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[狂人新聞台] 全球限量100台 / Aston Martin 與 Brough Superior 合作推出首款重型機車 - AMB 001

同為兩大英國百年經典四輪＆二輪品牌碰在一起會發生什麼事？！

那就是造就這宛如動漫世界『阿基拉』裡才會看到的未來科技重車-AMB 001，冷冽空靈的外型設計讓人不住屏住氣息欣賞，這可是象徵英國最指標性的精品內燃機技術結晶啊，設計上處處可見 Aston Martin 的影子，板金上採用碳纖維鰭片精美裝飾，設計靈感源自 Aston Martin 跑車的側翼，由前端油箱延伸通過鞍部至車身後部，以形成側面高速的流體線條，再來像是車身儀表也跟他們的頂尖超跑 Valhalla 一樣 (Valhalla 是 Aston Martin 與 Red Bull 合作開發代號 AM-RB 003 的第三部終極車款，前兩款為 AM-RB 001 的 Valkyrie與 AM-RB 002 的 Valkyrie AMR Pro) 是採直接使用手機屏幕去做顯示的。

Brough Superior 技術上操刀有雙叉骨前叉和碳纖維結構車身底盤，並透過 CNC 技術加固的車架 - 碳纖維後副車架跟鈦合金接口均直接連接到車架。

AMB 001 動力數據規格上為：渦輪增壓V型雙缸 997 c.c.引擎，配置可變幾何渦輪增壓系統，輸出功率為180 hp，乾重僅180公斤，採用了半乾式曲軸箱潤滑系統提高效率，6速變速箱則使用了APTC離合器。煞車系統的主缸活塞採用滾珠軸承，以達到靈敏快速的制動。

AMB 001 全車將在將在 Brough Superior 位於法國圖盧茲 (Toulouse)的工廠內製造和手工組裝，價格為10.8萬歐元 (新台幣363萬元)。預計今年第四季可以開始交車。

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典型的邊緣運算應用：提高設備異常的反應能力至0.1秒

廖家宜 2018-09-20

設備監控就是一非常典型的邊緣運算應用。設備停機對於工廠的損失是以每分鐘、每小時來計算，因此對於工廠端而言，必須在「分秒必爭」的狀態下掌握設備的運行狀態是否正常，往往等不起待數據傳回雲端，再將異常結果傳回本地端的這個過程。

而將機器學習放到靠近資料源的設備前端來處裡，卻可以省下資料往返雲端的等待時間，讓異常事件預警更即時的反應，甚至於在無法確保有效網路的情況下，也不用擔心監控系統停擺。對於連續性生產的工廠而言，設備就是工廠的生存命脈，一旦停機損失相當龐大，業者粗估許多大工廠每年因異常停機損失就高達700萬~800萬元，甚至上千萬元。

為了降低停機風險，像是瑞典百年老牌金屬刀工具製造商Sandvik Coromant就將過去以雲端分析的模式改採邊緣運算的架構。微軟(Microsoft)執行長Satya Nadella則是在2017年Build開發者大會上，首度展示這項Sandvik Coromant運用Azure IoT Edge的成果。

Sandvik Coromant主要生產各種工具機零組件，由於金屬切割作業非常精密複雜，所以工廠內的生產設備造價動輒上百萬美元十分昂貴，因此Sandvik Coromant就在這些生產設備內裝置感測器蒐集資料來分析，以進行預防性維護。

過往Sandvik Coromant的做法是將資料上傳至雲端進行分析，但後來發現光是資料往返再加上異常預警的反應時間平均要花上2秒，對製造現場來說還是太慢，且萬一與雲端之間的網路發生異常後果更嚴重，預估每小時將損失可能超過數百萬美元。

在Sandvik Coromant開始採用邊緣運算架構後，由於資料在本地端就可以直接進行處理、分析，因此也就加快了異常事件預警的反應時間，平均只須0.1秒就能反應，兩者相差了20倍。

在設備狀態監控的應用中採用邊緣運算架構，除了肩負在本地端扮演「末梢神經」，針對異常進行即時反饋降低延遲外，對於感測器所採集到的海量數據，在資料預處理上更能凸顯其所帶來的價值。

馬達是多數機械設備的運轉核心，因此要判斷機械設備是否故障，可以透過對馬達的振動信號進行偵測。振動更是設備故障的主要表徵之一，不同種類的故障，會在振動的信號上呈現不同的表現，只要加以對振動信號進行監測、分析和處理，就能夠隨時掌握設備的運行狀態是否正常，以及預測設備使用壽命等。

研華IoT嵌入式平台事業群副理高信陽指出，為了偵測更細微的振動變化以達到零誤差的監測，有時候越昂貴的設備，或是牽涉到工安的機械運轉，就會採用採樣頻率更密集的高階感測器來採集訊號，但通常這類訊號的資料量非常龐大。

比起非工業用途的環境感測器可能每3分鐘才採集不到1KB的資料量，高階的振動感測器每秒可達到56KB的數據量，在時間累積下，這對雲端運算來說絕對是個沉重的負擔，因此最理想狀態是在本地端事先透過邊緣智能設備進行資料預處理，包括從訊號中篩選關鍵資料再上傳，或是在本地端進行原始資料的轉換。

更何況，設備狀態所產生的訊號並非單純的資料格式，因此在本地端的邊緣智能設備必須在第一步先進行資料格式的轉換。例如將原先不易看懂的原始資料(Raw Data)轉換為以時間與頻率為底的時頻圖分析，方便使用者在管理平台上透過儀錶板呈現更好閱讀的圖像跟波型變化，藉以掌握更精確的馬達細部行為模式與狀態。

而通常設備狀態監控最有價值的部分就在於達到預防性維護。如果工廠累積一定的資料量時，後續就可以再利用這些時頻圖進行機器學習的建模，透過常態模型比對振動波形的變化，可以協助工廠找出如軸不對心或滾珠磨損等不同的故障形態，在問題擴大之前就提早解決，防患於未然，進一步從狀態監控進階到預防性維護。

在工廠內，邊緣智能設備能夠有效預防設備停機，更可以進一步成為工廠內OT與IT系統的銜接橋樑。研華IoT嵌入式平台事業群經理王聖文表示，未來將有越來越多雲端運算將部署在不同的自動化應用中，但當務之急是必須先整合各種工業平台，讓自動化設備的管理更有效率。

像是在工廠自動化的核心技術中佔有重要地位的運動控制，係針對機械運動的位置、速度等進行即時管理，使其按照預期的軌跡和規定的運動參數進行運動。此技術可應用在需要精準定位控制，或速度控制的產業機械如機器手臂，以及高精密度的各類CNC工具機。

傳統PLC控制器係以「控制」為核心，講求的是穩定與速度，雖然可靠性高，但在軟體功能及系統開放性方面受限，例如PLC沒有介面可以直接觀察，往往需要外接HMI或PC才能與PLC溝通。但由於架構不同，當使用者一方面希望達到PLC所帶來的即時控制效能，又希望能取得可視化的操作介面時，就必須額外花費一番工夫進行整合。

有賴於邊緣運算的帶動，諸多智能化的分析與管理將能夠更貼近本地端。例如在研華的設備實時管理解決方案裡，便是在靠近本地端的邊緣設備上透過x86平台搭配實時控制軟體，在Windows系統中透過雙核心處理另外搭建一個實時控制環境，對各種自動化設備進行即時性的溝通與控管。如此一來，使用者就可以在達到實時控制的要求下，又能同時以更好的使用者介面進行設備管理。

附圖：設備監控是非常典型的邊緣運算應用。研華

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/iot/package_show.asp…