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某國際知名的鋼鐵企業，鑒于設備故障診斷預測性低，產線停擺僅能被動補救，資深設備維修人員經驗難以傳承等問題，決定投入設備監診云端化。其期望透過WISE-PaaS工業物聯網云平臺、大數據分析、AI人工智能 ( 震動分析機器學習) 等技術，來完善設備維護、瑕疵檢測及預防診斷，提升生產及管理效率。

以傳統工廠的設備故障診斷來說，主要依靠資深的設備維修管理人員發現問題，或設備出現問題再排修，基本上算是被動補救的做法。而一旦設備故障導致產線停擺，即便后續修復速度再快，也消弭不了企業的損失。

因此，不少企業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了如指掌，在故障前進行必要處置、阻止問題發生，此外藉由分析歷史數據對設備執行狀態檢測，以延長設備使用壽命。

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

該鋼鐵企業審慎評估，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發，將自身服務能量迭加于系統，加上研華負責技術支持的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。

具體來說，該鋼鐵企業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；

● 規劃機器學習標準作業流程，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，提高警報實時性；

● 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，該鋼鐵企業在設備監診私有云中規劃了三個子架構：

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，而Smart Machine Box由工業計算機 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。

至于最關鍵的PaaS部分，構筑在研華WISE-PaaS/EnSaaS物聯網云平臺上，而此鋼鐵企業也一舉搭配啟用多項服務，比如：

● 透過WISE-PaaS/Dashboard來創建儀表板，因應現場操作人員、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，并在異常事故發生時主動推播告警；

● 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線或廠區上，針對每臺設備、每條產線及每個廠區設定事件告警邏輯與報表邏輯；

● 透過WISE-PaaS/AFS做在線 AI 模型開發、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，滿足遠程軟件更新管理需求。

經由邊緣智能、IaaS、PaaS聯袂運作，最終形成狀態檢測、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為起點，Phase 0先導入1臺設備，驗證WISE-PaaS可否確實發揮監控效果；到了Phase 1，則擴到300個測點，以驗證系統擴充性，假使驗證成功，后續復制速度就會很快。此鋼鐵企業與研華合作下，現已完成前述項目進程，下一步將從300個測點擴充至至其他上下游產線，發揮系統高擴容彈性。

值得一提，這次項目深具共創效應，一方面協助該鋼鐵企業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的需求反饋，連帶為 WISE-PaaS 加入許多實用功能，例如將 WISE-PaaS/SaaS Composer (3D流程可視化) 的畫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式訓練，以Multi-task方式提高大量模型的訓練效率。

透過此AI設備監診云端平臺，數據采集至WISE-STACK私有云端平臺后，進行云端設備管理配置、AI模型的開發、布署與推理，以及后續設備運維，設備維護人員可實時監控設備狀況，減少因設備故障造成產線停機，提升設備使用的壽命，推進自動化遠程診斷程序及預防維護的功能。