研华力拓E2I生态系 共创物联网应用大商机

今时今日，数码转型风潮在工业界愈演愈烈，多数企业主都急欲导入物联网(IoT)、边缘运算技术，以采集巨量数据，继而结合人工智能、机器学习，对数据进行加值分析，终至实现预测维护(PMQ)效益，顺势获取可观的商业利基。但不可讳言，欲实现这般愿景，先决条件便是EaaS(Equipment as a Service；设备即服务)，此条件若不成立，恐难开创加值型新商机。

研华IoT嵌入式事业群副总经理黄怡暾表示，为协助客户实践设备智能联网(Equipment to Intelligence；E2I)，顺利踏出数码转型的重要一步，该公司基于嵌入式系统与模块、WISE-PaaS云平台等立足点，进一步朝边缘运算发展，推出边缘智能服务器(EIS)，以此作为中间桥梁，向下串接各类现场设备、完成数据采集，再透过协议转换，将大量异质数据转置为云平台可识别的格式，经由MQTT与云端服务对接，是协助SI夥伴或用户从端至云一步到位的关键利器。

边缘智能服务器，实现端到云对接

黄怡暾说，现今EIS已被半导体、纺织、机械乃至能源服务等多个垂直领域客户所运用，并且产生实绩。然而单单指向底端到云之对接，还不足以彰显EIS价值全貌，今后研华将积极打造更丰富多元的E2I生态系统，与夥伴能量共创多元IoT应用方案，顺势让EIS展现更大功效，成为串起智能制造、工业4.0或智能城市等价值链的关键枢纽。

截至目前，已有诸多成员加入E2I生态系统，有关解决方案夥伴，包含E2I AI部分的Intel、NVIDIA，E2I Cloud Services方面的资策会(EnSaaS)、微软(Azure)，E2I Software部分的IAdea、Ancad；至于SI夥伴，则有盟立、加云联网、寄云科技与凯柏等等。

具体来说，内含运算能力的EIS，处在AIoT整体构图中的重要地位，一方面可将设备数据在边缘端进行预处理与轻量分析，再上传到指定的云平台，经由可视化呈现，俾使客户随时随地监控与管理设备状态；二方面可整合机器学习及AI技术，从前端IoT装置获取数据源，就近提供PMQ或其他AI服务，满足延迟敏感型IoT应用需求。

透过夥伴共创，孕育高值化应用方案

更重要的，伴随IoT、工业4.0、大数据、AI等浪潮涌现，各垂直产业领域的创新应用模式也陆续产生，研华根据这些应运而生的新趋势，持续孕育不同的WISE-PaaS/EdgeSense套装软件，可将之置入EIS，形成更贴近现实场景的应用方案。

比方说藉由EIS提供的设备数据采集与联网能力，结合E2I夥伴Ancad(逸奇信息)的振动分析技术能力，即成为生富含高附加价值的智能生产解决方案。

逸奇科技总经理王逸民指出，现今各类设备制造商，都希望运用AI技术实现设备监测、预防保养、设计改良乃至生产履历管理等多重综效；例如主轴马达濒临失效前夕，便可获得告警，随即展开应变措施。但碍于缺乏足够的标记数据，难以训练模型，成为迈向设备智能诊断的一大路障。

有监于此，逸奇着手发展振动分析相关软硬件方案，藉助适合监测类型的传感器与DAQ，再搭配研华边缘闸道器与云端服务，建立长时间监测振动变化的机制，后续一旦发现异常振动情况，便随即进行初步分析，研判可能造成振动之部件，接着萃取欲监测部件的特徵信号，确认异常振动位置。

全球知名的美系存储器大厂，为避免抽风马达无预警停机、导致生产线停工损失，着手导入逸奇振动分析方案，现在可从线上经由研华WISE-PaaS与EIS监控设备振动值，提前预知马达损坏前万亿，以利安排产线调度与维修。许多案例都已证明透过充分合作，都彰显E2夥伴共创之价值，研华也将在未来与各领域夥伴共创物联网应用大商机。