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趨勢觀察/AI助攻 建構智慧自動化

恩智浦   (網路照片)
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本文共1206字

經濟日報 鐘惠玲

恩智浦半導體副總裁Jeff Steinheider表示,導入AI能讓系統變得更有...
恩智浦半導體副總裁Jeff Steinheider表示,導入AI能讓系統變得更有效率。恩智浦/提供
恩智浦(NXP)半導體副總裁暨工業與網路邊緣處理事業部總經理Jeff Steinheider認為,要建構智慧自動化,關鍵要素是AI,業界需要AI才能以各種方式改善自動化。而建構智慧自動化有四個重要基石,第一是邊緣運算, 然後這些系統都需嵌入式機器學習,並增加安全功能,同時在系統中添加即時通訊能力。

改善營運 讓製造變聰明

Jeff Steinheider表示,應該要推動智慧自動化,首要原因是現今的基礎架構效率不彰且非常脆弱,放眼全球,近半的全球廢棄物都是因為製造效率低下而造成,例如產品組合錯誤,太早製造產品,導致產品過期,或供應鏈、製造與訂單系統間缺乏連結,導致製造端錯誤。

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同時,Jeff Steinheider也說,從製造鏈再看到運輸,高達30%的卡車是空車,浪費燃料、設備與人力。讓邊緣更智慧,並為自動化添加智慧,有助改善營運。利用預測式維修可在問題發生前就找到問題,每年可節省大量停機成本。

Jeff Steinheider指出,當把更多的智慧加入系統,系統的連結度更高,系統必須互相連結才能分享資訊以推動營運。去年最常遭受攻擊的產業是製造業,攻擊者常使用細緻的手法,攻擊高價值系統,例如攻擊生產能源或生產我們每日仰賴商品的工廠與製程節點。

在生產力方面,Jeff Steinheider強調,透過AI可以提升自動化任務,例如掃描與產品識別,讓機器與產線以更快的速度來移動產品,或讓機器更可靠。

同時,AI也可提高工廠的安全性,在危險環境中減少人力,以機器人取代之,或在重複性的工作裡去除人力。

最後,也可以利用AI來預防某些網路攻擊。

Jeff Steinheider並提到,NX有些案例就是運用AI在攻擊發生時就識別攻擊,儘早識別可以在問題蔓延前採取矯正措施,例如關閉受感染系統,或將系統還原成安全狀態。

另外,把所有的數據送上雲端,會有延遲與成本問題,而賦予系統更多智慧有助解決這些問題,也就是在收集資料的邊緣進行決策。

邊緣運算 提升行動決策

整體而言,Jeff Steinheider表示,恩智浦希望打造具有復原力與高效率的基礎架構,這當中有四個建構智慧自動化的主要領域,首先是邊緣運算,這是將運算移至收集資料的邊緣裝置,可以為這些邊緣裝置賦予智慧,根據所收集的資料來行動或決策。再來是機器學習,這會嵌入邊緣運算系統,讓使用者做出更細緻的決策。

除了可根據已知資料來做「是、否」的決策,甚至可訓練機器來考量多個因子,邊做邊學,或在資料改變中學習。將機器學習嵌入邊緣運算系統,系統會變得更有效率,並提供更低延遲的決策。

第三是端到端安全。每個被賦予智慧的工業自動化系統都須連結,成為整體網路的一部分,而這會增加攻擊面。因此,在每套個別系統嵌入安全至關重要,藉此才能增加自動化系統的智慧。

第四是通訊,這可透過軟體更新,來更新機器學習演算法,為邊緣運算系統添加新軟體。這樣一來,不同系統間可互相分享資料,用以最佳化操作。

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