在實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的過程中，網(wǎng)關(guān)是通往云端的必備設(shè)備。 而近年網(wǎng)關(guān)部署的大爆發(fā)，促使了成噸的聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，開始大量往云端平臺上傳輸，但也就進(jìn)而引發(fā)了數(shù)據(jù)超載的問題。 不過，人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)，很快便接著在近期上場，這些云端式的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將促使廠商往后在面臨工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所帶來的各種虛擬化挑戰(zhàn)時，有了十分明確的雛型可進(jìn)一步開發(fā)使用。

有鑒于大廠注入大筆資金于物聯(lián)網(wǎng)，2017年網(wǎng)關(guān)需求持續(xù)攀升。 無論是智能城市、智能家庭，還是工業(yè)4.0，目前在打造軟件與硬件兼完備的環(huán)境，皆還需要一段時間來使技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈更加成熟。 不過，從各垂直產(chǎn)業(yè)對網(wǎng)關(guān)的需求出現(xiàn)明顯攀升的情況來看，萬物聯(lián)網(wǎng)的世界在大廠領(lǐng)軍投入之下，已有了初步雛型。

大廠領(lǐng)軍投入物聯(lián)網(wǎng) 網(wǎng)關(guān)需求再攀升

新漢IoT智動化事業(yè)群總經(jīng)理林弘洲(圖1)表示，今年新漢在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的市場發(fā)展上，有十分爆發(fā)性的成長，過去物聯(lián)網(wǎng)的推廣，大多是由聯(lián)網(wǎng)業(yè)者為主力推動，不過從去年開始，陸陸續(xù)續(xù)有許多項(xiàng)目談定，這些需求將進(jìn)而擴(kuò)散到今年。 根據(jù)客戶對新漢的需求來看，今年的全球市場預(yù)計(jì)將達(dá)千倍以上的成長幅度。

圖1 新漢IoT智動化事業(yè)群總經(jīng)理林弘洲表示，網(wǎng)關(guān)供貨商

與云端廠商的彼此緊密合作，在初期推動物聯(lián)網(wǎng)時，是相當(dāng)重要的。

林弘洲進(jìn)一步分析，此一爆發(fā)性成長，主要是與各國政府主力推動智能城市、工業(yè)4.0息息相關(guān)。 在政策的引導(dǎo)下，大型企業(yè)紛紛領(lǐng)軍投入其中，因此在資本的投入數(shù)目上，也就明顯非常大。 新漢近年在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，提供了各種垂直型的網(wǎng)關(guān)解決方案，能分別符合各產(chǎn)業(yè)的需求，我們上述預(yù)估的大幅成長，也是立基于這樣的基礎(chǔ)上。

在各垂直型網(wǎng)關(guān)解決方案中，林弘洲指出，以全球市場來看，目前相當(dāng)大的市場會是在工程車，例如挖土機(jī)、吊車等。 工程車在運(yùn)輸過程中，相當(dāng)須要藉由網(wǎng)關(guān)來將數(shù)據(jù)傳送到云端，此一需求在歐洲已可很明顯看到。其次則是在零售業(yè)，業(yè)者主要是透過網(wǎng)關(guān)來執(zhí)行物業(yè)管理，將可能上萬家以上的店面做大規(guī)模監(jiān)控，進(jìn)一步取代過去管理員的角色，這一部分是在日本有較明顯的需求。

林弘洲也表示，臺灣目前在單站的智能機(jī)臺，包括自動派工、智能管理、自動通知等，比較有看到網(wǎng)關(guān)的需求。 整體的工業(yè)自動化還比較少，雖然現(xiàn)今政府相當(dāng)積極在帶動臺灣產(chǎn)業(yè)走向智能制造，但如今現(xiàn)況還處于推動期的階段，像是示范線、示范場等，尚未真正全面落實(shí)。 目前落實(shí)工業(yè)4.0的廠商，大多是國際大廠，因其布建的體系大，一次性的投資采購量上也相對大，因此在網(wǎng)關(guān)與云端管理上，很快就能立竿見影。

與OPC UA相輔相成 EtherCAT開放性高

相較于其他大型國家，臺灣的工廠規(guī)模往往是比較小的，在導(dǎo)入新的智能設(shè)備時，如機(jī)械手臂，時常會面臨非常大的挑戰(zhàn)。 此外，廠商在每個時期采購的設(shè)備品牌也可能有所不同，如今須要進(jìn)行整合時，就勢必得耗費(fèi)相當(dāng)大的成本，便可能因而打消往工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邁進(jìn)的念頭。

對此，林弘洲指出，網(wǎng)關(guān)的硬件設(shè)計(jì)各廠商差異性并不是太大，因此決勝點(diǎn)會是在軟件，新漢的網(wǎng)關(guān)軟件IoT Studio(圖2)，其特色在于可對接各設(shè)備的通訊協(xié)議，不僅如此，當(dāng)擷取到原生數(shù)據(jù)(Raw Data)后，透過該軟件亦可再對接云端的協(xié)議，也就能很快地幫助廠商將設(shè)備信息傳往云端，大幅降低整合所需的成本。

網(wǎng)關(guān)從設(shè)備接往云端的具體流程。

也由于整合聯(lián)機(jī)是工業(yè)4.0相當(dāng)重要的一環(huán)，在通訊標(biāo)準(zhǔn)的部分，新漢現(xiàn)是以遵循EtherCAT為主，其與OPC UA相輔相成，開放性高，如今全球市占率已達(dá)三成以上，包括控制器、I/O、伺服驅(qū)動器皆有相符合的協(xié)議(Protocol)，因而較能避免壟斷的問題。

然而，對網(wǎng)關(guān)而言，與云端平臺的通力合作，是十分重要的，獲得認(rèn)證的網(wǎng)關(guān)才有辦法順利通往云端，目前新漢的網(wǎng)關(guān)已被多家云端平臺認(rèn)證，包括Microsoft Azure、IBM Bluemix、PTC ThingWorx、SAP等。

這幾家云端平臺鎖定的主力市場皆有所不同，像是SAP將過去的ERP升級為云端版的HANA，過去公司要投入ERP的成本相當(dāng)高，以致于中小企業(yè)往往無法投入這樣的軟件管理，透過云端版的ERP，則將轉(zhuǎn)為租賃的方式，因此不必投入非常高的成本，就能使用到ERP的軟件管理。 而Microsoft Azure目前在全球云端運(yùn)算中心的布建上已相當(dāng)廣泛，且在近期與新漢有相當(dāng)密切的合作，林弘洲表示，這對初期推動物聯(lián)網(wǎng)的階段來講，是相當(dāng)重要的。

Azure機(jī)器學(xué)習(xí)助力 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如虎添翼

臺灣微軟營運(yùn)暨營銷事業(yè)群云端及企業(yè)平臺事業(yè)部副總經(jīng)理李玉秀(圖3)表示，Microsoft Azure云端平臺較為成熟的使用案例，有不少是與工廠相關(guān)，且更重要的是，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式與數(shù)據(jù)分析的目的性較為明確。 臺灣有些廠商在導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)時，雖然也有做數(shù)據(jù)收集，但數(shù)據(jù)收完后，卻不一定知道要拿數(shù)據(jù)來做什么。 但在工業(yè)廠商的合作案例中，已可明確看到廠商推出的物聯(lián)網(wǎng)加值服務(wù)是被市場認(rèn)可的。

圖3 臺灣微軟營運(yùn)暨營銷事業(yè)群云端及企業(yè)平臺事業(yè)部

副總經(jīng)理李玉秀表示，物聯(lián)網(wǎng)收集到的巨量數(shù)據(jù)，勢必得靠機(jī)器學(xué)習(xí)來協(xié)助分析。

李玉秀舉例，工具機(jī)大廠友嘉現(xiàn)已在該公司的工具機(jī)中，加入Azure的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，接下來該公司所推出的工具機(jī)，將都可以聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測分析、維護(hù)分析等應(yīng)用。

物聯(lián)網(wǎng)收集到的數(shù)據(jù)數(shù)量可能非常龐大，且必須在很短的時間內(nèi)處理完，甚至有時也須加入機(jī)器學(xué)習(xí)。 例如在工廠中，網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)到某一馬達(dá)的聲音有異常，機(jī)器便要能判斷其是否具有潛在的故障問題，須要被檢測。

李玉秀分析，在物聯(lián)網(wǎng)的整體供應(yīng)鏈中，網(wǎng)關(guān)收集到的數(shù)據(jù)會由網(wǎng)關(guān)的廠商來負(fù)責(zé)，而Azure云端平臺，便是和網(wǎng)關(guān)的解決方案對接，協(xié)助客戶透過大數(shù)據(jù)分析提升處理數(shù)據(jù)的效率。 Azure也提供呈現(xiàn)的接口，如條狀圖、分區(qū)圖、地理位置圖等，而這些接口更可與行動裝置連接，實(shí)現(xiàn)在線通知功能。 除了通知裝置上的用戶，也可通知機(jī)器人要進(jìn)一步做什么動作，藉此讓產(chǎn)業(yè)鏈更為完整。

除了工具機(jī)之外，工業(yè)計(jì)算機(jī)所收集到的數(shù)據(jù)通常會放在本機(jī)端，但也可以同時傳上Azure的公有云平臺，如此一來，廠商便可以直接到公有云平臺執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)分析。

同時也考慮到用戶將數(shù)據(jù)匯入后，可能不知道要用什么樣的模型去進(jìn)行分析。 Azure內(nèi)建了許多分析模型，用戶只須嘗試幾款不同的模型，拉出相關(guān)參數(shù)，預(yù)測出的答案最接近實(shí)際狀況的分析模型，就會是最適用的模型，因此用戶不須要有很深厚的數(shù)學(xué)能力，就能使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

服務(wù)器架構(gòu)統(tǒng)一具優(yōu)勢公/私有云輕松轉(zhuǎn)換

然而，客戶在使用公有云時，可能很大的考慮點(diǎn)會是在于，公有云在數(shù)據(jù)保密性上還是遠(yuǎn)不及私有云。 李玉秀表示，微軟長期以來皆是針對企業(yè)提供解決方案，企業(yè)在架設(shè)私有云時所使用的服務(wù)器，約有50%的機(jī)會是Windows Server，在架設(shè)數(shù)據(jù)庫時，也有50%的機(jī)會是Microsoft SQL Server。

因此采用Azure很大的好處在于，當(dāng)用戶期望變成私有云架構(gòu)時，將可很容易地從Azure云端平臺搬到企業(yè)的私有云，因其采用的是同一服務(wù)器架構(gòu)。

此外，當(dāng)開發(fā)人員還在做測試時，也就不必得耗費(fèi)機(jī)器成本才能做機(jī)器學(xué)習(xí)，且當(dāng)開發(fā)公司若還沒有太大的經(jīng)費(fèi)，一次性購買大規(guī)模的機(jī)器時，便可把Azure當(dāng)作是臨時性地緩沖空間，這將會是Azure與其他業(yè)者提供的云端平臺之間很大的差異。