整合OT、IT、AI，推动台湾智慧制造加速实施

加快发展智能制造

为了协助台湾制造业的数字化转型，加速智能制造的实施和大规模应用，台湾IBM与行业合作伙伴ADLINK Technology, WPI Group, Delta和WiAdvance联手打造智能制造生态系统。助力企业突破数字化转型瓶颈，加速实现智能制造。

“精度、成品率和利用率是制造业竞争力的所在。它涵盖了生产线的四大要素，包括人员、机器、材料和工艺。连接OT和IT将是人工智能在制造业实施不可或缺的关键和先决条件。“台湾IBM携手具有技术优势和行业经验的合作伙伴，打造从OT、IT、AI到企业应用系统、混合云的完整生态系统，共同提供完整的解决方案和专业服务，让智能制造真正作为应用场景落地。”创造可实现的投资效益和可扩展的运营结构。

IBM将智能制造“5C成熟度模型”作为行动蓝图。战略合作伙伴的作用侧重于解决物联网连接层设备组网和数据提取挑战，以及边缘应用场景，帮助企业突破OT数据向IT数据的转变。技术瓶颈，并经过数据提取，进一步帮助企业构建AI数据应用场景和AI平台，逐步实现动态仿真、智能工厂、动态定制三个阶段的智能制造竞争力。

5C成熟度模型

5C成熟度模型是IBM用来衡量厂商智能程度的参考标准。表格将制造业分为5个阶段，从最基本的第一阶段到最成熟的第五阶段，分别是Connect(设备连接)、Convert(数据转换)、Cyber(预测仿真)、Cognitive(智能工厂)和Configure(动态定制)。

• 第一阶段Connect是指利用物联网技术连接工厂设备，实现机器对机器(M2M)协作，并能够提取数据。更高级的应用场景包括数据转换、旧设备接入互联网后的边缘计算、设备端控制器虚拟化实现动态协作等。
• Convert的第二阶段是构建AI大数据分析平台，利用边缘计算对第一阶段提取的数据进行分析，例如对单点设备进行预测性维护;更高级的应用场景是在边缘设备上，用于人工智能模型的训练、部署和推理。
• 第三阶段Cyber是指使用Digital Twins将生产数据可视化并执行预测模拟，例如生产调度或材料需求。在这个阶段，IBM认为最基本的应用程序场景是使用仪表板可视化生产动态。高端应用使用人工智能模型根据订单和生产线动态自动调整和优化时间表。
• 下一阶段，认知将利用人工智能将工厂改造成能够自动诊断、自动修复、自动调度的智能工厂。至于最后一个阶段，configure使用B2B混合云和区块链，完成少量的多元化、短交付的定制制造，并实施一个软件定义的价值链平台，例如将智能工厂的成功模式扩展到其他业务单元，甚至整个B2B场景。

公司面临着人员流失和罢工等问题。如何降低“人”的风险不再是一个技术问题。通过多种方式提高效率，向专业化管理方向发展。“在亚洲的制造业体系中，最大的风险在于人。”台湾在智能制造方面具有欧美国家所不具备的独特地位。它也从自动化发展到智能，智能强调自主性。关键在于如何节省人力，让设备自主决策。在智能开发的过程中，需要整合很多it、CT和客户体验。台湾不必遵循德国或美国的标准。它甚至应该有定制标准的野心，比如人工智能模块标准和人工智能平台标准。 The government assists in the formulation and promotion.

许多制造业转型停滞不前的原因在于前一阶段IT和OT的融合不足，即5C的第一阶段没有实现，这就使得提取数据变得困难，更不用说后续的增值分析了。台湾制造业所面临的挑战，如庞大旧系统的负担、单点AI成果无法形成规模经济、无法快速扩散到不同生产线或其他业务单元等，造成了垂直整合和横向扩散的困难。针对这一点，IBM希望通过与SI供应商合作来改进。ADLINK科技专注于OT数字化需求，提供自动光学检测AOI、机器人和整体设备效率(OEE)解决方案。WiAdvance提供的数据结构服务可以集成OT和IT资源，如传感器、监视器和错误通知控制，以及企业资产管理(EAM)、客户订单系统、ERP系统、财务和人力资源系统。系列等等。WPI集团提供物联网解决方案，通过提供传感器、OEM/ODM设备和应用软件服务，加强制造业IT与OT的融合。达美航空将服务与自己的人工智能、云计算、边缘计算以及软硬件相结合。IBM擅长于第三到第五阶段的需求，例如数字克隆、AI数据分析和预测模型，甚至是行业的垂直整合和横向扩展应用。

至于智能制造是否会走向大规模企业整合的趋势?一般来说，规模较小的公司对智能制造的需求不大。现阶段，大多数能够发展智能制造的公司都是大公司，不仅有自己的IT或自动化部门，而且必须具备系统集成的能力，行业规模足够大，有足够的资金。甚至有可能在未来，良好的技术和ROI模型将继续影响中型制造商，并产生更多的效益。即使大公司有人力、技术和资金来建立内部生态系统，这仍然是浪费时间。IBM与战略合作伙伴共同打造的智能制造生态系统，实现了从OT到IT的完美融合。目的是希望企业能够利用好生态伙伴的优势及其合作关系。“在过去的几年里，不仅在台湾，而且在整个亚太地区，那些更能充分利用生态系统的人行动得更快。

IBM接触的潜在制造业客户都关注智能制造的趋势，只讨论了根据生产环境的类型，方向和场景会有所不同。与早期的半导体和面板产业相比，不存在自动化问题。大多数会谈都是关于人工智能的应用，而装配行业则更关注自动化。利用机器视觉、视觉检测等人工智能应用代替部分人工判断，减少成品率差的问题。此外，台湾中部的许多金属加工企业已进入高科技、航空航天、汽车等行业的供应链。在金属加工过程中，如何将过去大师们对模具精度的知识转化为AI智慧转化也是他们关注的问题。当前许多智能制造项目都面临着效果无效、进展停滞的困境。主要原因是，做自己事情的小项目缺乏总体目标或长期愿景，并且难以扩展部署到跨工厂或跨领域的应用程序。IBM基于全场景视角来寻找最直接有益的应用程序场景。当企业处于评估和概念验证等运营阶段时，可以利用生态系统合作伙伴的力量，不仅让智能制造得以实施，还能迅速扩大应用范围的可扩展性，并进一步将效益延伸到整个制造业。

IBM凭借创新的技术服务、集成能力和深厚的经验，与战略合作伙伴ADLINK Technology、WPI Group、Delta和WiAdvance合作，打造智能制造生态系统，加速工业4.0的推进，具体实现智能制造的效益和大规模应用。