數位實驗證明智慧工廠解決方案
約有百分之 60 的物聯網計畫在概念性驗證階段就遭到停置，且僅有百分之 26 的企業認為自己的部署稱得上完全成功。這是一份全球問卷調查的結論，訪問了來自製造、運輸，以及能源等多種垂直產業的 1,845 位 IT 和企業決策者。
可惜的是，這些公司對他們的計畫與嘗試要解決的問題方面，缺乏明確的瞭解。如此便不難理解，為何他們花費了大量的金錢部署無法提供合理成效的解決方案。他們需要的是針對特定問題採用科學測試，讓企業從方程式中移除猜測過程。
運用數位實驗確保工業物聯網的成功
透過運用數位實驗的全新方法，可快速確立哪些想法值得付諸行動，以及哪些應該將之屏棄。這種方法能用最少的資源找出最好的辦法來解決公司最大的痛點。
數位實驗運用多種元件、標準、工業物聯網與邊緣技術、資料類型，以及廠商，針對複雜的情境進行測試。所獲得的成果可強化 IT 與營運技術的管理信心，並展示投資經過證實的工業物聯網和邊緣計畫所能帶來的價值。
這樣的程序能透過搭配資產並互相組合，結合 IT 和 OT 群組，以解決製造與其他工業相關的挑戰，並且提高商機。
採用這種方法，製造商可在花費可觀的時間與金錢進行部署之前，判斷特定工業物聯網專案如何能改善其效率和生產力，或是如何為他們降低成本。閱讀人員與技術延長機器運行時間，進一步瞭解整個組織層面的協同合作。
探索什麼能在邊緣發揮作用
ADLINK 在此領域中進行了十分有趣的作業。他們的解決方案 ADLINK 數位實驗可讓企業在實行解決方案之前，以快速且符合成本效益的方式，針對工業物聯網部署如何解決各種挑戰的多種假設進行測試（圖 1）。
ADLINK 物聯網解決方案與技術部門總經理 Lawrence Ross 認為數位實驗是一種概念性驗證 (PoC)，他說：「客戶通常對他們的程序與資產具有一定的專業度。他們可以說明問題，但不知道如何構成一個假設。我們協助他們瞭解如何透過科學方法進行工業物聯網 PoC，並設計低成本的受控制實驗來進行驗證。」
製造商亦可測試建立新的收益流與產品的方法，全都以資料為後盾。實驗的另一個好處是透過所提供的事實，能支持關於公司決策的熱誠。
降低入門門檻
對進行工業物聯網研發來說，將時間與金錢花費在分析整個程序上，並期望能獲得成果，這是十分缺乏效率的方法。專注在單一痛點上反而更有可能證明價值。
「我們的工作是透過評估哪一種現有技術可解決他們的特定企業問題，從而降低風險，」Ross 說：「並透過這樣的方法，瞭解如何以較低的成本進行部署。」觀看以下影片，瞭解企業如何在整個工廠部署技術前，測試物聯網使用案例。
飲料公司運用具體資料
為了說明製造商能夠如何利用數位實驗，請想像一間飲料製造商可能會遇到的挑戰。裝瓶是高速、低利潤的業務。他們的收益仰賴於避免生產線運作中斷。如果有一台機器持續故障，這就是可進行數位實驗的著眼點。
一間位於中東的裝瓶公司正好就有這樣的問題，他們尋求 ADLINK 進行 PoC。ADLINK 物聯網解決方案與技術部門 EMEA 區域銷售資深副總裁 Richard Allan 表示：「如果溫度與濕度提高到特定程度，他們的標籤機便無法正常運作。標籤不能固定在瓶身上，使得整個生產過程停頓。」
ADLINK 提出透過數位實驗測試假設的方法。成果指出，解決這個問題最符合成本效益的方法，就是結合簡單的自動化技術。透過在溫濕度達到特定程度時自動降低生產線的速度，機器便能在最佳條件以外的環境中有效作業。
「降低速度比停工好多了，」Allan 說：「而且能在情況允許時再次加速。」
此實驗不僅為裝瓶公司展示如何運用溫度與濕度資料分析自動化生產線，也讓他們瞭解如何使用最少的感應器、工業物聯網裝置，以及軟體達到此目的。
數位實驗工具箱
ADLINK 提供的不是一個套件。「我們提供的產品比較像工具箱，」Ross 說：「其中包含驗證假設所需的一切技術。」
為了進行數位實驗，ADLINK 提供許多來自 ADLINK 和第三方廠商的攝影機、閘道裝置及感應器。就算不是全部，這些裝置大多採用 Intel® 處理器，也包括實驗後建議採用的大部分工業物聯網設備。有一些測試可能需要如高解析度加速度計等專業感應器，可根據個案提供。接著可使用 Modbus、BACnet 或幾乎一切現有 OT 通訊協定，連接至現有的 OT 資料來源。
「我們在實驗中進行的第一步就是連接並串流資料，接著才會開始進行分析，」Ross 說：「我們提供這個步驟所需的所有設備，並與 Microsoft Azure、AWS 和 Google 等不同的雲端服務供應商合作，以進行分析與資料科學處理。」此外，ADLINK 亦與 FogHorn 和 SAS 等專門從事邊緣資料分析的企業合作。
執行實驗後，企業會獲得以最少設備、感應器、裝置和軟體，複製成果的所有必要資訊。這能讓製造商用快速且符合經濟效益的方法實行經過驗證的工業物聯網解決方案，為整個廠區提供所需的運算效能。
對開發者與製造商來說，關鍵要點就是先識別最嚴重的營運阻礙。這樣他們才能定義假設並設置測試。透過這種方法，他們便可在安裝任何技術前，判斷工業物聯網能如何解決他們的需求。