CloudMile凭OpenAPI、混合云与数据湖加速智造转型

CloudMile凭Open API、混合云与数据湖，加速智能制造转型。CloudMile

数码转型风潮日炽，影响范围遍及各行各业，制造业也难以置身事外，因而积极拥抱智能制造。但不少制造业者在智能转型旅程上，其实走得并不顺遂，深究其因，多半卡在BOM管理不透明、数据高度集中地端，及数据交换缺乏标准化等痛点。

这三个瓶颈，为企业带来哪些伤害？CloudMile创始人暨CEO刘永信指出，首先BOM管理不透明，意谓企业对供应链的掌握偏向人治，一旦哪天对供应商有议价与调货能力的好手去职，可能陷入供货不稳窘境。其次数据死守一地，意指企业无法将数据迅速分布至全球，与现今标榜「生产分散化」趋势格格不入，势必受到大客户的质疑与挑战。再来数据交换欠缺标准，代表企业与各家供应商往来的订单格式流于分散，势必加重管理成本负担。

数据中台就绪，即可轻易执行 AI/ML 分析

着眼于此，CloudMile提出三大解决方案，期望协助制造业者解决上述难题。

第一项是数据湖(Data Lake)，也就是金融等其他产业所称的数据中台。鉴于制造业的数据价值链偏向线性，常导致信息分散、垫高整合成本，CloudMile透过自家开发的数据导向解决方案，以数据中台为核心，从最基础的数据蒐集、集中收纳生产、销售、供应商及客户等所有数据，到数据视觉化呈现整体的生产与销售状况，来降低跨单位沟通成本。持平而论，数据标准化并非易事，得经历数据汇集汇流的过程。值得一提，现今不少企业积极投入AI/ML分析，但许多人也许忽略，这个分析不应是一次性专案，而是连续性动作，只要有新数据进来就必须执行运算，若将数据湖建置就绪，要做AI/ML就轻而易举。

第二是混合云，尽管制造业基于过往经验，长年将数据累积于地端，不太可能一夕间翻上云，但展望今后假使继续固守地端，必然面临愈来愈多挑战；在此情况下，改采混合云、意即云地整合策略，能保有内部高敏感数据安全性的同时，还能借助云端运算的高弹性优势，逐步布局数据驱动、AI应用落地的智能工厂。以常见的AI视觉检测系统为例，制造业可以透过混合云架构来导入AI视觉识别技术，运用Google Anthos平台在云端训练模型，再将模型传回地端进行瑕疵检测，随后便可将蒐集而来的数据送回云端，透过云端运算反覆训练模型，既可善用高弹性、高扩展性的云端运算资源，又能兼顾地端的执行效能及安全性。

第三是 Open API，让制造业者得以轻易串联供应链上下游、建构自己的生态系，顺势化解存货、价格、规格等各方面信息不透明的难题；对此刘永信强调，事实上 Open API 不只能做到 API 管理，还蕴含数据治理功能，可透过角色设定，清楚定义每个参与者的权限，并透过加密等保护措施，达到严谨的数据管理，此外提供完整的日志机制，记录下所有数据存取的足迹。CloudMile 拥有 Google Cloud 的 Apigee 导入实例，可协助制造业者蒐集物联网遥测及分析数据，像是从线上获取客户机器设备的数据，提前进行诊断和准备，节省客户等待的时间；业者也能透过平台发送产品侦测数据连结的 API 给客户、经销商及合作夥伴，让他们可以自行整合、自动化机器设备维护与监控运作。这些都是踏上智能工厂的首要任务。

赢得金融、半导体客户信赖，累积深厚实作历练

不可讳言，论及Open API、Hybrid 和 Data Lake，每一项都是云端服务公司必定端出的利器，并非CloudMile独有。但刘永信强调，CloudMile拥有全亚洲领先的实作团队，在大型金控和半导体业都有Open API、Hybrid Cloud建置实绩，而Data Lake则已赢得大型商业公司与政府部门的青睐，等于三者都受过大型机构的严格验证，在云端服务领域可谓罕见历程。

截至如今，单单以制造业而论，CloudMile 曾参与过的智能工厂建置案例就不在少数。譬如CloudMile运用 AI 视觉识别技术，曾协助封测厂进行组装电路板(PCBA)瑕疵检测，及协助光电厂进行面板瑕疵检测，使业主得以大幅降低目检人力成本。CloudMile也善用AI演算法，协助纺织厂在接收到设计师传来草稿或样本时，就能快速从几十万匹布料中精选几款合适标的，从而提高与设计师之间的沟通效率，让布料定案的时程从过去1.5~3个月骤减为1周内，迎合快时尚品牌商的殷切期盼。

另一方面，某半导体公司规划完整汇集生产设备日志，先经过数据治理程序后，再透过数据分析技术，预测生产设备各项零组件的老化，借此建立自动化的机器维修机制，能精准地做到机器的退役、乃至耗材的重新补充；如此该制造商不仅实现预测性维护保养目标，甚至进一步做到交期预测，可谓效益卓着。在此专案中，CloudMile提供OpenAPI、Hybrid、Data Lake及网安等众多方案，顺序是先做好网安，使制造商得以安心上云、与全世界沟通，接着相继建立数据中台、OpenAPI，然后从数据中台撷取数据并进行分析。

刘永信表示，CloudMile从成立第一天起便自我定位为云端技术公司，目标是透过 MSP 模式协助管理客户的云与数据；其中最大挑战在于「信任」，为求突破，CloudMile从 2017 年起勇敢切入同业鲜少触及的金融业，系因该产业最在意数据隐私、安全与合规性，后来终于有所突破，促成北亚区首见的金融生态圈指标大案，与此同时也不断深化自身的内稽内控流程，因而凭藉技术底蕴、参与过大型金控案例等多重利基，辅以锲而不舍的努力，在 2020 年获得半导体制造商的信任，化身智能制造的强力助攻手。

CloudMile于近期推出『2022 智能制造白皮书』，提供正在转型的制造业者一个依循指南，运用CloudMile技术顾问与导入服务，加速转型智能工厂 (了解更多)。