AWS串联端到云服务 助力实现智能工厂愿景

近年制造业者纷纷投入数码转型，使智能制造、智能工厂蔚为风潮。这些企业之所以拥抱智能化，无非希望利用大量数据探索产能与良率的改进之道，提升整体设备效率，并为最终客户提供产品之外更多附加价值。

为迎合上述趋势，AWS提出智能制造解决方案；不少人质疑，擅长云端服务的AWS根据什麽谈智能工厂？事实上AWS从2006年成为独立公司以来，最大客户一直是Amazon，协助母公司管理全球物流中心、配送中心，处理进货、出货、仓储管理等等事项，参与自动化和工厂管理的历程甚长；同时透过完整的云端服务，让Amazon在最高等级网安管控下，弹性开发各种优质服务，迅速部署到世界各地。

AWS认为智能工厂将为业主带来多重价值，除促进产能和流程最佳化外，还可藉助机器视觉技术强化品质检测，并实现预测性维修、Machine-as-a-Service、Digital Twin、设备综合效率(OEE)可视化等进阶效益。但在追求这些价值前，企业必须理解智能工厂到底造成什麽改变。

传统工厂内含不同生产线、设备，它们会将数据集中送到一些软件，再由设置于工厂旁边的数据中心收集数据，并以MES系统来管理设备；另一头是代表总部或管理单位的Enterprise端，利用ERP执行生产排程与资源管理，透过防火墙连结各地工厂。虽然各工厂的不同数据源都能连结总部ERP，但工厂与工厂之间仍各自独立，彼此生产效率不一致，只因每个厂各有一批人负责优化生产效率，惟各组人马的经验与能力不同，优化的成效就有差别。反观智能工厂，将所有信息整合到云端，总部管理者可轻易利用各种云端服务做快速比较，剖析各工厂形成高效率或低效率的原因，发现一些原本不知的改善方法，加速提升生产效率。

串联工厂、销售与研发，营造极致的智能生产效能

谈到智能工厂的建置，AWS支持两种方式，一是混合云架构，保留传统工厂管理机制，但把所有数据整合起来送往AWS Cloud；另一是纯云端架构，将大部分数据实时串流到云端、无限期储存，地端透过Edge服务来确保工厂正常营运。

AWS提供多元Edge服务，例如FreeRTOS部署于MCU芯片，负责收集传感器数据；AWS IoT Greengrass部署于ARM-base或Intel-base环境，负责传递信息；AWS IoT SiteWise部署于闸道装置，收集数据后、经Tag或运算等整理程序再上传云端；Snowball Edge藉由批次方式，将大量既有数据传递上云。这些服务皆可在Edge端独立运作，即便工厂联网的通讯受阻，也不会影响生产运作。

在云端，AWS也有多样的服务架构，譬如由AWS IoT Core负责与地端连线、验证和交换信息；凡需要做实时警示的需求，由AWS Lambda负责收集，再透过Amazon SNS立刻推播事件通知；大量产线数据可经由Amazon Kinesis集中储存至S3，形成数据湖，以利于后续执行机器学习建模、仪表板或报表展示等各种应用，亦可经由API Gateway提供信息给其他应用或移动设备。

另外AWS可提供参考蓝图，引领企业善用Edge-to-Cloud各项元件，建立完整智能工厂，进一步使工厂紧密串联产品销售端、产品设计端，构成「数据飞轮」，确保工厂制造的产品能适时对准各地客户需求，且恒常保持在精准产量，顺势缔造前所未见的极致商业价值。