[Study4.TW .NET Conf 2019]看，用 Azure 建立工業 4.0 的第一步
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Study4.TW .NET Conf 2019 ,用 Azure 建立工業 4.0 的第一步
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- 1. 探索 .NET 新世界 .NET Conf
- 2. Edward Kuo Kingston IT Manager| Microsoft Regional Director | Microsoft Azure MVP
- 3. Nice to meet you!Thank you for coming today! Hi! Let’s begin now! 在Study4 .NET Conf的最後一場，分享微軟在智慧工廠的技術布局外，也分享如何 在工業4.0議題搭配Azure的策略與解決方案之第一階段的架構設計。 3
- 4. Industry 4.0
- 5. Industry 1.0 Industry 4.0 當今世界已經經歷四次不同的工業革命
- 6. Industry Evolution Industry 2.0 Electrification 開始進行大量組裝的生產製造產 線，並且引入電力系統作為動力 來源 Industry 1.0 Mechanization 生產開始邁入機械化，並引入蒸 汽機與水力作為生產動力來源 Industry 3.0 Automation 邁入了生產自動化，也導入電子 化資訊系統，與電腦化。開始了 自動化生產 Industry 3.5 Globalization 更有效的資源管理，生產逐步朝 向低成本經濟。，此時，也是一 種4.0與3.0混合策略 Industry 4.0 Digitalization 運用物聯網、大數據的資料分析 和AI…等技術，改善自動化，更 好的協同合作與即時性資訊，範 圍從生產擴展到全公司 Industry 5.0 Personalization 已經是未來的新趨勢，人與機器 之間的高効交互與協作，最終目 的是創造能為客戶製造其個性化 商品 6
- 7. Technology is Enabling Industry 4.0 九大技術的產生 • Big Data and Analytics • Autonomous Robots • Simulation • Horizontal and Vertical System • Integration • IoT • Cybersecurity • The Cloud • Additive Manufacturing • Augmented Reality 7
- 10. 可以預先處理、合併和過濾數 據。或是處理平行處理其他流 程 Why to need edge? 避免網際網絡延遲的影響。 影醒或是降低生產設備的動能 擴展多台機器或設備，並將它 們與雲端連接，並作為與雲端 連線的標準 確保設備安全並降低資訊安全 風險 Speed Versatility Scale Security 10
- 11. Microsoft’s Factory of the Future
- 18. A Real- Story
- 19. About a real industry 4.0 architecture case 這是一個正在起步的真實案例架構
- 20. 這真的是可能嗎? Move Your System to Cloud 原廠或是解決方案商常會慫恿大家東西全部放到雲端建置 事實上大概只有新創的製造業或是開始就是規劃雲端架構的企業才有機會。不然，製造業要把自家 系統從現有狀態下都遷移到雲端，大概需要無比大的勇氣或是更高的犧牲成本才可能 20
- 21. 企業最重要的核心系統，企業 內系統大都是相依它建置 若不考慮資安與成本 Difficult Key Point 製造廠最重要執行系統，必須 能在不延遲、不斷線賦予生產 製造責任 網路延遲或是網路斷線，會影 響日常維運與生產 如果核心系統不上雲，周遭高 度相依性的系統也不太可能上 雲 MES ERP Latency Satellite 21
- 23. Deep Learning & Machine Learning的模型訓練 在工業4.0布局雲端的類別 What Type on the Cloud 不會因為任何外在因素而導致 生產中斷 針對機台蒐集的資訊與相關聯 資料，需要長期儲存，和即時 數據分析與數據關聯性分析 可以跟核心系統脫鉤或是不需 要做即時資料交換溝通的系統 不直接影響生產 AI Training 巨量資料分析 核心系統低相依 23
- 24. 雲端對工業4.0解決資料儲存與分析處理問題 On-Premise Host, Edge & Cloud 將是不再如此界線分明
- 25. 非必要不使用IaaS作為架構設計第一考量 PaaS First Build & Config Easily 快速建置所需要的服務，或是可 以快速試錯，找出最佳解決方案， Scale Auto scale & Quick scale 可因 應資訊量大小變化，快速且自動 化的調整乘載量，順應產線需求 Focus Data Analysis 能有更多時間與心力專注於商業 分析或是專注於商業或創新需求 Integration Solution 簡單且輕易整合各種服務架構， 也可以因應市場變化，能快速組 合因應需求 Cost 降低維護成本與人力開發成本， 目前在我們直接參與人員只有 2~4位且非全職負責。 Monitor Health 本身具由監控機制，可以隨時監 控確保服務穩定正常，且有儀表 板了解服務健康狀況 25
- 27. Collect Data to Visualize Data M2C Process #1 Collect Date 針對每台設備蒐集設備製程參 數、設備感測參數、設備生產 狀態資訊…等可被輸出的資訊 Process #2 Deliver Data 資料內容作第一手分析與處理， 並且確認資料是要派送到雲端 或是地端，甚至是即時發送訊 息到用戶端 Process #3 Storage Data 資料都會先儲存在地端和雲端， 但是，地端保存時間不會太長， 超過時間會被移除 Process #4 Analysis Data 分析存放雲端的大量資料，或 是針對資料進行ML分析，甚至 是AI建模 Process #5 Visualize Data 視覺化呈現雲端存放資料，並 且找出商業價值或是問題點 27
- 28. 1 2 3 4 5 6 快速實踐端到雲 Collect Data IoT Hub & IoT Edge M2C Bridge Azure Stream Analytics Azure Data Lake & Azure Blob Azure Data Factory Azure SQL Database Service Azure Function 28
- 32. IoT SDK , IoT Edge, IoT Hub IoT Solution IoT Hub & IoT Edge • IoT Hub與IoT Edge結合，進行雙向溝通，支援 HTTP, AMQP & MQTT，雙向溝通需使用AMQP & MQTT協定 • 基於資安考量，我們不採用雙向溝通並僅透過HTTPS作 為訊息傳遞管道 • 每一次訊息最大只能有256K，超過此大小必須自己分割 封包 • IoT Edge是Container Base，如果不做雙向溝通，也可 以只要使用IoT SDK • 那樣透過HTTPClient Class是否可以? 32
- 33. IoT Send / Receive Message33
- 34. 串流資料處理與分派中心 Azure Stream Analytics Data Streams • ASA是一種即時分析和復雜的資料或事件處理引擎，能 同時分析和處理來自多個源的大量快速流數據。 可以在 從許多輸入源（包括設備,傳感器,外部參考資料…等）中 提取的資訊並找出事件的相關性 • 可以隨時停掉服務修改資料邏輯性，但在一定時間內資 料仍然會被保存於服務內，不會遺失 • SU% Utilization需特別注意，超過90%，則將會有遺失 資料風險或是服務被停掉風險 34
- 35. Fresh for Our Usage
- 36. 輕量、內建AI的資料解決方案 Azure SQL Database Edge36
- 37. Azure SQL Database Edge37
- 38. Azure SQL Database Edge38 現狀 • 目前仍在預覽階段，僅有Linux Container，無Windows Container • 不支援LCOW的版本 • Windows host 必須是1903以上
- 39. Demo Azure SQL Database Edge
- 40. 用瀏覽器就可以RDP VM的服務 Azure Bastion Azure Bastion • 限制虛擬機器 IP 的公開暴露風險 • 減少企業內部對外開啟RDP Port的風險 • 這是一個PaaS服務 • 已經GA，並在六個Regions可以使用 40
- 42. Real-time insights to drive operational intelligence and transformation Azure Time Series Insights42 PaaS的IoT分析服務 可用來收集、處理、儲存、分析及查詢高度內容相關且已進行時間序列最佳化的 IoT 資 料。 時間序列深入解析適用於特定資料探索及營運分析
- 43. Demo What’s Azure Time Series Insights
- 44. Summary
- 46. Industry 4.0 is … 整合思維 如何整合資料四面八方資料，並且能在大量資料萃取出重要資訊，協助公司從製造 到營運間循環與決策 從痛點出發 必須了解痛點，先分析企業存在什麼問題需要解決，才去考慮要怎樣使用那些技術。 以Azure的服務超過150個，如果不能從痛點出發，則會無法正確使用這些服務，進 而只是浪費成本 物聯網是最難的 設備聯網看似簡單，卻是最困難，這部分我們人力成本比建置雲端環境花費還大。 大多市售解決方案都是Stand，實際M2E(Edge)，卻是最複雜且最難解決的一塊 46
- 49. 最後一根稻草…
- 51. Thank you! Any questions? That’s all! Blog: https://medium.com/ek-technology E-mail: Jaigi.kuo@gmail.com FB: https://www.facebook.com/jaigi.kuo