新电子科技杂志 2022 年 6 月号 435 期，文 : 吴心予

工业边缘运算持续应用IT与资料科学技术，出现OT、IT与资料科学团队三者合作的趋势。就IT与OT的角度而言，首要任务便是撷取有意义且高品质的数据，再交由资料科学家进一步分析、处理，最终用来优化工厂的制程与排程。为了找出关键数据，边缘运算解决方案供应商需要与现场人员紧密合作，透过访谈厂长与操作人员，得知工厂欲解决的问题，才能协助客户筛选关键数据。资安方面，由于IT及OT系统之间频繁交换资料，因此需要确保装置与系统层级的安全，避免产线运作及工作人员安全受到骇客入侵影响。

传统的OT需要的算力不多，只要满足产线稳定、可靠的需求，凌华科技IoT策略解决方案与技术事业处开放仪器事业中心协理吴文中观察，在工业4.0的发展趋势下，边缘运算具备资料筛选与处理的能力，因此需要IT与OT的串连及整合。随着IT的机器学习(ML)、资料科学技术 导入到制造现场，大型的半导体与电子制造业厂商开始在内部建立资料科学小组，例如大型半导体工厂内部的排程、制程优化， 都有专业团队执行资料的处理及萃取。

而工业边缘运算方面，通常需要IT、OT及资料科学团队三者的合作，实际合作的状况比在IT领域的云端执行资料科学工作更复杂，必须克服如何从OT端撷取到有意义的资料，或者如何取得品质良好的数据等挑战。

为了获得更丰富的生产数据，部分工厂除了从传统机台的MES系统中撷取资料，也会在现有设备中加上更多智能化感测器，用来收集更多资讯，提供资料小组处理及分析。在设备中加入额外的感测器，可以预警异常现象，例如半导体工厂的生产工作容易受到震动影响，因此工厂使用感测器监控楼板状况，或者使用地震预警系统，预测地震的位置与强度，尽可能减少地震带来的损失。

所有数据的收集与分析都仰赖IT、OT团队与资料科学家合作，然而不同角色的专业语言不同，同时OT端也需要面对不同感测器收集的异质资料，因此团队沟通与资料整合都是工业边缘运算正在面临的挑战。

边缘智能为工业4.0铺路

现阶段工厂在现有边缘运算的基础上，结合人工智能(AI)软体，建立工厂端的边缘智能。新汉智能iAT2000云智化产品处处长罗仕昀指出，工业边缘运算的第一步是资料收集，接着进行资料的前期处理，现在则在边缘加上AI软体，透过机器学习为设备赋能，以实现边缘智能。

当资料在边缘端经过收集与筛选，便需要上传到云端，当资料有传输的出口，再结合软体的功能，就能从云端协助整体工厂提高自动化程度， 发挥更进一步的作用。资料在工厂传递的过程中，数据筛选是重要的工作之一，边缘运算解决方案供应商需要理解客户实际生产的状况，以及想要解决的问题，才能协助客户筛选到关键数据。

因此新汉智能除了提供客户边缘运算所需的系统及设备，更重视顾问服务，透过实地访谈厂长及产线人员， 了解客户在制造现场的数据收集/筛选与即时决策需求。罗仕昀以过去访谈手工具箱工厂的经 验举例说明， 手工具箱外观的经过粉烤后，粉烤剩余的粉末会掉入下方水槽，工厂端想要检测水槽内水质的酸硷度，以酸硷度变化对照水中的落粉量， 藉此得知落粉是否过多而需要换水。但是罗仕昀经过访谈后发现，如果工厂希望分析换水的时间，实际上需要参考的指标应该是水流动的速率，因为粉尘越多，水会越浓、流速越慢，流动速度如果过慢，就知道该换水。
 

确保装置/系统资安

当工业现场的系统走向IT与OT融合，OT需要从I T系统中寻找资料以进行分析、比对，资料交换的同时便带来资安风险。四零四集团艾智科技软体研发处软体研发经理高启原分析，在工业边缘运算中，资安的需求不只在于场域内的边缘设备，而是当边缘端收集数据以后，数据可能会传输到外部的云端或是工厂的IT系统， 边缘电脑也可能需要从I T系统找出比对资料，因而出现资料交换的需求。这也意味着边缘运算在不完全封闭的系统中收集并分析资料，相比传统封闭式的工业控制系统，与外部网路接触便会暴露在I T系统的风险中， 可能受到病毒与骇客感染。因此IPC厂商会在资料传输节点设计相应的资安防护产品，藉此防止骇客入侵。

制造业的资安风险主要来自设备与网路环境，四零四科技台湾区总经理林世伟说明，边缘端的资安重点，是确保产线稳定且操作人员在安全的环境下工作。而可能带来资安风险的情况包含以下四个，首先是系统一旦连接外网，就有可能遭遇骇客攻击。其次，边缘装置虽然可能使用封闭系统，不会暴露在资安风险中，但是边缘电脑使用的作业系统(OS)可能存在OS漏洞，而OS漏洞带来的资安风险，则可能影响生产流程。

第三个风险来源则是边缘端的储存设备，例如USB或是档案可以输入到设备中，新的档案有可能挟带病毒，造成设备感染。第四个则与装置安全性相关，除了确保系统安全，装置安全性，包含设备的设计、生产到实际使用， 都可能有资安风险。因此国际制定网通设备资安标准62443，其规范涵盖单一装置到整个系统，除了确认系统安全性，也能避免工厂内大量的装置成为资安漏洞。

扩产带动边缘运算发展

在制造业扩产的趋势下，工业边缘运算有机会被大量采用，普及率持续提升。吴文中分析，2021~2022年期间，面对COVID-19疫情，半导体与汽车市场供需严重失衡，市场上有大量的需求无法被满足，因此半导体及汽车业大量扩产。同时受到地缘政治影响，台商从中国回流、台积电到美国/欧洲设厂，新建立的产线一定会采用更加智能化的技术，所以目前工业边缘运算市场蓬勃发展。然而发展的同时也遇到供应链缺料的阻力，所以即便新建的工厂、产线希望采用工业边缘运算技术，材料与设备还是不足，未来的发展仍有待观察。
整体而言，在工业边缘运算的发展下，IT与OT走向整合，工厂透过整合异质资料，并由边缘运算解决方案供应商了解生产现场的实际需求，协助工厂筛选并处理关键的生产数据， 提供资料科学团队分析，以智能化技术优化生产效率。资安则透过62443的规范，从装置到系统全面把关， 确保边缘运算频繁的资料交换与传输，不会暴露在资安风险下，维持产线安全并稳定的运作。