某國際知名的鋼鐵企業(yè)，鑒于設備故障診斷預測性低，產(chǎn)線(xiàn)停擺僅能被動(dòng)補救，資深設備維修人員經(jīng)驗難以傳承等問(wèn)題，決定投入設備監診云端化。其期望透過(guò)WISE-PaaS工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺、大數據分析、AI人工智能 ( 震動(dòng)分析機器學(xué)習) 等技術(shù)，來(lái)完善設備維護、瑕疵檢測及預防診斷，提升生產(chǎn)及管理效率。

以傳統工廠(chǎng)的設備故障診斷來(lái)說(shuō)，主要依靠資深的設備維修管理人員發(fā)現問(wèn)題，或設備出現問(wèn)題再排修，基本上算是被動(dòng)補救的做法。而一旦設備故障導致產(chǎn)線(xiàn)停擺，即便后續修復速度再快，也消弭不了企業(yè)的損失。

因此，不少企業(yè)規劃建置設備診斷云端平臺系統，期望讓管理人員對所有設備運作狀態(tài)了如指掌，在故障前進(jìn)行必要處置、阻止問(wèn)題發(fā)生，此外藉由分析歷史數據對設備執行狀態(tài)檢測，以延長(cháng)設備使用壽命。

某國際知名的鋼鐵企業(yè)正是案例之一，由于產(chǎn)線(xiàn)上的設備位于惡劣環(huán)境，異常狀況變化大，于是啟動(dòng)設備監診云端化項目，希望利用云端平臺、大數據分析等技術(shù)彈性面對多變的異常狀況，以提升生產(chǎn)及管理效率。

該鋼鐵企業(yè)審慎評估，認為研華的方案涵蓋地端、邊緣端與云端，內容相對完整，且擁有一定彈性空間，便于該公司日后執行二次開(kāi)發(fā)，將自身服務(wù)能量迭加于系統，加上研華負責技術(shù)支持的WISE-PaaS Solution Enabling Services團隊，對系統的掌握度甚高，因而選擇了研華的解決方案，建構設備監診私有云端平臺示范線(xiàn)。

具體來(lái)說(shuō)，該鋼鐵企業(yè)設定的建置目標共有五項：

● 建立標準化數據上傳機制，提升數據存取多元與兼容性；

● 規劃機器學(xué)習標準作業(yè)流程，提高設備診斷正確性；

● 導入可視化儀表板，提高數據解讀性；

● 導入邊緣智慧運算技術(shù)，提高警報實(shí)時(shí)性；

● 導入模塊化軟硬件架構，提高系統的可擴充性。

立足WISE-PaaS，完美整合設備監診管理、AI模型生命周期管理機制

系統架構圖

基于上述目標，該鋼鐵企業(yè)在設備監診私有云中規劃了三個(gè)子架構：

其中“邊緣智能”以研華 Smart Machine Box SMB為核心，兼負數據擷取、地端運算處理等任務(wù)，而Smart Machine Box由工業(yè)計算機 MIC-7500搭載8信道高精確度數據擷取卡PCIE-1802組合而成。

其次IaaS則奠基于研華的WISE-STACK-300私有云系統。

至于最關(guān)鍵的PaaS部分，構筑在研華WISE-PaaS/EnSaaS物聯(lián)網(wǎng)云平臺上，而此鋼鐵企業(yè)也一舉搭配啟用多項服務(wù)，比如：

● 透過(guò)WISE-PaaS/Dashboard來(lái)創(chuàng )建儀表板，因應現場(chǎng)操作人員、數據建模人員、系統維運人員等不同族群，提供不同的可視化接口；

● 利用 WebAccess/SCADA 與WISE-PaaS/EdgeSense集中管理地端與邊緣端裝置，并在異常事故發(fā)生時(shí)主動(dòng)推播告警；

● 藉由 WISE-PaaS/APM建立設備模板與管理配置，可快速擴增至多條不同的產(chǎn)線(xiàn)或廠(chǎng)區上，針對每臺設備、每條產(chǎn)線(xiàn)及每個(gè)廠(chǎng)區設定事件告警邏輯與報表邏輯；

● 透過(guò)WISE-PaaS/AFS做在線(xiàn) AI 模型開(kāi)發(fā)、訓練，并以AFS推理引擎將模型部署到Edge端設備；

● 另啟用WISE-PaaS/OTA，滿(mǎn)足遠程軟件更新管理需求。

經(jīng)由邊緣智能、IaaS、PaaS聯(lián)袂運作，最終形成狀態(tài)檢測、預防維護、訊號串流顯示、警報推播等功能，一人工智慧加值的設備診斷云端解決方案。

據悉，本次項目系以涵蓋數百臺設備的冷軋工廠(chǎng)為起點(diǎn)，Phase 0先導入1臺設備，驗證WISE-PaaS可否確實(shí)發(fā)揮監控效果；到了Phase 1，則擴到300個(gè)測點(diǎn)，以驗證系統擴充性，假使驗證成功，后續復制速度就會(huì )很快。此鋼鐵企業(yè)與研華合作下，現已完成前述項目進(jìn)程，下一步將從300個(gè)測點(diǎn)擴充至至其他上下游產(chǎn)線(xiàn)，發(fā)揮系統高擴容彈性。

值得一提，這次項目深具共創(chuàng )效應，一方面協(xié)助該鋼鐵企業(yè)打造自主可控的設備監診系統，另一方面研華也藉由此鋼鐵企業(yè)的需求反饋，連帶為 WISE-PaaS 加入許多實(shí)用功能，例如將 WISE-PaaS/SaaS Composer (3D流程可視化) 的畫(huà)面刷新速度從秒級提升為毫秒級，或新增支持RESTful API以利將警示訊息傳送到內部郵件系統，此外將原本的排隊式訓練改為并發(fā)式訓練，以Multi-task方式提高大量模型的訓練效率。

透過(guò)此AI設備監診云端平臺，數據采集至WISE-STACK私有云端平臺后，進(jìn)行云端設備管理配置、AI模型的開(kāi)發(fā)、布署與推理，以及后續設備運維，設備維護人員可實(shí)時(shí)監控設備狀況，減少因設備故障造成產(chǎn)線(xiàn)停機，提升設備使用的壽命，推進(jìn)自動(dòng)化遠程診斷程序及預防維護的功能。