物聯網世界沒有「不確定」,如何善用 IoT 規避未知產業風險?

過去企業要掌握預期成果,只能憑藉自身的經驗或感覺,預知結果是否準確,結果可說是一個未知數,全憑運氣和遠見而定。但如今隨著物聯網技術的成熟落地,讓「成果預期」可以架構在大量地數據蒐集與分析基礎上,不只大幅提高預測結果的準確性,同時也成為提高企業營運效率的關鍵。

舉例來說,製造業可以預期機器設備的故障機率,提前進行預防性維修保養作業,降低因為設備故障所造成的臨時停工風險,農夫可以根據天氣預測與土壤狀況,制定播種、澆水、施肥或採收等耕種計劃,確保作物收成不受天候影響。

睿捷 IIoT 智能診斷平台,讓工業 4.0 輕鬆成真

在微軟物聯網創新中心裡,就有許多企業應用 IoT 技術進行預知與決策的實例,像是睿捷國際 IIoT 智能診斷平台,利用各種實體感測器量測生產設備的聲音、振動、溫度、扭矩和應力等訊號,並上傳至 Microsoft Azure 雲端平台,再結合其他設備檢測與製程資料,即時監控與分析生產設備的運作狀況,提前預知各種異常發生的可能性,方便管理者據此調控生產參數或制定維修計劃,降低設備臨時故障所造成的生產整線停線風險。

睿捷國際,王智中博士

過往,製造業遇到設備停機時,就得上演跟時間賽跑的戲碼,越早修復完畢、產線損失越少,如今透過 IIoT 智能診斷平台所提供預知維護及決策支援的服務,確保設備的穩定運作,將機器失效對企業造成的損害降到最低,也解決未來可能會面臨的設備維修挑戰。

睿捷國際王智中博士指出,台灣製造業當前面臨的挑戰主要有二個:第一是人力不足,即使暫時以外勞來滿足需求,但不出數年就會遇到另一個問題,也就是維修保養的知識無法傳承及難以根留台灣。第二則是診斷技術,雖然企業已有預知維護的概念,也蒐集許多監診數據,但缺乏適當的數據分析診斷技術及專家。

而 IIoT 智能診斷平台所使用的設備失效模式指標,是睿捷根據自身多年經驗開發而成,再搭配 Microsoft Azure 的雲端平台與機器學習技術,將過往只存在於工程師腦海中的設備維修保養知識系統化,為製造業者解決知識傳承問題,確保產線長久且穩定地運作。

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Farmers Edge 結合土壤資訊與天氣預測,讓農耕也能很科學

前述設備故障預警的運作模式,其實也很適合套用在農業上,透過資料蒐集與分析,降低天候對農耕的影響,提高耕種效率與確保作物收成。

在人們的想像中,農耕不過就是播種、施肥和澆水,然後等待收成,但事實上並非如此簡單,尤其當耕種面積超過百萬、千萬英畒時,農夫在耕種過程中所面臨的問題也就更多、更複雜,也因此 Farmers Edge 結合小範圍天氣預測資訊與 IoT 技術,提供關於作物生長狀況、病蟲害壓力程度、土壤與養分狀況、採收時機等決策建議,提高農田管理和運作效率。

Farmer Edge 在農田中建立了微型氣候觀測站與各種感測器,即時地蒐集資料並傳輸到微軟 Azure 公有雲的 IoT Hub 上,再透過人工智慧和機器學習演算法來分析這些資料,不只讓農夫能夠根據分析結果微調耕種計劃,例如:根據目前泥土的養分狀況,決定各個區域該使用哪一種肥料與用量,還能清楚掌握土壤與環境的變化。

眾所週知,農耕是一個「靠天吃飯」的產業,天候是影響農作物產量與品質的最主要因素,而過往農民在決策時,只能仰賴政府氣象單位所提供的靜態氣候資料,如今則可透過 Farmers Edge 服務,提高決策精確度,在氣候變化越來越複雜的狀況下,藉由掌握精確的數據和資訊,維持既定的作物產量。

從製造業到農業,兩種截然不同的產業型態,在應用 IoT 技術時都選擇微軟 Azure IoT 套件,關鍵在於微軟 IoT 雲端解決方案,可以充份滿足物聯應用對後台系統服務的需求,例如:IoT Hub 平台(可遠端管理連網裝置及儲存資料)、機器學習工具…等,讓開發者能夠專注在自身業務上,大幅縮短開發 IoT 服務所需求的人力與時程,例前述睿捷國際,就是運用 Microsoft Azure 現成服務,將開發時程從 11 個月縮短為 3 個月。

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(本文開放合作夥伴轉載,首圖來源:KIT TECO CC Licensed)


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