近五年来，「数位转型」就一直盘据在多家国际调研的关键技术排名之中，被认为是影响未来企业存活的决定性因素。也就是说，目前还没开始着手数位转型相关布局的企业，将来应该很难持续存留在市场之中。

这个看法，也广泛受到产业界的认可，并且投入相当的支出来实践数位转型。根据国际数据资讯（IDC）的调查，全球投入于数位转型相关的服务与科技支出，在2017年至2022年的年复合成长率达16.7%，预期2022年的金额更将达到1.97兆美元。而顾能（Gartner）的调查也显示，自2019年起，企业就开始把数位转型列为首要任务，并有33%企业的数位计画来到成熟阶段，且仅仅只有4％组织没有相关规划。

Gartner其实也是数位转型的主要倡导者之一。他们在去年底就提出了「2020十大科技趋势报告（Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020）」，揭示未来5到10年将影响世界的科技趋势。这些趋势包含了：超自动化（Hyperautomation）、多重体验（Multiexperience）、普及化（Democratization）、人类机能增强（Human augmentation）、透明与可追溯（Transparency and traceability）、强化边缘运算（The empowered edge）、分散式云端（The distributed cloud）、自动化物件（Autonomous things）、区块链应用（Practical blockchain）、人工智慧防御（AI security）等十大领域。

分散式网路架构与智慧化是核心技术

从这十大科技趋势来看，可以知道分散式网路与智慧化技术，几乎就是未来几年的科技主轴，当然，它同时也就是目前数位转型的核心技术。

但究竟什么是数位转型？还是有必要先弄清楚一下。依据Gartner的定义，数位转型指从IT现代化（例如云端运算）到数位优化，再到创造新的数位商业模式的任何事物。

从这个定义可知，数位转型是个渐进式的过程，它先从硬体的IT设备的现代化开始，然后进入所谓的数位优化（运用数位资料改善流程与效能），最后进而创建出新的数位型商业模式，而这也是数位转型的最终完成式。

所以数位转型的目标，就是要迈向商业模式的改变，而由于每个产业的每家企业都不尽相同，因此必须透过实作循序渐进地找到属于自己的模式。然而，尽管每家企业的最终商业型态不同，但是下手处却是十分类似，就是都要从IT设施的现代化开始，并进入数位化的智慧型管理。

而在目前这个时代，其最关键的技术就是以云端运算、物联网和人工智慧为核心的AIoT架构下的各项制造与管理系统。以Gartner的十大科技趋势为例，像是「超自动化（Hyperautomation）」，它就是机器人流程自动化（RPA）、人工智慧（AI）、机器学习（ML）及流程挖掘等技术的整合。

强化边缘运算（The empowered edge），则是要将集中式的大型服务分解，切割成更小、更容易管理的单位。且边缘节点更靠近用户终端，进以能加快资料处理与传送，减少延迟。基本上物联网和5G，就是强化边缘运算的概念。

当然数位转型并不是只有硬体和软体的部分，人员的管理和员工的技能也需要有所转变，才能够真正进入数位转型的完成式，因为商业模式的追寻是整体企业共同的成果。

图一 : Gartner「2020十大科技趋势报告」

智慧工厂自主化转型趋势

Arm首席应用工程师沉纶铭指出，不管任何企业，数位转型都是一段漫长的旅程，对于涵盖多项设备的制造业也不例外，在智慧工厂朝向「自主化」的趋势发展中，下列几点需要特别注意：

●可扩展的计算能力，以省电的方式解决不同的工作负载；

●结合安全性与即时性，避免系统故障或网路受损的潜在风险；

●随着系统复杂性增加，来自多个感测器（如：视觉、雷达及光达）的感测器融合（Sensor fusion）讯息必须结合机器学习，得出准确及可行的资讯；

●所有硬体皆须透过整体性的规模设计，以运行自主系统所需的复杂工作负载，并同时具备高效能以进行商业部署。

图二 : 关键能力自主化系统

目前制造业转型面临的痛点包含产线设备效能有限，无法因应新兴的与复杂的工作负载；过去部署的设备与新购入设备整合不易，缺乏即时反应；以及设备、系统的安全性等。为解决上述痛点，成功的智慧解决方案可由四个面向切入，分别是：效能、即时处理能力、资安与功能性安全。这「四大要件」在 IIoT 的部署中，扮演重要角色，将直接影响各式工业的发展，从工厂自动化、现有工厂设备的整合，到作业负载的整合以及机器人应用等。

要件一：效能

工业自动化涵盖多元 IIoT 装置，包含感测器、机器人等应用，进而带动运算的需求。在这样的工业领域中，CPU、GPU、甚至是 NPU 的应用会因目的及作业负载的需求而有所不同。目前 IIoT 的发展趋势聚焦在单一可扩充的架构，以降低总拥有成本。例如：许多制造用机器人为建构于分散式控制系统拓朴，包括主要路径规画、安全系统、伺服传动、安全性等功能；而每个系统运行在不同 CPU 架构则代表开发周期中重叠与再使用资源的情况很少，进而提高潜在投资成本。因此若将多种系统合并为单一架构，即可降低工程成本。

要件二：即时

每条生产线包含所有产品制造周期须同步控制的数千个马达、伺机装置与致动器，因此「即时处理能力」在制造领域极为关键。这些元件的控制，必须透过可程式化逻辑控制器、I/O 模组以及马达驱动等装置达成，而这些装置的效能是以「周期时间」来衡量；因此，系统的即时决策对于电子装置来说十分重要。随着智慧制造应用需要越来越高的运算效能，对于即时处理能力的需求也随之增加。

要件三：资安

防范各种资安漏洞与威胁，是智慧制造工业系统的重中之重。随着运算技术（OT）与资讯科技（IT）的整合，来自工厂外部的攻击可能更加严重，为硬体与软体带来额外资安保护的需求。目前Arm 拥有可实现端到端安全防护的众多技术，包含 Trust Zone、CryptoCell 与 PSA Certified 等。随着 IEC62443 工业自动化网路安全标准越来越受各界重视，PSA Certified 也针对这个越来越重要的标准，投入 PSA Certified 框架，确保整体供应链的设备皆符合规范。

要件四：功能性安全

功能性安全是系统检测、侦错以及发生故障时保障安全、减少损害的能力，以防止对人员与环境所造成的伤害。所有具备整合「功能性安全」的设备，都要遵循 IEC61508 工业安全标准，此标准要求系统功能正确运作，当出现可能危及安全的故障时，能够检测出来并加以管控，以避免危害。 Arm Safety Ready 的产品符合 IEC61508 工业应用标准，获得授权的单位能取用支援的附带资源，为 IIoT 打造具功能性安全的装置。此针对功能性安全的承诺，能够支援更快速的发展、验证，以及进行安全产品的部署。

机器自主

图三 : Arm首席工程师沈铭纶

Arm首席应用工程师沉纶铭认为，「机器自主」是未来工业发展趋势，主要应用包含工厂自动化、工业 4.0（工业物联网）、移动式机器人等智慧制造领域。自主化系统的重要关键包括：

●具备可扩充的运算能力，以最有效率的方式处理工作负载；

●将复杂的系统进行资讯整合，透过机器学习达到智能应用；

●全面整合硬体设备以进行复杂的工作负载，同时利用最佳功效来实现系统的商转；

●提供安全与即时的回应，避免因系统故障或网路攻击所造成的损失；Arm 在安全方面投入大量资源，将 Safety Ready program 结合 Arm IP、软体工具、安全认证文件与合作伙伴，打造更大、全面性的生态系，以加速带给产业更安全的解决方案。

制造业的数位转型已被广泛讨论，根据拓墣产业研究院资讯显示，2024 年全球智慧制造市场规模将上看 4,000 亿美元，年复合成长率达 10.1%。针对厂商大规模投入智慧制造领域的变化，可从下列两个方向来探讨：

方向一

针对既有厂房与产线，其转型策略着重于整合现有多元装置，并运用经过加速以及基于现场经验的开发方式与既有工具，以落实智慧制造，因此可能面临软硬体整合及新旧产品相容性的问题。

方向二

针对新设厂房或产线，须由基础规画能够长久实行的转型策略，导入智慧制造相关解决方案以满足智慧工厂及自主系统的需求。

结语

今年受到疫情影响，全球制造业相继面临供应链断链、重组以及工厂外来劳动力短缺等问题，触动业者更加重视数位化的重要性，加速推升「工业 4.0」的需求与关注度。在疫后新常态建立、商模改变，以及全球产业链可能重组的情况下，制造业更该把握转型时机点，加速数位转型脚步，我们也期待未来将会有更多的工厂导入自主系统，迈向智慧制造的新时代。