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IPC的8個趨勢與5個挑戰
從智慧制造走向多元應用
[作者 季平]   2024年03月26日 星期二 瀏覽人次: [8575]

IPC的應用場景已經走出過去的框架,不只2B智慧工廠的人機介面(HMI),也出現2C的應用,距離消費者端越來越近。研調報告指出,預計全球邊緣運算市場規模將從2023年的536億美元成長至2028年的1,113億美元,年復合成長率(CAGR)為15.7%。


隨著AI技術神速突破,與之相關的軟體、關鍵零組件、智慧型裝置、平臺、應用服務等產業生態鏈也持續擴展,大數據、云端、物聯網、VR/AR/XR等AIoT新應用也帶動著各產業數位升級。其中,工業電腦(Industrial PC;IPC)產業鏈也在這個過程中默默發光,跳脫傳統機械與制造業框架,應用范圍越來越多元。


IPC是專為工業環境設計制造的電腦系統,主要應用於工廠、企業端控制、監控、自動化等領域,因應智慧化趨勢,產品及服務逐漸走向少量、多樣客制化,并不需要太強的算力或效能,但是,由於IPC長時間運作於包含工業在內的各類環境中,對於不斷電、穩定、可靠和耐用性的要求相當高,需通過嚴格驗證與合規性認證(如耐高/低溫、耐震、防水、防火等測試)。


IPC的新機會:從智慧制造走向多元應用

IPC的應用場景已經走出過去的框架,不只2B智慧工廠的人機介面(HMI),也出現2C的應用,距離消費者端越來越近,比方各大超商使用的收銀機、刷卡機與POS機,或者餐飲業使用的點餐機器人、ibon服務與票務服務使用的KIOSK自助服務機,或者智慧倉儲、無人刷卡支付機、醫療用機械手臂、數位電子互動看板、博弈游戲機甚至軍工等使用場景成為IPC的新戰場,未來可能出現更多AI IPC的多元應用。


IPC的運作分為三大面向:資料搜集、傳輸運算及遠端監控。IPC的終端應用仍以制造、物聯網與交通運輸為大宗,而在智慧制造、智慧倉儲、零售(如點餐機器人、POS、Kiosk機等)應用已漸趨成熟下,車聯網(V2X)、智慧交通(如道路車流/車速監控、科技執法、車牌辨識、車隊管理系統等)會是比較有發展空間的機會點,尤其車聯網等聯網設備多半必須承受多變、惡劣的氣候環境,加上AIoT智慧物聯網與邊緣運算技術的逐漸落地,IPC可以被安置在更多邊緣端設備中,有助減少回傳至云端的運算量,因而大幅降低運算延遲與頻寬的使用,具有極隹的應用優勢。


研調公司MarketsandMarkets報告指出,預計全球邊緣運算市場規模將從2023年的536億美元成長至2028年的1,113億美元,年復合成長率(CAGR)為15.7%。研調機構Gartner則預測,2025年全球約有75%的企業資料會在資料中心外的邊緣端產生與處理,提高邊緣端導入高效運算的必要性,有助IPC供應鏈的成長。比方可以透過邊緣運算系統的IP相機偵測違停、超速、闖紅燈等數據,擷取AI影像分析決策,針對違規車輛逕行舉發,或是透過智能系統控制及切換燈號,甚至可以根據不同時段、離尖鋒路段人車流量狀況設定切換路燈及交通燈號秒數,以確保車流暢通與行車安全。


隨著5G、工業4.0、IIoT、AIoT的發展,IPC未來可能迎來強勁智慧或數位轉型需求。IMARC Group數據顯示,2022年IPC市場規模約50億美元,法人預估2028年將達65億美元,年復合成長率(CAGR)達4.4%。而5G、IoT、云端、高效能運算與視覺應用、AI與機器學習(ML)、自駕車與車聯網應用,甚至軍功與無人機等應用都會是IPC可能切入的領域(表一)。比方IPC龍頭研華研發的軍規產品就具備IP65防水防塵保護、軍規MIL-STD-810H抗震能力、寬溫-40。C至70。C下穩定運作的特性,滿足特殊產業客戶需求。


表一:IPC的8個應用新趨勢 IPC應用 說明 (1)5G通訊技術與IoT物聯網應用 IPC更有可能連接和控制智能設備與工業自動化系統,提供高數據傳輸速度與連結穩定性。 (2)云端整合與邊緣運算分析應用 云端與邊緣運算技術的應用帶來更多數據存儲與分析選項,有助遠程監控及管理。 (3)高效能運算與視覺應用 推動IPC硬體升級,以滿足更復雜及高處理能力的使用需求。 (4)AI與機器學習(ML)應用 IPC搭上AI與ML技術,可以進行智能化數據分析、預測及自主決策,提高生產效率并能降低故障風險。 (5)智慧交通(自駕車與車聯網)應用 可支援先進駕駛輔助系統(ADAS)等技術與車聯網系統,以及協助運輸與車隊管理,還能提高科技執法效能。 (6)軍工及無人機應用 IPC的強固型或「Mission-Critical」(關鍵任務)產品能力,能滿足軍工及無人機等客戶需求。 (7)觸控螢幕應用 多點螢幕、手勢識別等應用增加直觀交流的互動性與方便性,有助提升使用者體驗。 (8)凈零排放趨勢帶動永續應用 全球凈零排放趨勢將帶動IPC公司向ESG永續科技方向發展,提供數位、能源、資安與AI等轉型解決方案。

圖一 : 研華軍規產品具備IP65防水防塵保護、軍規MIL-STD-810H抗震能力及寬溫-40。C至70。C下穩定運作的特性。(source:研華)
圖一 : 研華軍規產品具備IP65防水防塵保護、軍規MIL-STD-810H抗震能力及寬溫-40。C至70。C下穩定運作的特性。(source:研華)

IPC面臨的5個挑戰

IPC屬於高度寡占市場,一旦打入供應鏈,黏著度相對高,不容易被替換掉。目前主要供應商如臺灣的IPC龍頭研華,全球市占率高達41%,其馀市場多掌握在德商西門子(Siemens Aktiengesellschaft)與Beckhoff手中,前者市占率約8%,後者約7.5%。


臺灣IPC兩大龍頭分別是研華與樺漢,背後有華碩及鴻海集團做靠山,還有第三大工業電腦廠凌華,以及安勤、振樺電子、飛捷、廣積、艾訊、威強電、融程電、虹堡、立端、維田等專注於相關領域。以研華來說,產品應用領域包含自動化、交通、零售、醫療、網通、博弈、強固型電腦、POS機等;振樺電子、安勤、飛捷主攻零售、醫療領域;艾訊專注於交通運輸;威強電則專注於邊緣運算、網通領域;廣積瞄準高度客制化的強固型嵌入式電腦解決方案。


輝達(NVIDIA)執行長黃仁勛在美國時間3月18日的GTC大會上大秀人型機器人,再掀生成式AI話題,也引爆臺系機器人供應鏈商機。IPC大廠凌華在AMR自主移動機器人領域深耕布局,早在去年已推出Pocket AI袖珍型可攜帶AI加速器,采用輝達RTX A500 GPU,隨??即用,頗受好評。


圖二 : 凌華推出的Pocket AI袖珍型攜帶式Nvidia RTX A500 GPU。(source:凌華)
圖二 : 凌華推出的Pocket AI袖珍型攜帶式Nvidia RTX A500 GPU。(source:凌華)

不過,雖然應用領域增多,但是隨著各行業整合軟體系統應用於工業自動化、交通、運輸、航空、物流、環保、生活服務、金融、零售、醫療、通訊等各領域的需求增加,對於IPC的耐用性、穩定性、可靠性、多樣化I/O接囗、遠程監控及管理能力的要求就越高。大環境與新的應用場景變化帶來新機會,也為IPC帶來新的挑戰,如少量多樣的生產管理、優化軟硬體整合體驗等。


【挑戰一】少量多樣的生產管理能力

AI趨勢下,不論是智慧制造、智慧交通、智慧醫療還是智慧生活,IPC的應用有助優化生產流程、落實即時監控與預測性,進而提高產品品質、降低生產損耗。不過,少量多樣的生產模式也影響了IPC的管理模式,尤其IPC零組件多樣、高單價而且相當精密,需要留意少量多樣趨勢下如何控管物料等生產流程的問題,以提高競爭力。


【挑戰二】優化軟硬體體驗的整合能力

當IPC跨出制造業,擁抱各種智慧應用場景,首先必須了解終端使用者或客戶需求。跨足不同產業對IPC業者來說充滿挑戰,比方跨足智慧交通、智慧醫療或博弈領域卻對產業生態與使用需求不了解,對業者來說都會形成進入門檻。了解業態與需求才有機會優化IPC的軟硬體整合優勢,比方跨入軍工、交通運輸或醫療領域,一定要先了解該產業的使用及專業需求,才能提供符合需求的解決方案,創造好的操作體驗及符合需求的使用效能。


【挑戰三】生產導向轉為應用導向的能力

全球IPC商業模式已經改變,近年來許多臺灣業者已經從單純的代工OEM走向ODM,從生產導向轉為應用導向,甚至有業者從代工廠變身為品牌廠OBM。當IPC走向應用導向與品牌經營,就不能只是純粹做好「工業泰勒化」的生產分工管理,而是要站在使用者角度與需求打造品牌價值,甚至加入行銷概念。


以餐廳里的點餐機器人或POS、KIOSK系統來說,如何站在使用者立場思考使用動線,顧及效率與便利性,甚至提高互動性與趣味性,在功能之上添加不同的加值樂趣等,都是業者可以換位思考的切入點。不夠熟悉應用場景宛如隔靴搔癢,無法做出好的產品或應用服務。


【挑戰四】提供整合性解決方案的能力

IPC業者已經逐漸從硬體廠商轉變為整合性方案服務的提供者。隨著AI、AIoT、IIoT、云端、大數據、邊緣運算、5G等技術快速發展,IPC應該更有能力透過智慧化工具提供完整的解決方案,而且不只提供問題發生後的解決方案,還要能預測潛在問題,早一步提出解決方案,善用智慧化的預測與判斷能力,提供一條龍式的解決方案。比方使用端發生問題時,就可以主動且即時地傳遞訊息到企業云端進行控制,甚至主動提出解決問題的建議,從低階的售後型服務轉變為高階的諮詢型服務,有助提高IPC的整體價值。


【挑戰五】強化數據安全與網路安全的能力

隨著網網相連蓬勃發展,更多的傳感器與設備都將與IPC連接,不論是工業物聯網、車聯網或其他智慧聯網,在實現更高層次的數據搜集、分析與應用之際,也為數據的安全性問題帶來重大挑戰。IPC必須有能力保護生產數據、企業機密或個人資訊,如何建立及提供更加穩固的數據安全體系也是IPC需要強化的能力之一。



圖三 : 德承推出搭載Alder Lake-P的DI-1200工業電腦,其小巧的設計非常適用於移動式的設備。(Source:德承)
圖三 : 德承推出搭載Alder Lake-P的DI-1200工業電腦,其小巧的設計非常適用於移動式的設備。(Source:德承)

結語

IPC龍頭研華董事長劉克振認為,隨著AI發展越趨成熟,將加速各領域的應用落地,比如工廠、零售、醫療等場域,他尤其看好邊緣AI的發展,特別是設備繁多的工廠中,許多機密資料無法全數上傳云端,因此邊緣AI發展可期,「AI、IoT新時代,研華未來不可能只做硬體,必須做到軟硬協作(Orchestration)。」


另一家IPC龍頭樺漢近年來從硬體跨足軟體與云端應用服務,轉型AI、ESG布局,朝著IPC 3.0增值方向發展,希??成為最強大的AI智慧領導整合供應商,未來將提供硬軟整合、云網結合、智慧連動的訂閱式服務,充分運用ESaaS (Ennoconn Solution as a Service) 平臺提供開放性混和云解決方案。


除了邊緣AI,各種創新與技術升級也會使IPC的終端應用場景變得更多元,可??帶來更高效、更智慧的多元解決方案,成為AI世代網網相連的重要支柱。繼AI半導體、AI PC與AI手機後,AI IPC同樣令人期待。


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