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駕馭數位科技 建立工業4.0之資訊架構

2020-05-07
分類 : CXO分享, 原生現場
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聯華電子資訊工程處企業安全處協理王邦明

聯華電子資訊工程處企業安全處協理王邦明以過來人的經驗,分享智慧製造基礎架構建置之道。

彙整/明雲青


有​人曾問,為何一定要迎向「工業4.0」?主要癥結在於工業4.0是革命,今天不管你面不面對它,它都在那個地方、不會消失。談到實踐工業4.0的挑戰,可從兩個角度來看:一是技術面,隨著AI、Big data、雲端運算、IoT等許多新技術現身,若對手懂得活用它們,而你卻不用,恐陷於競爭劣勢;另一是管理面,須跳脫從前大量、固定的生產模式,設法讓營運變得更有彈性、更動態也更快速。

上述兩大挑戰的背後,都不約而同指向數位化。聯電所體認到的數位化,包含兩個趨勢:首先在未來世界,機器會慢慢變得跟人類一樣聰明,其次人與機器一起合作做一件事會是大勢所趨。

那麼智慧製造與傳統製造的基礎架構有何不同?根據經驗法則,大約每隔15年會出現IT世代翻轉,但近幾年變化速度加劇,今日一支手機的能力比1950年的大型計算機強大許多,在網路方面也有莫大變化,逐漸從有線網路連結走向無線環境,使得通訊不再被線綁住、甚至電源也不再被線綁住,加上Wireless傳輸速度愈來愈快,讓更創新應用慢慢被建構起來。

說起智慧製造,主要圍繞三個核心技術,一個是IoT、指的是後端的骨幹及基礎架構,二是Big data,再來端視企業如何處理這些Big data,此即牽涉到第三個重點、即是AI。具體來說,AI的基礎為 Big data,這些 Big data 係經由IoT收集而來,最終透過AI達到智慧製造的核心目的,從過去單純的機械自動化,轉換成為智慧型自動化。

過去比較像是工人智慧,由人來做思考、產生運算邏輯,至於AI大不相同,首先它來自數據驅動、而非倚賴人類經驗,其次它的運算邏輯是動態的,再者它具有自主性,不純粹只是自動化。

一以來人類經驗累積,須從許多資料慢慢梳理出資訊、知識,最後形成智慧,整個演進過程往往長達數十年,反觀AI,透數位資料、資料探勘與建模,短短幾天即可將需要做決策或推論的部份架構出來,前後流程有極大差異。在知識演進過程,ML模型非一成不變,而是依據環境變化而動態調整,且由機器來主導箇中變化,而非取決於原先設定好的規則。

王邦明說,現今企業要建立的 AI Server 架構,其中有兩個不同層級,一是推論功能可配置於前端,與機器設備相連接,便於即時反應,另一是模型訓練的部份,由後端伺服器來執行。原來判斷伺服器快慢的依據,不外乎CPU時脈與核心數量,現在除CPU外,還有GPU、DSP、DLA等許多其他不同的加速器進來,企業可按應用目的選擇不同的元件,例如要做大量圖形運算,適合使用GPU;假使要做很多向量計算,可考慮採用TPU達到加速效果;若要做線性代數加速,則考慮使用英特爾的Nervana(Lake Crest)架構。

總之AI是實踐智慧製造的關鍵之一,今天企業要佈建AI,會面臨到的幾個選擇包含如何建構後台伺服器,是要用GPU或其他特殊加速卡,與此同時,如何把訓練好的模型部署到邊緣端,亦是考量重點。另外他認為Container、及協助做管理的工具如Kubernetes(K8s),亦是值得關注的技術趨勢,只因有了它們、再結合SDDC(軟體定義資料中心)想法,便可輕易將地端上原有方案變成IaaS、PaaS或IaaS,轉換為雲原生環境,與既有的基礎建設或應用環境達到鬆散耦合,從而被靈活移轉到其他地方執行,實現所有混合雲結構,有助於讓更多智慧應用應運而生。

標籤: 工業4.0智慧製造王邦明聯華
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