分工打造最適化物聯網平台
軟體思維 環環相扣

【作者： 王明德】 2017年02月08日 星期三

物聯網被認為是繼PC、網際網路的第3波IT革命，不像前兩者，其影響雖大，但仍侷限在IT領域，物聯網應用則將大幅橫向應用至其他領域，不僅IT產業，不誇張的說，現在人類經濟體中的各種產業，都可被納入物聯網的應用領域，由此看來，物聯網的商機相當龐大，根據工研院IEK的日預估，物聯網3大商機健康照護、智能管理、智慧製造將在五年內爆發，2015年預估約529億美元(含硬體、軟體)，到2020年將達1,332億美元，年複合成長率20.3%，並帶動平台整合。

台灣是IT產業重鎮，不過向來以硬體製造為主，因此面對物聯網風潮，台灣業界也多從硬體思維出發，目前台灣產業的物聯網主要聚焦於底層的感測網路佈建，包括控制器、橋接器…等，由於台灣自動化廠商在此領域深耕已久，而上一層的軟體設計均為其客戶的技術專長，為避免搶食客戶利基，台灣自動化廠商在物聯網的產品布局通常都謹守界線，不會跨足軟體，因此台灣產業在物聯網的產業生態系統中，定位相當清楚。

物聯網架構依廠商、機構不同，解釋也各異，不過仍有基礎共識，一般多分為三層，包括感測、網路、應用，這三層架構中，都需要通訊網路與軟體串連、管理、運作該層次的硬體設備，而不管哪一層，目前市場上的物聯網軟體較具規模者都為外商，前者像是PTC(參數科技)，後者則以NI(國家儀器)為主，這兩家公司都深耕物聯網已久，PTC的物聯網軟體包括開發套件、共工平台…等，NI除了該公司聞名業界的LabVIEW外，旗下的DIAdem平台也專為擷取資料管理所用。

PTC打造物聯網生態網

PTC在製造領域，向來以企業管理軟體產平台為該公司產品核心，包括PLM、CAD／CAM…等均是，由於物聯網也被視為企業，尤其是製造業的未來主流架構，因此PTC除了將該公司本身原有的軟體平台延伸、整合物聯網外，近年來也透過購併，強化該公司的布局。

PTC資深協理汪崇真表示，物聯網的涵蓋面龐大，包括底層的自動化嵌入式設備、網路系統、系統整合、資料儲存分析、垂直產業解決方案，單一廠商無法提供全部的軟硬體產品與服務，因此此一產業必須透過各領域夥伴的群策群力，方能提供使用者完善的解決方案。

然而物聯網過於寬廣的涵蓋面，使其不同領域的廠商在開發產品時，不易找到合適的匹配對象，即便找到，雙方的產品介面也需要一定的磨合調整，方能將產品上市，針對此一問題，汪崇真指出PTC旗下的ThingWorx平台，可滿足上述問題。

ThingWorx攜手Axeda

ThingWorx用意是打造完整的物聯網生態平台，物聯網架構中各層次的廠商均可登上此平台，透過此平台的開發工具研發產品，此一作法有兩個好處，一是廠商可在ThingWorx上直接瀏覽、搜尋到匹配的廠商，而由於各廠商的產品都是基於該平台所設計，因此在此平台搜尋到的合作廠商，雙方產品都可無縫相容，大幅縮短過去的介面調整時間，有助於產品快速上市，汪崇真表示，物聯網時代講求快速上市，在此要求下，產品的設計時間被大幅壓縮，ThingWorx的韌體具相當彈性，可協助廠商快速開發應用。

除了ThingWorx外，PTC也在2014年併購了另一家提供連接機器與雲端感應器解決方案的開發商Axeda，汪崇真指出Axeda擁有超過150家用戶，每天處理數千萬筆橫跨多個產業領域的資訊，多樣的合作夥伴中包含行動網路領導品牌、裝置製造商、系統整合商及企業系統分析業者，Axeda在現代架構上提供尖端物聯科技，協助收集處裡全球機械與感應器資料，Axeda軟體提供公司建立安全連網，並進行遠端監控、管理與服務各種連接儀器、感應器及裝置，汪崇真表示，Axeda的科技產品搭配已有的ThingWorx快速開發應用平台以及現有的服務生命週期管理(SLM)與產品生命週期管理(PLM)解決方案產品，Axeda在物聯網連接與裝置管理的強項，結合ThingWorx快速開發應用工具，將可讓PTC的物聯科技架構更加豐富。

NI由工業物聯網著手

相對於PTC的作法，另一家以軟體聞名於業界的外商NI，則是透過自動化產線端的布局，強化該公司的物聯網軟體建構，NI行銷經理吳維翰指出，NI自動化領域以平台見長，硬體包括各種標準架構，如PXI、CompacrRIO…等，軟體則以LabVIEW為主，NI的平台初期以測試為主，後來逐漸將觸角延伸至設計端。

吳維翰指出，物聯網成型，現行的多數產業未來都將以此作為未來企業營運的主架構，現在也已有多種子架構出現，像是衣聯網、車聯網、工業物聯網…等，其中工業物聯網與工業4.0、CPS等新世代智慧工廠概念相符，因此被視為物聯網子架構中將率先啟動者。

這幾年消費性產品從過去的少樣多量逐漸轉變為少量多樣、多量多樣等型態，而傳統的製造方式已無法因應此態勢，更據彈性的工業物聯網(IIOT)，已然成為未來工廠的主流架構，與傳統的製造方式相較，工業物聯網更據彈性，面對多樣性產品生產時，可快速調整參數，符合訂單需求，設備之間也可相互連結溝通，達到智慧生產願景。

吳維翰指出，未來的工業物聯網，勢必會在各設備乃至於產品中，設置大量的感測器，這些感測器所回傳的資訊，將累積為龐大的資訊，而這些數量極為龐大的「Big Data」，對企業主來說,，除可作為準確的策略分析外，也帶來相當棘手的資訊管理問題。

針對龐大的資料量，NI的DIAdem平台可迅速搜尋、載入、呈現、分析量測資料，再製作相關報表，DIAdem 是專為目前的測試環境所設計，可存取並處理多種客制格式的大量資料，且所產生的報表可提供有效資訊以利決策。

DIAdem化繁為簡

吳維翰指出，DIAdem可定義不同來源的資訊，再進行分析，他以汽車大廠Land Rover為例，該車廠導入自動化生產的時間相當早，也建置大量的感測器取得訊息，這些感測器每天所傳回的資料量高達500GB，由於數量遠超過處理平台負荷，因此每天只能分析其中10％左右的資訊，之後該車廠導入DIAdem，其處理的資料量大幅提昇至95％，出處理量大增，減少了過去因數據量不足而需反覆測試的時間，而DIAdem也可與NI的另一款資料擷取軟體InsightCM結合，打造出資料擷取、分析的完整平台。

作為物聯網軟體廠商，PTC與NI在架構中各有所長，彼此也有一定的合作關係，例如2015年的NI Weeks中，PTC就在展示出與NI合作的相關案例，這也證明物聯網與過去其他技術可一家獨大的態勢，與其他技術與架構相較，物聯網更講究分工，供應鏈中各廠商必須環環相扣緊密鏈接，方能打造出最適化物聯網系統。

資料來源：https://www.ctimes.com.tw/…/%E7%89%A9%E8…/17020816273F.shtml

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【工業物聯網，整合 IT 與 OT】

物聯網 (IoT) 應用高度講求客製化，很難用「放諸四海皆準」的單一標準對待。因此，海納多元協定、深入至各種不同應用別的「開放式平台」有了異軍突起的機會。毫無疑問，採集資料的目的是為了進行大數據分析、做出最佳決策。然而，IDC 統計資料顯示，在眾多收集到的資料中，只有 22% 被妥善歸檔，其中更只有5% 資料是確實可用的；為解決這種「瞎忙」亂象，必須以更智能的方式量測、管理資料。

工業物聯網 (IIoT) 在實務操作上還常遇到以下挑戰：1.找不到需要分析的資料；2.不同物料供應商的文件檔案格式各異，無法在單一分析工具上比較；3.測試結果丟失，必須從頭來過；4.找不到資料儲存的位置。對此，專家提出兩項建議方案：一是將這些資料以二進制檔案串流，並將其妥善分為檔案、群組和通道三個階層 (hierarchy)，最重要的是為每個層級做好明確的屬性描述；二是在感測或終端裝置與雲端主機之間，新增 DAQ 機台作為「邊緣」(Edge) 伺服器 (霧運算)。

IIoT 須突破傳統工業的「金字塔」思維，拋棄裝置、控制、應用依序而上的制式結構，轉而對工廠資產做分散式監測，例如：振動、溫度、影像和電力感測等，且時間延遲須限制在 1 微秒 (μs) 內，才有供分析及預警的價值。「時效性網路」(Time-Sensitive Networking, TSN) 先期技術平台，即是為整合 IT 與 OT (操作技術) 網路而生；在標準乙太網路上建立分散式、可同步化的 Hard Real-Time 系統，即時控制、傳遞所有標準 IT 資料；例如，監控、協調智能電網的供電系統。

延伸閱讀：
《如何迅速崛起？ NI：走「開放式平台」路線》
http://compotechasia.com/a/____/2016/1214/34268.html
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