09/30 2022

博弘產業數據應用(上) – 工業4.0時代製造業上雲與數據應用策略

Nextlink 博弘雲端科技 工業4.0 製造業 上雲 數據

上次博弘雲端針對金融產業的數據應用進行分析,從上雲前的資料安全防護準備,到利用AWS相關數據應用服務如資料湖 (Data Lake) ,打造全方位的雲端數據倉儲和完整的數據分析平台,讓金融服務機構能有效利用雲端服務做更深入的市場趨勢決策,並且快速開發產品。在本次的產業數據應用,我們要深入工業4.0時代下製造業與工業的雲端運用策略。生產製造業者如何利用雲端服務將蒐集到的數據進行轉換,提高生產效率與優化供應鏈;後續透過足夠的數據資料量,進行人工智能與機器學習,打造未來工廠與實現工業4.0? 透過第二篇的產業數據應用,讓生產製造業者能無痛進行數位轉型,用數據精準掌握工業趨勢與脈動。

工業4.0時代 製造業上雲成轉型核心

根據TrendForce的研究顯示,疫情趨動之下,2021年全球智慧製造市場規模已經可達2050億美元,預計到2025年可成長至4500億美元,成長幅度驚人,也顯現出全球製造業的趨勢。但是在工業4.0的概念邁向實踐的第十年之際,台灣的生產製造業者勢必得準備好迎接轉型的浪潮,利用雲端服務讓生產過程高度客製化、智慧化,快速製造少量多項的產品,來因應瞬息萬變的市場。

工業4.0的概念中,可以分為三大重要項目–「智慧工廠」、「智慧生產」與「智慧配送」,將一站式的流程自動化,提高生產效率並優化營運流程。倘若台灣的製造業業者想要成功地做到數位轉型,必須要靠物聯網(IoT)、雲端運算 (Cloud Computing) 及大數據 (Big Data)這三大技術。其中,雲端將會是工業4.0中技術應用的核心。製造業者透過有策略性的雲端使用,先將硬體設備連接雲端,開啟數據蒐集的第一步,將分散在各個機器設備的數據資料集結在一起,並且利用核心的雲端數據處理服務,建立大數據資料庫,幫助製造業業者從數據當中找出如何優化生產過程,並加速數位轉型的腳步,迎向工業4.0帶來的便利性。

物聯網串接資料儲存服務 搞定製造業複雜數據蒐集

在進行數據蒐集前,製造業者需要先將硬體設備連接至網路和雲端服務串接。物聯網 (Internet of Things, IoT) 的技術可以透過AWS IoT服務幫助業者達成。硬體裝置就由AWS IoT Core,以低延遲的方式安全地將資料傳出與傳入所有IoT裝置和應用程式,讓這些裝置能夠與其他AWS雲端服務相互溝通。在物聯網的設定串接完成後,製造業者即可利用Amazon Kinesis Data Streams 與 Data Firehose,及時導入與處理串流的資料,並將這些數據資料轉換至AWS的資料存放區 (如: Amazon S3)。除此之外,Amazon Kinesis為全託管服務,製造業業者不需建構其他基礎設施就能夠享有資料串流與整併的服務。舉例來說,當今天工廠內的牽引機需要備份零件,即可利用Amazon Kinesis Data Streams偵測到此需求,搭配Amazon Lambda感測在數據裡頭的異常,自動下訂所需的零件。所有流程皆靠AWS雲端的數據蒐集服務完成,讓製造業者無須耗費大量人力檢視機器設備。

以美國3M公司為例,製造業每天會產出相當大量的數據資料,而這些資料通常都是混雜且無經過處理的,想要從中獲得更多優化工廠相關的洞察報告是製造業者上雲後的一大挑戰;除此之外,這些數據散落在各個平台系統裡,無法靠地端的模式進行整合,也因此面對全球化經營的趨勢下,3M就更難取得即時性的數據,了解目前倉庫內原物料對於當下銷售的影響並對其供應鏈與銷售策略快速調整。有鑑於此,3M搬遷上雲後的首要目標是將散落在地端的數據全部集結到Amazon S3物件式儲存空間,並且利用Amazon Neptune全託管圖形關聯式資料庫,串接所有數據資料,讓3M能夠即時判斷目前供應鏈的原物料情況,以及工廠營運情形。

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未來製造業領航者 數據分析應用成關鍵

然而工業4.0不單單只是打造智慧工廠與自動化,企業若能掌握智能數據分析的技術,將成為未來製造業領航者的關鍵。博弘雲端整理了在AWS雲端服務上協助製造業者進行數據整理與分析的工具,打造工業4.0時代下的數位競爭力:

  • AWS IoT Analytics: 可以協助製造業者針對龐大的IoT資料進行初步處理。IoT資料是高度非結構化資料(Unstructured Data),若使用傳統的商業智慧工具進行處理將無法取得有效的分析。AWS IoT Analytics 能夠篩選、轉換IoT資料,並將每個蒐集與分析的步驟自動化,將其儲存在時間序列的資料存放區以利進行分析。
  • Amazon EMR: Amazon EMR為大數據平台,讓資料工程師能夠更輕鬆的執行大數據分析,挖掘數據當中的關聯性,並找出工廠內或供應鏈可優化的程序;同時也能處理即時資料,建立高可用性的數據串流系統。

3M在數據分析上使用AWS IoT Analytics,因此在工廠設備維護上就能將資料以「毫秒」的時間區間蒐集,以確保當設備故障時,能夠有完整的數據資料去分析故障主因並加以修繕。除此之外,3M也應用Amazon EMR執行Apache Spark大數據的工作,縮短獲得資料報告時間,即時盤點原料使用速度與掌握產線狀況。

我們看到製造業者在上雲過後進行數據蒐集與分析,能夠有效提高整體的設備效率、優化供應鏈,提供製造商即時性的精準分析。製造業業者面對接下來的工業發展,勢必要開始著手進行數位轉型。博弘雲端協助您從雲端搬遷雲端代管、與IoT物聯網等,再到專業數據分析的一站式服務,讓製造業者再工業4.0的時代下打造敏捷的產線,提高效能,優化成本,並用數據成為未來製造業的領航者!