學習分析。

同時也考慮到用戶將數(shù)據(jù)匯入后,可能不知道要用什么樣的模型去進行分析。 Azure內建了許多分析模型,用戶只須嘗試幾款不同的模型,拉出相關參數(shù),預測出的答案最接近實際狀況的分析模型,就會是最適用的模型,因此用戶不須要有很深厚的數(shù)學能力,就能使用機器學習。

服務器架構統(tǒng)一具優(yōu)勢公/私有云輕松轉換

然而,客戶在使用公有云時,可能很大的考慮點會是在于,公有云在數(shù)據(jù)保密性上還是遠不及私有云。 李玉秀表示,微軟長期以來皆是針對企業(yè)提供解決方案,企業(yè)在架設私有云時所使用的服務器,約有50%的機會是Windows Server,在架設數(shù)據(jù)庫時,也有50%的機會是Microsoft SQL Server。

因此采用Azure很大的好處在于,當用戶期望變成私有云架構時,將可很容易地從Azure云端平臺搬到企業(yè)的私有云,因其采用的是同一服務器架構。

此外,當開發(fā)人員還在做測試時,也就不必得耗費機器成本才能做機器學習,且當開發(fā)公司若還沒有太大的經費,一次性購買大規(guī)模的機器時,便可把Azure當作是臨時性地緩沖空間,這將會是Azure與其他業(yè)者提供的云端平臺之間很大的差異。


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