在 AIoT 的應用之中，為何需要邊緣運算協作管理平台？（1/3）
本系列文章介紹工業物聯網（IIoT）的發展趨勢，重點說明「邊緣運算協作平台」（Edge Orchestration Platform）的重要性，以及如何解決當前工業物聯網平台面臨的挑戰。最後，文章透過一個實務案例，說明 Edge Orchestration 平台如何協助企業整合 OT 和 IT 部門。
文／彭愷翔（Rick Peng）
工業物聯網（IIoT，Industrial Internet of Things）是指將感測器、設備和機器透過網際網路連接起來，形成一個智慧網路，以實現數據的收集、傳輸、分析和利用。這種技術應用在工業領域，旨在提高生產效率、降低成本、優化營運流程。
工業物聯網的前身 ─ 工業自動化
回顧工業自動化的歷史可以追溯到 20 世紀中期，當時機械式控制系統逐漸被電子式控制系統所取代。這一時期的自動化系統主要依賴可程式邏輯控制器（PLC）和分散式控制系統（DCS）來控制工業設備。這些系統透過有線網路（如 RS-232、RS-485 或是其他 Fieldbus）進行數據通訊，但仍然相對封閉，缺乏系統之間的互聯互通。
20 世紀末，邁向 SCADA 階段，這個時期，監控與數據採集系統（SCADA）的發展造就工業自動化的進一步發展。SCADA 系統允許透過遠端監控和控制，從而實現更高效的管理和操作。然而，SCADA 依然局限於本地網路內，且大部分系統依然是專屬系統，難以實現不同廠商設備間的互操作性。
現今的工業物聯網
21 世紀初 IIoT 概念的形成，隨著網際網路技術和無線通訊技術的發展，物聯網逐漸在工業領域得到應用。現今，隨著 5G、人工智慧、大數據等技術的進步，工業物聯網進一步實現了智能化和數據驅動的營業模式。工業物聯網廣泛應用於製造業、能源、交通、醫療等行業。在製造業中，IIoT 可用於設備監控、預測性維護和生產優化。在能源領域，IIoT 可以提高能源管理效率和安全性。在交通領域，IIoT 可以實現智慧交通管理、軌道運輸的安全性和物流管理優化。
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智慧製造與數位轉型 IIoT 的出現促使智慧製造和數位轉型的進程。工廠和生產線逐漸轉型為智慧工廠，透過 IIoT 平台和技術，工業設備可以自動化地進行數據收集、即時分析，提升決策的品質與反應的速度，並且大幅降低對於人力的依賴。此一階段人工智慧也逐漸落實到場域之後。雖然不至於遍地開發，但也讓人工智慧在工業領域裡面嶄露頭角，進一步提升了 IIoT 的應用範圍，從設備維護、能耗管理到整體營運優化，IIoT 的應用已經廣泛被應用在工業領域之中。
安全性與互操作性，在現今的 IIoT 系統中，安全性和互操作性成為關鍵挑戰。由於工業系統連接至網際網路，網路攻擊風險增加，如何確保數據和系統的安全成為首要考慮。此外，由於工業設備來自不同廠商，如何確保不同系統之間的無縫互操作性也是一大挑戰。
工業物聯網的未來
AI 技術的日新月異，正在改變整個工業物聯網的應用。未來的 IIoT 將向全面智慧化和自主化發展。隨著 AI 和深度學習技術的進一步成熟，工業系統將能夠自主學習、適應和優化生產流程，從而達到更高的效率和精度。
自主化工廠將成為可能，設備和系統不僅能夠互聯互通，還能夠協同運作，實現從生產計劃到產品交付的全流程自動化。走出工廠，不論在交通、能源、零售都將會有愈來愈多結合 AI 的應用，AI 將會徹底顛覆許多工業領域的相關應用，帶給各位意想不到的創新。
邊緣運算結合高速通訊，邊緣運算將在 IIoT 中扮演越來越重要的角色。由於大量數據需要在工廠現場進行即時處理，邊緣運算能夠減少數據傳輸延遲，提升系統反應速度。至於 5G 技術的引入將加速 IIoT 的應用，憑藉其高速、低延遲的特性，5G 將支援更多設備同時連接，並實現更即時的數據通訊，促進工業自動化的進一步升級。
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邊緣運算是 IIoT 的重要組成部分，它將數據處理能力從集中式的雲端服務移至接近數據源的地方，減少了延遲並提高了反應速度。邊緣設備包括感測器、IoT 閘道器和邊緣伺服器，它們能夠在數據產生的現場即時進行分析和預處理，減少了數據傳輸的負擔並提升了整體系統的效率。
雲地協作與混合雲架構，過去的10年是雲端服務蓬勃發展的黃金 10 年，許多雲服務廠商、SaaS 軟體服務商如雨後春筍出現在市場，企業也更願意擁抱雲端服務。但隨著雲端技術的演進與使用者需求的提升。過往從單一雲服務的架構已經逐漸轉變為多雲混合架構，再加上雲端運算無法滿足邊緣端即時性的需求。
因此，雲地協作將成為市場的主流趨勢，透過雲端易於變動的特性，提供彈性的規劃與源源不絕的算力；再結合邊緣端的硬體平台，滿足邊緣端即時反應的需求，建立雲地協作的架構。雲端整合是將邊緣收集到的數據進行更深層次的分析和儲存。雲端平台提供了強大的運算資源和先進的分析工具，可以處理大量的數據並從中提取有價值的洞察。透過雲端，企業可以實現跨地區、跨部門的數據協作，從而更全面地優化生產流程和決策制定。
工業物聯網（IIoT）從邊緣到雲端的數據協作，為工業流程創造了一個劃時代的革命。本文探討在管理 IIoT 範疇內複雜數據流時所面臨的挑戰，從邊緣運算的細微之處到無縫的雲端整合，對於釋放數位轉型的潛力至關重要。隨著工業迎來工業 4.0 的變革，從邊緣到雲端的數據協作成為一個關鍵的推動力。工業物聯網由無數的感測器、設備和機器組成，要求數據無縫流動與數據的安全性，以便提高決策品質和營運效率。然而，部份製造業者對於雲端服務還是存在某種程度的擔憂，相信隨著本文的介紹，能夠對於雲端服務有更深入的認識，有朝一日也可以擁抱雲端服務。
工業物聯網面臨的挑戰
工業物聯網的興起，開啟了另一篇章。過往工業現場的通訊都屬於私有的通訊協定、封閉的網路架構、非加密的資料傳輸，但隨著設備聯網進入到工業場域，既有的架構與基礎設施也面臨極大挑戰，本文將帶領讀者探索工業物聯網與傳統物聯網有何差異？再進一步探討現階段的工業物聯網所遇到的挑戰，最後再帶領讀者了解數據治理的重要性，以及數據治理在 OT（Operation Technology）與 IT 之間的關聯性。協助讀者對於工業物聯網有更深入的認識，進而思考企業雙軸轉型如何因應與規劃。
工業物聯網與傳統物聯網的不同
工業物聯網（IIoT）和傳統物聯網（IoT）在許多方面都有顯著的不同。以下是從系統的穩定性、即時性、系統架構和安全性等方面的比較：
- 系統的穩定性
‧IIoT：穩定性是關鍵，因為任何故障可能導致生產中斷或設備損壞。IIoT 系統需要高度可靠的硬體和軟體，部份關鍵基礎設施還會配置冗餘系統和嚴格的容錯機制，以確保長期穩定運行。
‧IoT：相對於 IIoT，對穩定性的要求較低。一般消費級 IoT 設備如智慧家居產品，即使偶爾出現故障，也不會造成嚴重後果。 - 即時性
‧IIoT：對即時性要求非常高，特別是在製造和自動化過程中。數據必須能夠即時收集、處理和回饋，以實現精確控制和快速響應。
‧IoT：即時性要求較低。一般的智慧家居和消費級應用，延遲幾秒鐘通常不會影響使用體驗。 - 系統架構
‧IIoT：系統架構通常更為複雜，包括感測器、邊緣設備、閘道器、雲端平台和企業系統的整合。這些系統需要處理大量數據，並且能與現有的工業控制系統（如 SCADA、DCS）無縫串接。
‧IoT：系統架構相對簡單，主要包括感測器、閘道器和雲端平台。數據量較小，處理要求也較低，主要側重於連接和應用層面的便利性。 - 安全性
‧IIoT：安全性是重中之重，因為工業系統往往涉及關鍵基礎設施和生產過程。需要多層次的安全防護，包括網路安全、設備安全、數據安全和操作安全。此外，合規性和法規要求也更加嚴格。
‧IoT：安全性仍然重要，但風險較低。消費級 IoT 設備通常只需要基本的網路和數據保護措施，雖然也可能面臨隱私和數據洩漏風險，但影響較小。 - 數據處理和分析
‧IIoT：需要處理大量的即時數據，並進行複雜的分析以優化營運和設備維護。例如：現階段許多製造業與運輸業，已經大量使用人工智慧和機器學習技術來進行預測性維護和營運優化。
‧IoT：數據處理量較小，分析需求較簡單。主要集中在提高用戶體驗和簡化日常操作，例如智能家居的自動化控制和狀態監測。 - 規模和成本
‧IIoT：規模通常較大，涉及大量的設備和複雜的系統集成，因此初期投資和營運成本都很高。維護和升級的成本也較高。
‧IoT：規模較小，部署和運行成本相對較低。消費級 IoT 設備通常價格便宜，易於安裝和使用。
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總體來說，工業物聯網（IIoT）在穩定性、即時性、系統架構和安全性等方面都比傳統物聯網（IoT）有更高的要求，這是由於其應用環境和使用需求所決定的。IIoT 涉及關鍵基礎設施和生產過程，需要高度可靠和即時的數據處理及多層次的安全防護，而傳統 IoT 則更側重於消費應用的便利性和易用性。
工業物聯網所面臨的數據流挑戰
工業物聯網有別於一般物聯網，對於數據安全性、邊緣設備之間的互聯互通、低延遲、可擴展性都有更高的要求，上述的議題都是在規劃工業物聯網數據流最常面臨的挑戰。透過本節的探討，讓讀者能夠更全面性的掌握在規劃工業物聯網數據流可能面臨的挑戰。
- 邊緣運算的複雜性：邊緣運算靠近數據源，帶來了數據處理和管理的複雜性。在邊緣實現高效協作需要強大的計算能力、實時處理以及在傳輸前過濾和優先處理數據的能力。
- 數據安全與隱私：IIoT 數據通常包含與工業流程相關的敏感資訊。保護數據在從邊緣到雲端過程中的完整性、機密性和隱私是一個持續的挑戰，需要落實加密技術、安全協定和遵守監管框架。
- 邊緣設備間的互操作性：IIoT 中多樣的邊緣設備引入了互操作性的挑戰。標準化通訊協定並確保不同設備之間的無縫互操作性對於數據流至關重要。
- 網路延遲和可靠性：IIoT 應用通常需要即時數據來進行關鍵決策。網路延遲可能會阻礙數據從邊緣到雲端的及時傳輸，影響從 IIoT 系統中得出洞察的可靠性。
- 系統的可擴展性：隨著連接設備數量的不斷增加，IIoT 部署的規模需要可擴展的數據協作解決方案。確保基礎設施能夠處理不斷增加的數據量而不降低性能是一個持續的挑戰。
- 與既有系統串接：過往企業存在許多既有的 IT 系統或是在工業現場滿足不同需求的系統，例如：MES、WMS、EAP，都會涉及到數據流。如何確保數據流的順暢，避免造成數據孤島（Data Silo），亦是 IIoT 應用的關鍵挑戰之一。
數據治理在 OT 應用的重要性
在 Operation Technology（OT）架構下，數據治理的落實需要結合工業操作技術的特性與需求，並與現有的 IT 基礎設施進行有效整合。OT 與 IT 的主要區別在於，OT 更加注重工業現場的設備運行和過程控制，因此數據治理在 OT 環境中的落實需要特別考慮即時性、安全性和操作穩定性。以下是如何在 OT 架構中落實數據治理的關鍵步驟：
- 建立統一的數據治理框架
‧OT 與 IT 的協同治理：確保 OT 和 IT 部門協同合作，制定統一的數據治理政策和標準。這包括數據分類、數據所有權、數據質量管理等方面的標準化。
‧跨部門數據治理委員會：設立包括 OT 和 IT 專家在內的數據治理委員會，負責監督和管理數據治理的落實，確保數據治理政策能夠適應 OT 環境的特殊需求。 - 數據品質與一致性管理
‧即時數據監控：在 OT 環境中，數據通常來自各種現場設備和感測器，這些數據的品質對生產過程的穩定性至關重要。應實施即時數據監控和分析系統，確保數據的準確性和一致性。
‧數據同步與標準化：確保 OT 生成的數據與 IT 系統中的數據保持同步，並使用統一的數據格式和標準，避免數據不一致或格式錯誤帶來的問題。 - 數據安全與隱私保護
‧工業控制系統（ICS）安全：針對 OT 環境，特別是工業控制系統（如 SCADA、DCS）的安全性進行強化。使用專用的防火牆、入侵檢測系統（IDS）、虛擬專用網路（VPN）等技術，保護數據免受外部攻擊和內部濫用。
‧數據存取控制：根據角色和職責設置數據訪問權限，確保只有授權人員可以訪問或修改關鍵數據，並記錄所有的數據操作行為以供審計。 - 數據生命周期管理
‧數據收集與儲存：在 OT 系統中，數據通常是即時產生的。需要設計有效的數據收集、儲存與歸檔策略，確保數據的完整性和可用性。特別是對於歷史數據的儲存，應考慮數據的歸檔和清理政策。因為許多工業現場的設備儲存容量有限，必需適時的清除與歸檔，以避免數據過度累積影響系統性能。
‧數據分析與使用：制定規範，確保數據在被分析和使用時，能夠有效支援營運決策。例如，利用邊緣計算技術進行即時數據分析，以減少數據傳輸的延遲和網路頻寬的耗用。 - 數據治理工具與技術應用
‧邊緣運算協作（Edge Orchestration）管理平台：將數據治理落實在 IIoT 平台的架構之中。因為數據治理發展，近年逐漸興起的『Edge Orchestration』概念將有機會引領 IIoT 應用的發展。透過邊緣運算協作（Edge Orchestration）的架構，確保 OT 數據可以被高效率的收集、處理和分析。同時確保數據的可用性之外，更將資料的主導權回歸給使用者，有別於傳統工業物聯網從資料搜集、處理、可視、分析的一條龍架構。透過邊緣運算協作管理平台，更著於數據的可用性、完整性、安全性，實現 IT 與 OT 資料的無縫串接，讓 IT 人員完整掌握 OT 數據，非常適合 IT 人員與 OT 人員導入在工業現場，落實 OT 數據治理。
‧自動化與邊緣運算：隨著自動化技術和邊緣運算技術的不斷提升，並且結合新興的 Edge AI 技術，從而實現數據的邊緣即時處理和決策。邊緣運算與 Edge AI 將可以減少數據傳輸的需求，在邊緣端進行資料處理，讓決策與反應能夠更即時，同時減少雲端或是伺服器端的負載。
工業物聯網有別於一般物聯網，對於數據安全性、邊緣設備之間的互聯互通、低延遲、可擴展性都有更高的要求，在思考建構工業物聯網架構同時間，更需要考量到 OT（Operation Technology）與 IT 的數據治理。藉由導入邊緣運算協作（Edge Orchestration）平台，將能更有效的串接 OT/IT 資料，加速企業的雙軸轉型。
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下一篇文章，筆者將分享 Edge Orchestration 概念背後的技術基礎架構，讓讀者能夠更有系統性的認識 Edge Orchestration 的論述，從而與既有的 IT 系統結合，打破 OT 與 IT 之間的藩籬。
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