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」](/art/2020/11/041605240860/p1S.JPG)
图一 : Gartner「2020十大科技趋势报告」 |
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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。
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
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。