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制造系统导入AI 集中与边缘运算将并存
 

【CTIMES/SmartAuto 王明德 报导】   2018年12月24日 星期一

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1969年PLC问世後,自动化技术在制造领域逐渐站稳脚步,如今已是全球制造系统的核心架构,由於制造系统讲究稳定,因此对新技术、新架构的接受速度向来缓慢,不过近年来消费市场快速变动,对全球制造业带来严峻挑战,导入智慧化架构成为业者永续经营的必要策略,而在新世代的制造系统中,工业物联网不仅成为核心架构,更会与AI(人工智慧)结合,落实智慧化愿景。

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所有场域应用的物联网,其架构都相同,都是由感测器、通讯网路与云端管理平台所组成的3层架构,由感测器撷取设备数据,再经由通讯网路传送到上层云端平台储存、运算,最後再以分析出来的资料作为系统运作的决策叁考,而在整体架构中,AI过去多被建置在上层的云端平台,透过强大的机器学习演算法,分析由终端感测层传回的海量数据。

不过机器学习演算法需要一定的运算时间,其目的也多在解决制造业类似像是制程排程最隹化的长时间问题,对於制程中会遇到的即时问题反应与控制指令回??会缓不济急,近两年边缘运算概念兴起,成为工业物联网的即时性问题的最隹答案。

边缘运算的做法是让终端设备具有一定的运算能力,具有边缘运算设计的工业物联网架构,必须先建立起一套数据流模式,当感测器撷取到设备得状态数据後,就将数据传送到通讯层的闸道器,闸道器在依系统建构时的设定让数据分流,需要即时处理数据传送到前端控制器,让自动化设备可以快速反应,需要储存累绩为长期资料的数据,则送往资料库储存,上层再透过运算平台分析出结果,提供管理者作为决策叁考,因此现在完整的工业物联网,其AI会被分别设计在会有终端与云端两部分,让分散式与集中式运算在架构中并存,彼此各司所职。

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