善用云服务助力、转型高频企业 推动AIoT智能升级

Attila Lin, Lead of Enterprise Business Development, AWS

陈毅斌／台北
在2020年许多企业主感触至深，事情总是来得很快、需要迅速应变，因而体悟到转型为高频企业的迫切性。事实上根据统计，高频企业所能创造的价值，比起低频企业高出46倍之多。表面看来，企业采取高频实践确实好处多多，但甘于活在低频舒适圈的企业不在少数，只因动作缓慢令他们备感安全。过去一做专案长达1~2年，完工时不管需求、环境、目标早已生变，徒然留下技术债务，反倒形成阻碍前进的绊脚石，使这类型企业愈来愈不敢全力变革。

AWS Lead of Enterprise Business Development, Attila Lin认为，与其固守大型功能集与系统、制造一个个IT内部孤岛，企业应当转换思维、从小处着眼，缩小每次交付的内容，增加价值交付的频率，如此才能持续重构与改进，藉由反覆测试与权衡过程来淬炼数据驱动型决策，让企业从上到下养成勇于试错与创新的DNA。也许有人质疑，已经成立多年并拥有复杂架构的中大型企业，相对难以改变；但身兼AWS的客户与夥伴的大众汽车集团，足以为大家带来颠覆性的省思。

几十年来汽车产业已有巨大变革，随着电动汽车及车联网浪潮崛起，甚至着眼于未来自驾车，凸显汽车制造商不管在生产制造、流程管理上都必须革新，思考如何数码转型。大众集团旗下拥有12个品牌，及多不胜数的工厂、产线、供应商，架构太过复杂，生怕无法做到敏捷创新，影响未来竞争力，因而决定与AWS合作推动数码转型，规划建造一座DPP数码生产平台，藉以实现数据分析、供应链协作，要求所有工厂、机台、供应商信息悉数收纳到此平台。

DPP平台位居企业云制高点，在从地到云的路径上，大众引用非常多AWS服务来建立不同层次的支撑架构。例如最贴近制造现场的「Device Tier」，部署OT-IT Gateway，藉以萃取、转换来自现场的数据；接着是「Edge Tier」，藉由AWS IoT Greengrass Connectors、OT-IT Infrastructure Services构成边缘闸道器，负责汇集不同现场据点的信息；再上一层是「Plant Cloud」，系以AWS Outposts为前哨站，以蕴含DPP Core的落地公有云形式，针对某些场景就近做出回馈与反应，以迎合速度、安全与法规等方面的需求。

至于最上层的DPP Enterprise Cloud将汇聚地面上传的IoT数据，透过AWS IoT SiteWise、IoT Analytics等云端工具做大数据分析，接着利用Managed Landing Zone当中的AWS lambda和API Gateway等服务来建构相关应用，最终以API形式提供到更多场域。除大众集团外，说起大象轻盈转身，台塑也算是另一个典范案例。台塑与AWS合作推动机器学习应用，包括透过预测合适的批量大小，来优化聚丙烯生产；检测台湾冷轧钢生产线当中的缺陷；除此之外也将应用范畴推向矽芯片生产线。对此AWS说明，该硅片片厂以往采取人工目检，为避免耗费工时及发生误判，决定以AI/ML进行瑕疵检测。

可惜该厂掌握到的瑕疵样本有限，看似难以满足ML训练需求，于是AWS发挥技术创意，将有限数据放大500倍成为400万笔，接着便利用这些资源，在4个月内快速执行30多次模型训练，最终取精准度最高者做为推论模型，让单日缺陷检测时间从原本十几个小时急缩为5分钟，大幅提高订单履行速度，改善品质并减少人为干预。另一特别案例来自威联通科技(QNAP)，该公司有感于多数企业皆有数据上云需求，且期盼一并建立云端档案管理机制，遂利用Amazon EC2布建QuTScloud虚拟机运行QTS服务，协助其NAS用户补强原本云端平台无法提供精细档案管理及弹性共享等需求之缺憾。

后来QNAP据此发展出全新「QuTScloud」的Cloud NAS方案，并从AWS的客户变为夥伴，将QuTScloud上架于AWS Marketplace，方便用户透过订阅方式，轻松将QNAP的NAS智能操作系统部署于云端平台上，也让原本擅于制造的QNAP延伸至云端服务转型。「决策是可逆的，不试过没有人知道行不行，唯有勇于尝试、错了再转向，才足以产生最佳决策，」AWS强调，企业须抛开好大喜功式的决策制定、低灵活性的软件与流程，采取高频实践，才能跃居市场赢家。