物聯(lián)網(wǎng)演進可分為三個階段，一、串連各系統(tǒng);二、智能互連的對象不僅將終端設備連網(wǎng)，更讓設備之間彼此相連，終端設備也因此具有足夠的運算能力，能夠完成在地分析與在地運作;三、自主與軟件定義的能力被添加至系統(tǒng)中，提供真正自動化的軟件定義體驗。

近年來工業(yè)4.0幾乎是所有制造業(yè)持續(xù)關注，并且計劃性實踐的議題。我們聽到很多技術的關鍵詞，新的科技驅(qū)動因子，從幾年前的大數(shù)據(jù)(Big Data)到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial IoT)以及3D打印(3D Printing)的新科技，在過去的一年中，幾乎所有的制造業(yè)客戶都跟我們談論到AI人工智能。

在這么多的工業(yè)4.0驅(qū)動力量里，英特爾(Intel)觀察到，有四個主要因素正在驅(qū)動數(shù)字轉(zhuǎn)型，包含市場、安全風險、人力以及商業(yè)整并與重組。

四大面向驅(qū)動轉(zhuǎn)型

根據(jù)調(diào)查，未來十年內(nèi)，全球進入消費階級的人數(shù)將倍增;全球中產(chǎn)階級消費額將從2010年的210億美元增加至2030年的570億美元，其中大多數(shù)成長來自新興國家。這項市場因素讓工廠必須變得更高效，而想要提高產(chǎn)能、良率及產(chǎn)品質(zhì)量的唯一之道，就是在工廠導入物聯(lián)網(wǎng)技術，從制程、生產(chǎn)工具、產(chǎn)品本身獲取數(shù)據(jù)，提升制造業(yè)中的競爭力并且轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的優(yōu)勢。

由于全球工廠及公用事業(yè)的重要基礎架構(gòu)大多采用OT系統(tǒng)，能夠迅速連接至可連網(wǎng)的傳感器及控制器。在急欲轉(zhuǎn)向自動化系統(tǒng)的過程中，稍有不慎就可能向黑客暴露了控制環(huán)境，特別是現(xiàn)今許多設備與機器現(xiàn)在都已IP化且連接至網(wǎng)絡，攻擊面亦因此被暴露，安全風險更高。2010年被發(fā)現(xiàn)專攻PLC的蠕蟲病毒Stuxnet，破壞了伊朗核能計劃，就是非常明顯的例子。

▲想要提高產(chǎn)能、良率及產(chǎn)品質(zhì)量的唯一之道，就是在工廠導入物聯(lián)網(wǎng)技術，提升制造業(yè)中的競爭力并且轉(zhuǎn)化為商業(yè)上的優(yōu)勢。

人力因素也是一大問題。制造業(yè)者欠缺具備安全、云端、工業(yè)通訊及數(shù)據(jù)分析技術的人才。此外，許多制造業(yè)專家已陸續(xù)退休，導致業(yè)界人才流失。另外，隨著大型企業(yè)與新創(chuàng)公司的并購案愈來愈多，例如ABB并購貝加萊工業(yè)自動化公司(B&R)就是一例。物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)給予新創(chuàng)公司許多機會，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)新創(chuàng)公司在2016年獲得超過26億美元投資;根據(jù)CBS Insights的調(diào)查，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在2016年已是連續(xù)第四年成長，完成321件交易，總金額超過22億美元。

不同垂直體系演進階段各異

有鑒于上述制造業(yè)轉(zhuǎn)型趨勢，Intel認為物聯(lián)網(wǎng)演進可分為三個階段，一、串連各系統(tǒng);二、智能互連的對象不僅將終端設備連網(wǎng)，更讓設備之間彼此相連，終端設備也因此具有足夠的運算能力，能夠完成在地分析與在地運作;三、自主與軟件定義的能力被添加至系統(tǒng)中，提供真正自動化的軟件定義體驗。

依據(jù)制造業(yè)垂直體系不同，物聯(lián)網(wǎng)演進的階段也不同。例如，半導體制造業(yè)已位于第二階段，在SECS/GEM標準下，多數(shù)設備均已連網(wǎng);而紡織、成衣等產(chǎn)業(yè)仍處于第一階段初期，他們使用鍋爐處理原料卻沒有數(shù)字溫度傳感器、員工必須穿梭在廠房之間以人工測量溫度，并在紙上記錄數(shù)據(jù)等。

制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案亦需要考慮特殊限制，包括互操作性、生命周期長、重現(xiàn)性、功能安全性、間歇性斷線的網(wǎng)絡、服務延續(xù)性、易取得性，同時也要符合當?shù)丶皣乙?guī)范。

Intel利用運算能力和通訊領域的深厚經(jīng)驗，協(xié)助制造業(yè)正視相關技術及商業(yè)難題，進而提供OT/IT整合、安全及可信賴的解決方案以降低風險;以標準化、開放性架構(gòu)及系統(tǒng)互操作性降低成本;透過系統(tǒng)互操作性及整合簡化作業(yè)流程;并實現(xiàn)可重復使用與擴大規(guī)模。

物聯(lián)網(wǎng)平臺及霧運算興起

今日制造業(yè)中有一趨勢，就是串連工廠設備內(nèi)原本各自獨立的子系統(tǒng)，形塑單一運算平臺，為工業(yè)設備管理多項應用;例如，一臺工廠機器通常內(nèi)含許多運算裝置，如單個或多個機器控制器、可編程邏輯控制器(PLC)、人機接口(HMI)、機器視覺裝置、數(shù)據(jù)捕獲設備、安全控制器等。裝置制造商在生產(chǎn)系統(tǒng)時，正逐漸將諸多功能納入單一的、更高效的運算裝置中。 制造業(yè)IT與OT系統(tǒng)未來的發(fā)展轉(zhuǎn)型已在進行中，智能工廠架構(gòu)轉(zhuǎn)向霧運算(Fog Computing)的動力包含：

• 期望減少必要運作的硬件，以減少成本與空間需求。

• 執(zhí)行非實時作業(yè)時，亦可實現(xiàn)實時管控。

• 善用新一代處理器更高效的處理速度。

• 分析引擎與機器監(jiān)控能夠于同一個平臺上共存。

• 輕松落實虛擬環(huán)境與實體系統(tǒng)安全。

身為全球最大的半導體制造商，Intel對于制造業(yè)非常熟悉，內(nèi)部正在研發(fā)一項透過振動分析來運行機器學習的技術，其優(yōu)點是可以具備偵測能力，在產(chǎn)線運作故障前，即可警示可能造成設備異常的原因。

從制造工廠的廠域到辦公大樓各設施，這項技術將大大影響Intel對于許多設備的維護作業(yè)，無論是泵浦、風扇、馬達或任何運作設備，我們估計不久之后，不僅能夠立即得知任一可能問題的發(fā)生，更能掌握問題本身，如方位、校準、平衡等。該項技術也將整合Intel現(xiàn)有的警示機制，協(xié)助技術人員得知問題發(fā)生的時間點，并能采取適當?shù)囊驊胧?。進一步整合后，能夠更好的協(xié)調(diào)作業(yè)順序及零組件訂購，提升實時維護及應變能力。