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IPC的8个趋势与5个挑战
从智慧制造走向多元应用

【作者: 季平】2024年03月26日 星期二

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IPC的应用场景已经走出过去的框架,不只2B智慧工厂的人机介面(HMI),也出现2C的应用,距离消费者端越来越近。研调报告指出,预计全球边缘运算市场规模将从2023年的536亿美元成长至2028年的1,113亿美元,年复合成长率(CAGR)为15.7%。


随着AI技术神速突破,与之相关的软体、关键零组件、智慧型装置、平台、应用服务等产业生态链也持续扩展,大数据、云端、物联网、VR/AR/XR等AIoT新应用也带动着各产业数位升级。其中,工业电脑(Industrial PC;IPC)产业链也在这个过程中默默发光,跳脱传统机械与制造业框架,应用范围越来越多元。


IPC是专为工业环境设计制造的电脑系统,主要应用於工厂、企业端控制、监控、自动化等领域,因应智慧化趋势,产品及服务逐渐走向少量、多样客制化,并不需要太强的算力或效能,但是,由於IPC长时间运作於包含工业在内的各类环境中,对於不断电、稳定、可靠和耐用性的要求相当高,需通过严格验证与合规性认证(如耐高/低温、耐震、防水、防火等测试)。


IPC的新机会:从智慧制造走向多元应用

IPC的应用场景已经走出过去的框架,不只2B智慧工厂的人机介面(HMI),也出现2C的应用,距离消费者端越来越近,比方各大超商使用的收银机、刷卡机与POS机,或者餐饮业使用的点餐机器人、ibon服务与票务服务使用的KIOSK自助服务机,或者智慧仓储、无人刷卡支付机、医疗用机械手臂、数位电子互动看板、博弈游戏机甚至军工等使用场景成为IPC的新战场,未来可能出现更多AI IPC的多元应用。


IPC的运作分为三大面向:资料搜集、传输运算及远端监控。IPC的终端应用仍以制造、物联网与交通运输为大宗,而在智慧制造、智慧仓储、零售(如点餐机器人、POS、Kiosk机等)应用已渐趋成熟下,车联网(V2X)、智慧交通(如道路车流/车速监控、科技执法、车牌辨识、车队管理系统等)会是比较有发展空间的机会点,尤其车联网等联网设备多半必须承受多变、恶劣的气候环境,加上AIoT智慧物联网与边缘运算技术的逐渐落地,IPC可以被安置在更多边缘端设备中,有助减少回传至云端的运算量,因而大幅降低运算延迟与频宽的使用,具有极隹的应用优势。


研调公司MarketsandMarkets报告指出,预计全球边缘运算市场规模将从2023年的536亿美元成长至2028年的1,113亿美元,年复合成长率(CAGR)为15.7%。研调机构Gartner则预测,2025年全球约有75%的企业资料会在资料中心外的边缘端产生与处理,提高边缘端导入高效运算的必要性,有助IPC供应链的成长。比方可以透过边缘运算系统的IP相机侦测违停、超速、闯红灯等数据,撷取AI影像分析决策,针对违规车辆迳行举发,或是透过智能系统控制及切换灯号,甚至可以根据不同时段、离尖锋路段人车流量状况设定切换路灯及交通灯号秒数,以确保车流畅通与行车安全。


随着5G、工业4.0、IIoT、AIoT的发展,IPC未来可能迎来强劲智慧或数位转型需求。IMARC Group数据显示,2022年IPC市场规模约50亿美元,法人预估2028年将达65亿美元,年复合成长率(CAGR)达4.4%。而5G、IoT、云端、高效能运算与视觉应用、AI与机器学习(ML)、自驾车与车联网应用,甚至军功与无人机等应用都会是IPC可能切入的领域(表一)。比方IPC龙头研华研发的军规产品就具备IP65防水防尘保护、军规MIL-STD-810H抗震能力、宽温-40。C至70。C下稳定运作的特性,满足特殊产业客户需求。


表一:IPC的8个应用新趋势 IPC应用 说明 (1)5G通讯技术与IoT物联网应用 IPC更有可能连接和控制智能设备与工业自动化系统,提供高数据传输速度与连结稳定性。 (2)云端整合与边缘运算分析应用 云端与边缘运算技术的应用带来更多数据存储与分析选项,有助远程监控及管理。 (3)高效能运算与视觉应用 推动IPC硬体升级,以满足更复杂及高处理能力的使用需求。 (4)AI与机器学习(ML)应用 IPC搭上AI与ML技术,可以进行智能化数据分析、预测及自主决策,提高生产效率并能降低故障风险。 (5)智慧交通(自驾车与车联网)应用 可支援先进驾驶辅助系统(ADAS)等技术与车联网系统,以及协助运输与车队管理,还能提高科技执法效能。 (6)军工及无人机应用 IPC的强固型或「Mission-Critical」(关键任务)产品能力,能满足军工及无人机等客户需求。 (7)触控萤幕应用 多点萤幕、手势识别等应用增加直观交流的互动性与方便性,有助提升使用者体验。 (8)净零排放趋势带动永续应用 全球净零排放趋势将带动IPC公司向ESG永续科技方向发展,提供数位、能源、资安与AI等转型解决方案。

图一 : 研华军规产品具备IP65防水防尘保护、军规MIL-STD-810H抗震能力及宽温-40。C至70。C下稳定运作的特性。(source:研华)
图一 : 研华军规产品具备IP65防水防尘保护、军规MIL-STD-810H抗震能力及宽温-40。C至70。C下稳定运作的特性。(source:研华)

IPC面临的5个挑战

IPC属於高度寡占市场,一旦打入供应链,黏着度相对高,不容易被替换掉。目前主要供应商如台湾的IPC龙头研华,全球市占率高达41%,其馀市场多掌握在德商西门子(Siemens Aktiengesellschaft)与Beckhoff手中,前者市占率约8%,後者约7.5%。


台湾IPC两大龙头分别是研华与桦汉,背後有华硕及鸿海集团做靠山,还有第三大工业电脑厂凌华,以及安勤、振桦电子、飞捷、广积、艾讯、威强电、融程电、虹堡、立端、维田等专注於相关领域。以研华来说,产品应用领域包含自动化、交通、零售、医疗、网通、博弈、强固型电脑、POS机等;振桦电子、安勤、飞捷主攻零售、医疗领域;艾讯专注於交通运输;威强电则专注於边缘运算、网通领域;广积瞄准高度客制化的强固型嵌入式电脑解决方案。


辉达(NVIDIA)执行长黄仁勋在美国时间3月18日的GTC大会上大秀人型机器人,再掀生成式AI话题,也引爆台系机器人供应链商机。IPC大厂凌华在AMR自主移动机器人领域深耕布局,早在去年已推出Pocket AI袖珍型可携带AI加速器,采用辉达RTX A500 GPU,随??即用,颇受好评。


图二 : 凌华推出的Pocket AI袖珍型携带式Nvidia RTX A500 GPU。(source:凌华)
图二 : 凌华推出的Pocket AI袖珍型携带式Nvidia RTX A500 GPU。(source:凌华)

不过,虽然应用领域增多,但是随着各行业整合软体系统应用於工业自动化、交通、运输、航空、物流、环保、生活服务、金融、零售、医疗、通讯等各领域的需求增加,对於IPC的耐用性、稳定性、可靠性、多样化I/O接囗、远程监控及管理能力的要求就越高。大环境与新的应用场景变化带来新机会,也为IPC带来新的挑战,如少量多样的生产管理、优化软硬体整合体验等。


【挑战一】少量多样的生产管理能力

AI趋势下,不论是智慧制造、智慧交通、智慧医疗还是智慧生活,IPC的应用有助优化生产流程、落实即时监控与预测性,进而提高产品品质、降低生产损耗。不过,少量多样的生产模式也影响了IPC的管理模式,尤其IPC零组件多样、高单价而且相当精密,需要留意少量多样趋势下如何控管物料等生产流程的问题,以提高竞争力。


【挑战二】优化软硬体体验的整合能力

当IPC跨出制造业,拥抱各种智慧应用场景,首先必须了解终端使用者或客户需求。跨足不同产业对IPC业者来说充满挑战,比方跨足智慧交通、智慧医疗或博弈领域却对产业生态与使用需求不了解,对业者来说都会形成进入门槛。了解业态与需求才有机会优化IPC的软硬体整合优势,比方跨入军工、交通运输或医疗领域,一定要先了解该产业的使用及专业需求,才能提供符合需求的解决方案,创造好的操作体验及符合需求的使用效能。


【挑战三】生产导向转为应用导向的能力

全球IPC商业模式已经改变,近年来许多台湾业者已经从单纯的代工OEM走向ODM,从生产导向转为应用导向,甚至有业者从代工厂变身为品牌厂OBM。当IPC走向应用导向与品牌经营,就不能只是纯粹做好「工业泰勒化」的生产分工管理,而是要站在使用者角度与需求打造品牌价值,甚至加入行销概念。


以餐厅里的点餐机器人或POS、KIOSK系统来说,如何站在使用者立场思考使用动线,顾及效率与便利性,甚至提高互动性与趣味性,在功能之上添加不同的加值乐趣等,都是业者可以换位思考的切入点。不够熟悉应用场景宛如隔靴搔痒,无法做出好的产品或应用服务。


【挑战四】提供整合性解决方案的能力

IPC业者已经逐渐从硬体厂商转变为整合性方案服务的提供者。随着AI、AIoT、IIoT、云端、大数据、边缘运算、5G等技术快速发展,IPC应该更有能力透过智慧化工具提供完整的解决方案,而且不只提供问题发生後的解决方案,还要能预测潜在问题,早一步提出解决方案,善用智慧化的预测与判断能力,提供一条龙式的解决方案。比方使用端发生问题时,就可以主动且即时地传递讯息到企业云端进行控制,甚至主动提出解决问题的建议,从低阶的售後型服务转变为高阶的谘询型服务,有助提高IPC的整体价值。


【挑战五】强化数据安全与网路安全的能力

随着网网相连蓬勃发展,更多的传感器与设备都将与IPC连接,不论是工业物联网、车联网或其他智慧联网,在实现更高层次的数据搜集、分析与应用之际,也为数据的安全性问题带来重大挑战。IPC必须有能力保护生产数据、企业机密或个人资讯,如何建立及提供更加稳固的数据安全体系也是IPC需要强化的能力之一。



图三 : 德承推出搭载Alder Lake-P的DI-1200工业电脑,其小巧的设计非常适用於移动式的设备。(Source:德承)
图三 : 德承推出搭载Alder Lake-P的DI-1200工业电脑,其小巧的设计非常适用於移动式的设备。(Source:德承)

结语

IPC龙头研华董事长刘克振认为,随着AI发展越趋成熟,将加速各领域的应用落地,比如工厂、零售、医疗等场域,他尤其看好边缘AI的发展,特别是设备繁多的工厂中,许多机密资料无法全数上传云端,因此边缘AI发展可期,「AI、IoT新时代,研华未来不可能只做硬体,必须做到软硬协作(Orchestration)。」


另一家IPC龙头桦汉近年来从硬体跨足软体与云端应用服务,转型AI、ESG布局,朝着IPC 3.0增值方向发展,希??成为最强大的AI智慧领导整合供应商,未来将提供硬软整合、云网结合、智慧连动的订阅式服务,充分运用ESaaS (Ennoconn Solution as a Service) 平台提供开放性混和云解决方案。


除了边缘AI,各种创新与技术升级也会使IPC的终端应用场景变得更多元,可??带来更高效、更智慧的多元解决方案,成为AI世代网网相连的重要支柱。继AI半导体、AI PC与AI手机後,AI IPC同样令人期待。


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