GE：1%的威力帶來巨變 邊緣運算在製造業大行其道
廖家宜 2018-09-20
降低延遲性、加速反應時間，是邊緣運算被認為能夠解決現有雲端運算問題的優勢之一。延遲性的問題如果發生在消費市場，可能不足為懼，但若發生在製造端將影響甚鉅，而GE(General Electric)則是把它稱為「1%的威力」。
事實上，邊緣運算的概念比起近年在市場上熱議，其很早就出現在工業領域與製造業中，對於邊緣控制的想法與實踐，製造業可說是運用的相當成熟。在工業領域中，任何微小的改變都可以帶來很大的優勢，但相對的，任何微小的故障也可能帶來極大的損失。
何為1%的威力？這是源自GE前董事長兼執行長Jeffrey R. Immelt的說法，他認為，在工業物聯網(IIoT)的變革中，即使效率只提升1%，其所帶來的效益也是空前巨大的。例如，1%的商用航空燃料節省意味著300億美元的成本；1%發電效率提升意味著節省600億美元燃料；1%石油勘探資本利用率提升意味著節省900億美元支出等。
工業世界任何微小的改變都會帶來很大的優勢，因此GE把它稱為「1%的威力」。但這1%背後的意義，也代表著任何微小的改變(例如故障)，也可能帶來極大的損失。
在製造業領域，無論是對內針對設備的預測性維護，還是對外針對消費者的客製化製造，都需要依靠「數據」這個比石油更珍貴的資源。不過，製造現場的很多數據的「保鮮期」都很短，一旦處理延誤，就會迅速「變質」。因此只要不夠即時，數據的價值便會跌落，因此對於工業現場來說，不是所有數據都必須上傳到雲端，而邊緣便由此而生。
最明顯的例子就是對於設備進行狀態監控。停機，是一個下至工程師、上至管理者都會害怕的字眼，例如8月時台積電爆發機台遭病毒感染事件，雖然歷經39個小時的搶修，但已造成近3億元的損失。雖然台積電的例子並非因機台故障所導致的停機，但事實證明，對一間工廠而言，停機所帶來的巨變讓人冷汗涔涔。
為了能夠有效掌握這些生財工具，現今製造業者多已開始透過對生產設備進行實時狀態監控來提早檢測缺陷，避免事到臨頭因完全損壞而停機。因此，邊緣運算對於像監控設備這種關鍵任務所產生的數據，可進行高效即時的採集和分析，並適時做出反饋，將有效減少製造業者每年因設備故障所產生的隱形成本，這當中包括了維修設備所需的成本，以及因停機所損失的意外成本。
在2015年思科(Cisco)提出霧運算概念，隨之其他供應商才相繼喊出邊緣運算，熱潮逐漸浮現。但製造業對於邊緣運算的需求與發展，卻比較現在市場熱議的時間點更早。雖然市場指出，邊緣運算的起飛給了許多硬體廠商再逐市場的機會，但特別就製造領域來看，也不完全是如此。
這點從原本就深耕工業領域或製造業的硬體廠商就可以看出。研華IoT嵌入式平台事業群副理高信陽指出，像是在過去研華所接觸的製造業者當中，絕大多數的業者原先就傾向於在終端環境中操作，因應早期市場需求，研華在2015年時就曾推出第一版的IoT閘道器，強調邊緣裝置的運算能力，可協助業者在本地端進行資料蒐集與預處理。
追溯到1997年，在施耐德(Schneider)的透明工廠(Transparent Factory)概念中就可以看見現在IIoT的雛型，其主張建構開放透明且靈活的管理架構，讓使用者、數據和機器設備共享資訊來提高製造業的生產力。而施耐德一脈相承的Modicon系列控制器，就是在這之中扮演邊緣控制層的代表性產品。
只不過隨著產業需求越趨智能化，過去這些只能響應基本控制與處理的閘道器或控制器也開始往高階發展，如研華在因應市場需求下，便將此IoT閘道器升級成具有更多智慧化功能的邊緣智能伺服器(EIS)。
製造業對於邊緣運算的需求呈現穩定成長。除了其特性能夠符合製造業「刻不容緩」的要求外，據IDC預估，IoT的投資將在未來3年內以15.6%的速度成長，2020年達到1.29兆美元。其中，最大宗的投資將由工業應用主導，包括製造業、交通運輸業和公用事業。
顯而易見，IoT在工業端的應用超越了消費端應用，正在主導全球IoT的投資。隨著IoT的蓬勃發展，這也無怪乎邊緣運算將會先從該領域開始大行其道了。
附圖：台積電8月曾因電腦系統遭病毒感染造成機台停機。台積電
資料來源：https://www.digitimes.com.tw/iot/package_show.asp…
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