邊緣運(yùn)算（Edge Computing）和人工智慧（AI）正在推動(dòng)工業(yè)的必然轉(zhuǎn)型。為了在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的全球市場(chǎng)中保持領(lǐng)先，製造商開始打破IT與OT（工廠的實(shí)際機(jī)械操作）之間的隔閡，提升製造場(chǎng)域的效率和創(chuàng)新能力。

我們致力於透過以下幾種方式協(xié)助製造業(yè)實(shí)現(xiàn)此演進(jìn)，包含提供一致的邊緣賦能平臺(tái)簡(jiǎn)化部署、維護(hù)和營(yíng)運(yùn)作業(yè)的複雜性；藉由優(yōu)質(zhì)、可靠和安全的解決方案，降低營(yíng)運(yùn)成本的同時(shí)加速產(chǎn)品上市時(shí)間；使用開放原始碼更快地創(chuàng)新和協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)更智慧、更有效率的營(yíng)運(yùn)。

本文將探討製造商如何加速轉(zhuǎn)型，並持續(xù)保持領(lǐng)先地位的幾個(gè)趨勢(shì)和主題領(lǐng)域：

一致的平臺(tái)方法實(shí)現(xiàn)製造場(chǎng)域的自主化營(yíng)運(yùn)

智慧工廠（或軟體定義工廠）對(duì)於提高製造商創(chuàng)新速度有著極其重要的作用。根據(jù)麥肯錫（McKinsey）報(bào)告，「至2025年，智慧製造有望創(chuàng)造高達(dá)3.7兆美元的價(jià)值，並推動(dòng)各行各業(yè)的成長(zhǎng)、創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力。」但這並非一夕之間就能達(dá)成。

為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)，製造商需將傳統(tǒng)訂製、單一功能的軟體/硬體整合系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槟苡毠芏喾N功能、利用自動(dòng)化並可大規(guī)模管理的平臺(tái)。無論是從雲(yún)端至邊緣，抑或是從大型水平擴(kuò)充（scale-out）系統(tǒng)到小型電腦，製造商需要以同樣的方式建置和操作這些功能，以便於開發(fā)和測(cè)試，最終實(shí)現(xiàn)部署和管理。讓我們一窺與生態(tài)系夥伴合作，將上述需求付諸實(shí)踐的實(shí)例。

我們與Intel攜手展開多項(xiàng)策略計(jì)畫。近期宣布提供一個(gè)具備增強(qiáng)安全功能的自動(dòng)化平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)互通性和營(yíng)運(yùn)韌性。此平臺(tái)可涵蓋從即時(shí)場(chǎng)域控制和人工智慧/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）到跨伺服器和機(jī)械的全面可管理性。最終，這將為客戶帶來更多針對(duì)資料重力或邊緣至雲(yún)端架構(gòu)的選擇，並提高整體設(shè)備效率（overall equipment efficiency；OEE）。

雙方亦合作建立工業(yè)邊緣解決方案中心和開放式工業(yè)測(cè)試平臺(tái)，提供客戶和合作夥伴一個(gè)受控協(xié)作區(qū)域。此外，全球獨(dú)立軟體供應(yīng)商Codesys也一起加入為工業(yè)控制（soft-PLC）的虛擬化和容器化做出貢獻(xiàn)。

簡(jiǎn)單來說，可將其想像成自動(dòng)化任務(wù)，如品質(zhì)控制、壓力和溫度檢查、能源消耗等。藉由建立軟體定義工廠，能夠?qū)⒛茉促Y源從日常任務(wù)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新。

建置現(xiàn)代化分散式控制系統(tǒng)

永續(xù)發(fā)展是全球關(guān)注的首要議題。為支持這項(xiàng)轉(zhuǎn)變，製造商正在投資自動(dòng)化、控制和最佳化系統(tǒng)，但這些解決方案的成功關(guān)鍵在於具有靈活性、開放性和互通性。透過與邊緣運(yùn)算平臺(tái)整合，流程控制系統(tǒng)能以更高的精確度和效率運(yùn)作，為連續(xù)製造流程中的創(chuàng)新反饋循環(huán)（feedback loop）帶來無與倫比的靈活性。

這正是分散式控制系統(tǒng)（distributed control systems；DCS）新方法在現(xiàn)代製程中可發(fā)揮作用之處。我們與Intel和施耐德電機(jī)攜手，共同提供更現(xiàn)代、更具創(chuàng)新性的方法來建置和操作分散式控制系統(tǒng)，進(jìn)而提升功能和營(yíng)運(yùn)效率。

Red Hat還與全球分散式控制系統(tǒng)供應(yīng)商ABB合作，在不干擾核心控制功能的情況下進(jìn)行現(xiàn)代化改造，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速、安全的監(jiān)督和跨系統(tǒng)最佳化實(shí)體設(shè)備、流程和工廠。

AI和邊緣技術(shù)的融合

圖一 : 製造商需要透過在現(xiàn)代化、安全、可擴(kuò)展和可管理的邊緣基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行，將AI技術(shù)注入工廠內(nèi)部。（source：Red Hat）

AI的快速崛起是無庸置疑的，在製造業(yè)的發(fā)展尤其快速。工業(yè)生態(tài)系需要快速的開發(fā)和採(cǎi)用週期，同時(shí)兼顧營(yíng)運(yùn)效率和生產(chǎn)力。為了充分利用這些機(jī)會(huì)，製造商將需要透過在現(xiàn)代化、安全、可擴(kuò)展和可管理的邊緣基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行，將AI技術(shù)注入工廠內(nèi)部。

隨著這項(xiàng)發(fā)展，在工人安全、永續(xù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和供應(yīng)鏈優(yōu)化等領(lǐng)域存在巨大潛力，仍有許多領(lǐng)域待深入探索。藉由以協(xié)作的生態(tài)系統(tǒng)方法為中心來進(jìn)行建置、測(cè)試和創(chuàng)新，實(shí)作開放原始碼技術(shù)將加速此創(chuàng)新水準(zhǔn)，也將促進(jìn)利用AI和數(shù)位分身所需的互通性。

現(xiàn)今，由於系統(tǒng)中的資料被鎖定在OT供應(yīng)商提供的垂直整合產(chǎn)品中，導(dǎo)致工業(yè)部門無法自由存取。儘管製造商能夠引進(jìn)「外掛式」電腦視覺系統(tǒng)，但是必須等到基層系統(tǒng)轉(zhuǎn)型以後，才能夠充分發(fā)揮AI的潛力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面的自主資料管理。

藉由智慧資料服務(wù)充分利用資料

隨著供應(yīng)鏈、智慧裝置、感測(cè)器等不斷擴(kuò)大，現(xiàn)代製造業(yè)面臨巨量資料湧入。儘管複雜性提高了許多，但也帶來高效和永續(xù)的資料驅(qū)動(dòng)型的營(yíng)運(yùn)潛力。

整合營(yíng)運(yùn)與數(shù)位化計(jì)畫以及製造執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturing execution system；MES）的導(dǎo)入，可提升高層對(duì)製造場(chǎng)域現(xiàn)場(chǎng)活動(dòng)的可視性。我們將此理念付諸實(shí)踐的例子之一，與現(xiàn)代製造執(zhí)行系統(tǒng)的凱睿德製造（Critical Manufacturing）合作，支援在Red Hat OpenShift 上部署製造執(zhí)行系統(tǒng)的解決方案，無論是在地端抑或是在雲(yún)端部署，得以實(shí)現(xiàn)營(yíng)運(yùn)簡(jiǎn)化和一致的體驗(yàn)。這有助於推動(dòng)更有效的營(yíng)運(yùn)資料管理和整合，為企業(yè)提供全面、統(tǒng)一的檢視和最佳化。正因如此，開放原始碼技術(shù)在改善系統(tǒng)資訊安全態(tài)勢(shì)和更有效地保護(hù)潛在敏感資料方面，皆能夠扮演重要的角色。

圖二 : 整合營(yíng)運(yùn)與數(shù)位化計(jì)畫以及製造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）的導(dǎo)入，可提升高層對(duì)製造場(chǎng)域現(xiàn)場(chǎng)活動(dòng)的可視性。

轉(zhuǎn)向?qū)＞W(wǎng)以實(shí)現(xiàn)進(jìn)階連網(wǎng)能力

今年，我們與STL Partners的專網(wǎng)實(shí)踐負(fù)責(zé)人Yesmean Luk探討了企業(yè)邊緣和專網(wǎng)的機(jī)會(huì)；她表示：「專網(wǎng)和邊緣運(yùn)算是兩個(gè)密不可分的技術(shù)，可望提升應(yīng)用程式效能，以及即時(shí)處理大量資料。」

因應(yīng)機(jī)器生成資料量的大幅增加，服務(wù)供應(yīng)商將在這場(chǎng)移轉(zhuǎn)中扮演重要的角色，協(xié)助製造商轉(zhuǎn)向部署5G專網(wǎng)，進(jìn)而加速?zèng)Q策制定，並獲得更安全與可靠的連網(wǎng)能力、分析、AI技術(shù)及更多應(yīng)用。舉例來說，攝影機(jī)、機(jī)器人、輸送帶都能以無線5G專網(wǎng)進(jìn)行連線。此外每臺(tái)裝置都有內(nèi)嵌AI/ML模型的邊緣應(yīng)用程式，有助於推論和快速?zèng)Q策。

Red Hat正與客戶以及我們的生態(tài)系合作夥伴共同合作，協(xié)助實(shí)作這些5G專網(wǎng)，以降低更多成本、即時(shí)預(yù)防性維護(hù)、能源自給自足、營(yíng)運(yùn)效率、更高的靈活性，以及加快上市時(shí)間。

更高的安全性和標(biāo)準(zhǔn)化

在適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求時(shí)，平臺(tái)安全性和標(biāo)準(zhǔn)化無疑是首要任務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的可擴(kuò)展性。

根據(jù)去年Red Hat贊助的S&P Global邊緣安全狀況報(bào)告，近半數(shù)（47%）的決策者表示，資料、網(wǎng)路和實(shí)體/數(shù)位裝置安全是邊緣部署中面臨的最大挑戰(zhàn)之一。此發(fā)現(xiàn)有跡可循，隨著裝置數(shù)量越多，攻擊者能利用的攻擊面也相應(yīng)越大，這將會(huì)是個(gè)複雜的挑戰(zhàn)。而這也正是Red Hat提倡更多標(biāo)準(zhǔn)化的原因，藉由採(cǎi)用具有一致且可靠、安全功能的通用平臺(tái)，可協(xié)助製造商大規(guī)模管理安全性。有助於降低營(yíng)運(yùn)複雜度，並幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更大的互通性。

（本文作者Francis Chow為Red Hat副總裁暨車載作業(yè)系統(tǒng)和邊緣業(yè)務(wù)總經(jīng)理）