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【工業4.0】WISE-PaaS如何加速實現AIoT邊緣智慧

   

導入AIoT技術以提升企業競爭力已是大勢所趨,本文介紹研華科技推出的WISE-PaaS物聯網平台如何協助企業加快AIoT的部署腳步。

物物相連的物聯網(IoT)願景,已逐步地在各個領域生根落地,例如工廠、能源、醫療、交通、零售、物流等產業,近兩、三年來更將IoT收集來的感測資料,進一步結合人工智慧(AI),走向更能帶出營運效益的AIoT平台架構。

對於有意轉型的企業來說,導入AIoT的需求強烈,但整個AIoT的軟硬體系統需求涵蓋廣泛的裝置端及雲端,如何階段性且無縫接軌的導入,是讓多數企業感到相當苦惱的事情,這時尋求外部有經驗的方案商或系統整合(SI)商來協助建置,無疑能加快跨越門檻的速度。

早在2014年即發表的WISE-PaaS,即是研華科技為此需求而推出的工業物聯網雲平台,此平台除了豐富的設備邊緣軟體服務,第四代WISE-PaaS平台更強化了雲架構的運維能量,以微服務、產業聚焦的工業APP提供各行業快速集成應用,其結構由下至上涵蓋了基礎設施管理 (IaaS Management);微服務及數據平台(Microservices & Data Platform);以及物聯網產業工業App (Domain I.APP’s) 等三層架構,請參考下圖。

研華科技第四代WISE-PaaS平台架構圖

快速部署邊緣智慧

對於AIoT的建置來說,第一步自然是從設備端的資料收集與分析開始做起。在WISE-PaaS平台中的邊緣智慧架構層針對不同的設備狀況提出了相應的解決方案,這裏特別要介紹的是遠端設備管理的技術,即DeviceOn。

多數場域裏都有許多獨立的設備,例如產線上的機台,DeviceOn技術就是為了解決大量裝置連接的難題所提出的方案,具備隨插即拔(Plug-and-Play)的特色,透過掃描QRCode就完成裝置的註冊與連網等繁複動作,讓場域內的大量設備很快具有直接連通WISE-PaaS雲端服務的能力,方便系統整合商大量部署IoT裝置。

方便大量部署IoT裝置的WISE-PaaS/DeviceOn技術

要導入DeviceOn技術的關鍵裝置,即是部署架構中的IoT邊緣智能服務器EIS(Edge Intelligence Server),這是研華提出的整合式解決方案系列,提供了包括嵌入式無風扇電腦、WISE-PaaS 軟體套件、IoT 開發工具及預整合雲端服務,另外也可擴充更多軟體模組,進一步管理與分析資料。

研華IoT邊緣智能服務器EIS(Edge Intelligence Server)

EIS-D210邊緣智慧伺服器

以EIS-D210這款無線連接邊緣智慧伺服器為例,它搭載了 Intel® Celeron® 處理器 N3350,內置 LoRa/Wi-Fi/藍牙和 WISE-PaaS/DeviceOn 邊緣智能與傳感軟體解決方案;同時還預先整合 Microsoft Azure IoT Edge 和 AWS Greengrass,可將雲智能擴展至邊緣設備並在邊緣實現即時管理。

可快速部署AIoT功能的研華EIS-D210邊緣智慧伺服器

EIS-D210 提供了的多種串接介面,包括GbE、COM (RS-232/422/485)、VGA/HDMI、USB 3.0,以及可擴展支援 3G/4G LTE 的 mPCIe介面;在無線通訊方面則內建了通過認證的WiFi(IEEE802.11a/b/g/n/ac 2.4GHz/5GHz 標準)、藍牙 4.1 模組,以及LoRa Gateway模組。
透過WISE-PaaS/DeviceOn軟體,EIS-D210可為感測器/設備的資料收集提供廣泛的協議 (MQTT/OPC/Modbus)支援,讓客戶能夠在各自應用中迅速便捷地進行資料收集、預處理和邊緣分析。

從上述的介紹中,可以看出EIS-D210很適合需要進行無線傳感器網路管理的智慧工廠、智慧能源與智慧農場等場域的部署應用。當然,EIS家族還有其他規格的方案可選,例如EIS-D620及EIS-D150等。如果這還不能滿足您的部署需求,還有更彈性的嵌入式單板電腦(SBC)可以選擇。

MIO-2360單板電腦

研華提供的SBC系列涵蓋了2.5吋、3.5吋、5.25吋SBC及PC/104、EPIC、EBX等產品系列,這些單板電腦同樣能無縫整合到WISE-PaaS平台上,扮演邊緣智慧的關鍵角色。為滿足IoT裝置小型化的趨勢,2.5吋SBC的需求近來備受重視,以MIO-2xxx Ultra 系列的MIO-2360來說,採用PICO-ITX 尺寸規格,特別適合用於需要 x86 微型晶片組的 8 瓦以下低功耗應用。

研華MIO-2360單板電腦,提供了豐富的外接介面,並支援Windows Embedded 及 Linux (亦即 Yocto 開發)等嵌入式作業系統。

以MIO-2360來說,除了小型化特色外,它還具備豐富的 I/O 介面、高靈活度及容易擴充等優勢,也能滿足超低功耗需求,同時提供了輕巧與窄版的架構,以及寬溫選項與經久耐用的使用性。值得一提的是它的無風扇設計,MIO-2360採用Intel Pentium N4200 四核心及 Celeron N3350雙核心處理器,除了提供充分的運算效能,也能保持低功耗特性,再搭配無風扇被動式散熱設計,能保證零噪音的操作,這對醫療等需要安靜的行業應用來說是很必要的工作條件。

一目了然的視覺化介面

當然,收集了資料,經過分析就要看到成果。WISE-PaaS推進到3.0版本,其中一大亮點就是針對視覺化(Visualization)做了優化,其視覺化架構內含WISE-PaaS/Dashboard、WISE-PaaS/SaaS Composer兩大元件。其中的儀表板(WISE-PaaS/Dashboard)元件是由研華基於Grafana開源技術疊加開發而成,支援逾49種資料源、51種可視化插件,可根據資料源、標記、TimeRange等變數動態切換顯示資訊,由使用者定義警報規則與通知路徑;透過儀表板頁面,管理者可一目了然地綜觀各廠區、產線或設備的稼動率及警示報告。

WISE-PaaS/Dashboard視覺化元件架構

WISE-PaaS/SaaS Composer則為流程可視化雲端組態工具,可將2D靜態圖形轉換為3D流程圖,便於用戶監控實際場域中各項設備的參數變化。值得一提的是,由WISE-PaaS/SaaS Composer建構的3D模型,可與APM、SCADA或RMM等邊緣端數據源保持連動,展現毫秒級畫面刷新速度,並能直接嵌入WISE-PaaS/Dashboard,於3D流程圖中展現即時動態資訊,及遠端進行操控。

WISE-PaaS/SaaS Composer3D模型功能架構圖

WISE-PaaS/SaaS Composer3D流程圖能展現即時動態資訊

部署實例 - 空壓機智慧上身

為了提升營運管理效益,目前已有不少企業投入部署AIoT的平台架構,並以大量的遠端設備管理為最常見的切入點,例如針對產線設備健康進行預防診斷或瑕疵檢測、對風車機組進行故障診斷與預警、對牛隻健康狀況做遠程管理,或在社區中架設安防控制與管理平台。

以空壓機製造商 - 東正鐵工廠為例,該公司自行研發設計並生產空壓機,行銷國內外已超過半世紀,近年來為了因應工業4.0的潮流,積極開發可聯網的智慧型空壓機產品,讓機器能自動發出警報及各耗材保修通知。

針對東正的需求,研華團隊運用WISE-PaaS的模組提出了相應的解決方案。首先需收集到空壓機的資料,包括空壓機的溫度、壓力、空氣、油、油氣分離濾清器及傳動皮帶、軸承…等等空壓機關鍵零組件之健康狀況,以便在故障發生之前即主動通知保修人員進行耗材更換。

東正兩種空壓機導入WISE-PaaS實現遠端監控架構

東正的空壓機有兩個機種,其中螺旋式空壓機屬於較高階機種,本身具有數位控制器,只需透過一條線路連結控制器和電腦並透過無線/有線網路即可進行設備資訊收集;往復式空壓機本身沒有控制器,則必須加裝外掛式資料收集模組(DI Module),再傳送到電腦進行判讀。

這些來自空壓機的監控數據會先傳送到EIS邊緣伺服器,再送到雲端進行運算和分析,因而可得知空壓機運作狀況和零件健康情形,再透過「雲服務」事先通知空壓機經銷商及其用戶即時維護或保修設備,避免因故障停機所造成的生產停滯。

對於東正來說,套用WISE-PaaS的模組化服務讓他們無需更改既有產品之尺寸和外觀設計,即能順利跨越IoT的部署門檻,除了提升了產品的銷售價值外,也帶動服務模式轉型,讓客戶得以運用物聯網科技進行產品創新加值,透過預測性維護避免機台故障,同時也減少機台維護人員出勤人次,進而能節省巨大的維護成本。

結論

就如同過去企業都走過資訊化、電子化的階段,升級導入AIoT技術以提升企業競爭力也是必須面對的挑戰,問題是如何以最低成本、最有效率的方式來進行轉型,而研華WISE-PaaS對此需求不僅提出了彈性、可適性的完整架構,也確實幫助許多企業快速部署導入,甚至已看到業務上的附帶效益。

當然,對多數企業而言,目前仍是AIoT部署的前期階段,在收集了大量且長期的數據之後,下一步是提升設備的管理績效,以及善用新興的AI技術來做進階分析,產生決策洞見。這也是WISE-PaaS 3.0除視覺化外的另兩大亮點,即提出了資產績效管理(APM)、AI人工智慧模型訓練與部署服務(AFS)應用軟體開發架構服務,有助於用戶加速發展AIoT服務。

所謂「工欲善其事,必先利其器」,對於廣大企業及各種產業來說,研華WISE-PaaS工業物聯網雲平台適時滿足了大家對導入AIoT的轉型需求,值得更深入來了解與學習。

MakerPRO編輯部
MakerPRO編輯部

Author: MakerPRO編輯部

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