英特爾：智慧邊緣推動業務創新

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　　6月1日消息，英特爾最新的《智慧邊緣展望報告》指出，邊緣計算對企業來說至關重要，只有智慧邊緣才能引領企業走出迷局，把握好當前和未來的無限資料機遇。

　　“當前，英特爾正與各行各業的合作夥伴合作，通過發力智慧邊緣來攫取真正的商業價值。邊緣計算使每一台設備都有可能成為資訊存儲的載體，並讓我們可以即時提取和使用這些資訊。”

　　在新冠肺炎疫情期間，人們對技術的使用呈現指數級增長，並由此產生了前所未有的大量關鍵業務資料。這些新資料將是許多企業進行數位化轉型的核心所在，但與此同時，許多企業機構正面臨非常現實的資料處理挑戰。例如，由於延遲問題，將正在創建的大量資料發送到雲上進行處理，顯然是不現實的。

　　而這正是邊緣計算可以發揮關鍵作用的地方——提高效率並支持未來業務增長。

　　全球疫情、氣候危機和社會緊張局勢加速了世界的變化。除此之外，我們對資料的依賴也與日俱增——視頻平臺每月處理資料的時間高達數萬億分鐘。企業需要隨時調用這些資料，以此推動即時的創新。

　　資料的爆發式增長，帶動了企業對人工智慧、智慧邊緣和 5G 通信等技術的迫切需求。企業領導者們開始意識到這些技術對基礎架構的重要性，以及邊緣計算對加速數位化轉型以提升企業競爭優勢的重要作用。

　　這份報告提供了對關鍵行業的當前、新的以及下一代邊緣計算發展趨勢的見解。簡言之，邊緣計算能夠幫助企業將雄心勃勃的計畫變為現實。企業已經意識到，智慧邊緣已經成為釋放未來創新不可或缺的因素——76％ 的受訪者認為，確定資料處理的“理想位置”是一個挑戰。

　　該報告為 IT 領導者指明方向，通過現實成功案例，指導他們如何利用邊緣計算來提高運營效率、創建新產品並開拓新的收入來源。

　　除了數字先鋒和人工智慧科學家 Inma Martinez 提出的實用建議外，該報告還揭示了企業不能再忽視智慧邊緣的原因：“資料一直是文明的基石，這個理論可以追溯到青銅時代。智慧邊緣使這樣的世界成為可能，即：每一個物件都有潛在的資訊——而這這些資訊可以被即時提取和使用。”

　　智慧邊緣正在讓生活和商業發生變化，在這一過程中，企業必須擁抱協作並充分利用生態系統，才能把握機遇，贏得未來。邊緣計算與人工智慧和 5G 等關鍵技術協同作用，已經將數位服務帶入了全新領域。當前，僅在英特爾的客戶中，就有超過 24000 個前沿部署產生了真正的商業價值，幫助企業在這個分散式智慧的新時代實現發展和創新。

　　關鍵洞察

　　零售：在邊緣進行分析的資料糾正了大量的庫存失真現象，同時使供應鏈和產品開發變得異常高效。智慧邊緣為零售商提供即時消費者行為分析，使他們能夠提供更多個性化的購物體驗。自部署智慧邊緣技術以來，英特爾客戶 WonderStore的商店櫥窗轉化率提高了近 17％。這是通過使用視覺感測器和由邊緣計算技術提供支援的即時分析而實現的，其原理是：根據客戶的時尚選擇、情感和停留時間來定制店內體驗。

　　工業：基於人工智慧技術的機器人可用來執行重複的、有潛在危險的任務，其速度和準確度都遠遠高於人類。機器視覺還被用於驗證功能和檢查缺陷，從而盡可能提升產品交付品質。這些智慧邊緣技術説明英特爾客戶奧迪焊接檢測速度提高了 100 倍，而延遲只有 18 毫秒，奧迪兩個主要組裝工廠之一的位於德國內卡蘇姆的工廠的人工成本降低了 30-50％。

　　醫療：邊緣計算能夠支援頻繁的患者監控和資料收集、集成電子病歷以及人工智慧驅動的患者資料分析，從而説明提供品質更高的護理和臨床效率。深度學習推理用於基於圖像的診斷，以加快對健康問題的檢測並挽救生命。得益于智慧邊緣技術，英特爾客戶飛利浦在不增加硬體加速的情況下，成功將 CT 掃描成像速度提高了 188 倍。

　　電信：機器學習可以説明電信運營商提高網路和運營效率，在滿足人們對服務水準與日俱增期望的同時，有效降低成本。借助人工智慧和基於分析的引擎，運營商能夠智慧管理 5G 網路，實現關鍵網路 KPI、網路自動化、節能和運營靈活性等目標，從而服務於各種 5G 和智慧邊緣用例。英特爾最近説明日本客戶 Rakuten Mobile 開發了世界上第一個基於容器、完全雲原生的網路。他們正在使用邊緣資料中心來為應用和富媒體內容提供快速回應時間——使他們的移動網路能夠為客戶提供身臨其境的多感官體驗。

資料來源：https://finance.sina.com.cn/tech/2021-06-01/doc-ikmyaawc8709417.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=15&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=174

【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

．大數據、雲端運算、物聯網與建築如何融合？

2020年11月6日 星期五

來源： 天天建道

1． 大數據技術

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合。建築業是產生大量數據的行業之一，又是數據電子化程度較低的行業。

在「網路＋」時代，建築業數據的價值和重要性將逐步體現，充分運用大數據制定企業發展策略、進行策略決策。研究建立建築業大數據應用框架，統籌政務數據資源和社會數據資源，建設大數據平台，將各工程項目生命週期中產生的數據，以及在維運階段的能耗數據，和設施維運數據進行收集、處理和加工，透過大數據的分析與挖掘，為各方提供更有價值的數據服務，提升行業、企業和項目的整體管理水平。

2． 雲端運算技術

雲端運算是推動資訊技術能力實現按需供給、促進資訊技術和數據資源充分利用的全新業態。建築業資訊化基礎設施相當薄弱，雲端運算的成熟為建築業資訊化帶來了極好的機會。

隨著雲端運算的深入運用，政府和建築企業可以利用雲端運算改造現有系統，開展工程建設管理，及設施運行監控等方面應用，而且以用為主，可以降低資訊化總成本，特別解決中小企業資訊化投入問題。

雲端平台可以忽略硬體單點故障，提升應用系統的可用性，應對海量訪問。同時，採用雲端平台可以降低用戶推廣應用過程安裝佈署工作的難度和工作量，改善用戶操作體驗。

3． 物聯網技術

物聯網是新一代資訊技術的高度整合和綜合運用，為實現施工現場，各類原始基礎數據的持續採集，提供了可能性。利用現場監測、無損檢測或各種感測技術，進行建築安全、設備運行狀態、施工環境監測、現場人員管理、進場物資管理等，實現數據的自動採集與傳輸，在專業軟體的輔助下，完成對大型建築施工狀況的評估和預警。

此外，在智慧城市、智慧建築方面需要大量採用物聯網技術。在建築業推動物聯網技術的廣泛應用，還需要結合建築業行業特點，研發成本低、傳輸性能穩定、精確度高的感測設備、儀器儀表、配套軟體，特別要注重與資訊化的整合應用。

4． 3D 列印技術

3D 列印是一種以數位模型為驅動源，透過增材列印的方式，來構造物體空間形態的成型技術。透過 3D 列印建築技術，已經能夠實現一些簡單的房屋和構件的列印，但是如果要運用到複雜的建築列印上，還需要進一步的創新發展，解決軟體、硬體設備、材料、配筋、行業標準等諸多難題。

建築業應積極跟蹤工業領域 3D 列印應用，並結合建築業自身特點，研究突破。透過 3D 列印技術生產出建築部品及構件，特別是針對曲線異形等複雜建築或構件，降低施工的難度與風險。

5． 智慧化技術

智慧化是在電腦技術的基礎上，結合了感測器技術、GPS 定位技術、網路技術、人機交互技術等衍生出的更高層面的技術。產業轉型升級發展，需要工業化智慧製造。全位置焊接機器人已應用，在超高層建築鋼結構施工中。

手持智慧終端在施工現場品質、安全檢查等管理工作中初步得到應用。引入這些先進技術，利用 「工業 4.0」理念和智慧製造技術，能全方位改進生產施工工藝、提升生產力。

資訊化標準

建築業資訊化的標準規範，是資訊化建設中的一項重要的基礎性的系統工程，也是資訊系統建設推廣成功的關鍵因素。要重視標準化在資訊化建設過程中的重要作用，以標準化助推資訊化，以資訊化帶動標準化，推動標準化與資訊化互相促進融合。建築業資訊化標準還需要強化頂層設計，進一步完善標準化管理體系和技術體系，重點加快 BIM 技術，以及數據交換、文圖檔交付等基礎數據和應用標準，為實現全產業鏈資訊互通、提升資訊應用價值打下基礎。

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2017/05/blog-post_706.html?m=1&fbclid=IwAR0-7QY7ACt1UGLiBiwK6Wsw7VeQ-eZviWQVN_TyBITkJ7FKZNixCcBGOdk