IsoFace 开 2022年8月09日, 星期二
类别: 技术专栏

工业4.0最后一哩路

  这几年AI及工业4.0风起云涌,报章杂志纷纷报导,连一些大老板打高尔夫球时,彼此都要聊聊AI及工业4.0,但国内很多工厂目前还停留在工业3.0,一步步地导入才是正确的方向。然而太多企业虽然知道工业4.0的重要性,但苦於人才的不足或知识的缺乏,大部份都是说说而已。提升工业至4.0能让企业升级,摆脱低薪的困境,尤其对岸已将AI及工业4.0列入国家发展计画,倾全国之力在发展,国内在外国人眼中拥有全世界最优秀的硬体人才,结合AI及工业4.0将是国内能否脱胎换骨的关键。

  AI在智慧工厂的功效 :
  针对工业4.0大数据-可预测维护提出一个架构(如图),供想要导入者,有一个参考架构:

  智慧工厂主要架构

  1. 蒐集机器设备数据:一般大数据除了可以写程式来抓取资料外,目前国内大厂-研华/新汉都提供Node-Red(免费),来整合大数据。
  2. 大数据资料库:可分为SQL资料库(Oracle/MSSQL/MySQL/PostgreSQL)与NOSQL资料库(MongoDB),个人认为两种资料库都适合企业导入,若考虑预算可以使用PostreSQL/MySQL与MongoDB。
  3. Hadoop/SPARK:若资料庞大到需要考虑速度时,导入Hadoop/SPARK是非常好的解决方案,不过若是中小企业,倒不需要急着导入此架构。
  4. 人工智慧:针对市面上有许多人工智慧开发工具,个人还是以市占率最高的TensorFlow为例,上述的六项都需要用到,而且也可以架在Spark,观看科技大厂104徵人启示绝大部份也是用TensorFlow + Spark 做工厂大数据分析,跟着大厂做准没错。
  5. WebAPI及RPA(机器人自动流程):这部份是大家忽略的,系统与系统之间,资料库与资料库之间,厂商与客户之间,所有的整合都需要透过WebAPI,尤其像人工智慧会以Python程式为主,公司可能已经有C# or Java的应用系统,这时候WebAPI就派上用场,针对这方面应用会再另外写更深入的文章。
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