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研華WISE-Paas攜手TWCC 加速臺灣產業AI化

2020.11.26

2016年底,由Google DeepMind所開發的AlphaGo陸續擊敗全球頂尖圍棋高手,讓全球再次掀起AI熱潮,與過去幾次發展最後黯然退場不同,在運算能力大幅強化,且各類IT技術應用漸趨成熟的今天,這次AI發展已然擁有絕佳的環境,近兩年有不少遍布於各種場域的成功案例。不過研華技術長楊瑞祥指出,由於應用範圍太廣,導致各垂直場域不易架構合身的AI系統,對此研華與國網中心合作,透過國網中心TWCC臺灣AI雲的高速運算資源,為多種類型產業建構專屬的AI模型,藉此推動台灣產業升級。


研華科技技術長楊瑞祥

研華科技技術長楊瑞祥


過去十年,全球產業致力推動物聯網概念,透過感測網路、通訊傳輸與雲端平台等三層式架構,讓企業擁有智慧化能力。2016年AI再次興起後,這兩大技術更加緊密結合,發展出AIoT架構。AIoT架構被視為企業未來的營運骨幹網路,可進一步優化企業效能、降低成本,解決長年難解的問題。


楊瑞祥以研華近期協助導入AIoT系統的鋼鐵廠為例,鋼鐵業的製程繁複,產線各環節的連動緊密,其中一部設備故障,整條產線就有可能因此停擺,造成龐大損失,因此維修是生產管理的重中之重。過去的維修模式大多是定期保養,不過對產線而言,這種方式的風險仍高,為解決此問題,研華協助該業者導入設備狀態監測機制,利用感測器偵測機台的顫振數據,再將數據傳回後端累積為大數據,之後管理系統就可透過AI從中判斷設備的故障機率,在故障前先行維修,降低產線無預警停機風險。


這種利用AI演算法所打造的智慧化系統不只在製造業,在零售、醫療等領域也可應用。與企業過去的做法相較,智慧化系統的特點在於善用數據,藉由大量的數據分析,讓管理者可以洞見問題並加以解決,因此數據力會是未來企業營運的核心能力。


不過產業之間的專業差異極大,所需數據類型、功能特色都不一樣,因此不會有一體適用的泛用型AI系統,目前研華建構了產業生態系,與各領域的系統整合業者攜手,為不同產業設計專屬系統,除此之外,研華的WISE-PaaS也提供各種I.App微服務,協助產業快速架構AIoT系統。


要讓AI在各領域遍地開花,除了產業必須跨域合作外,還需善用外部力量,楊瑞祥表示,國網中心的高速運算資源成為台灣產業AI化最重要的助力。近期研華的WISE-PaaS就與國網中心、交大物聯網中心合作,打造台灣成為全球智慧科技重要創新研發及實證樞紐,在此分工中,交大負責AI技術探索與引領、研華為AI建模與產業化之商務拓展平台,國網中心的TWCC則提供高效運算資源,讓AI模型的運算分析更快速精準。


楊瑞祥進一步指出,AIoT系統所累積的數據不僅數量龐大而且多樣化,必須有效能強大的運算系統,才能讓系統發揮預期效益,不過建置高效運算系統需要投入大量資金,這對資源有限的民間企業是難以承受之重,TWCC則適時補足此一缺口,讓台灣產業可以順利發展AI。


目前研華與國網中心已有深度合作,在WISE-PaaS平台上的多種智慧化服務,都已充分應用TWCC的高效運算資源,除此之外,雙方也攜手培育臺灣的AI人才,將可為產業補強戰力,協助台灣產業升級。