妙用IIoT与AR实现有深度的智能制造数码转型

参数科技(PTC)物联网业务发展总监王宝庆。

制造业欲检视智能工厂、数码转型做得到不到位，参数科技(PTC)物联网业务发展总监王宝庆建议，不妨可参考ISA-95框架，假使某企业发现自己做的事，多偏向L4/5商业系统阶层，例如导入ERP、SCM或PLM，便需要反思所做的事与智能工厂的关联性高低。

事实上，包括L1(PLC)、L2(HMI & SCADA)或L3(MES & MOM)等相对接近底层的层次，还有许多值得做的基本功。比方说许多年限已长的设备，有的缺乏通讯埠，其他就算有，究竟如何取出数据、或取出什麽样的数据，在在都是恼人的问题；即使好不容易打通底层数据，事情还没结束，因为从L1、L2...拾级而上，数据频率愈来愈低，时间轴从毫秒、秒、分钟、小时、天最终放大为月，若不加以对应，如何做数据分析？

王宝庆指出，PTC提供三大关键方案，可帮助制造业解决前述难题。首先是Kepware工业连接软件，诉求能打通IIoT关键一里路，系因它内建众多厂牌设备的驱动程序，便于用户接出设备数据，倘若不在驱动程序支持范围的设备，还可透过OPC等其他协议，或藉助SDK撰写驱动程序等方式，消弭数据收集的障碍。

其次PTC提供ThingWorx工业物联网平台，相较于同质性产品，它的完整度最高，所以不论从FORRESTER、Gartner或IDC的专业报告来看，ThingWorx都位居领先者的象限。最后一道杀手级利器，便是当今最被广为使用的增实境(AR)技术Vuforia。

总括而论，PTC藉由前述三大解决方案，成功帮助客户加速数码转型的例子，其实不在少数，专业泵浦制造商Flowserve便是其一。该公司将压力、振动及电流等信息实时搬上云端平台，希望满足异常侦测需求，与此同时，也一改过往惯用的上下限设定模式，改由AIoT技术自动学习异常Pattern，甚至进一步预估泵浦几天后即将损坏，以利Flowserve及早派工检修，此时维修工程师仅需利用手机、结合Vuforia VR技术，即可依照3D维修SOP顺利执行任务。