混合雲成功案例，市場快速變遷，製造業藉混合雲邁開數位轉型第一步

從去年美中貿易關係的變化一直到今年以來疫情的爆發，打亂了許多製造業原有的佈局。許多台商選擇遷廠以分散風險，隨之而來就是必須考慮 IT 搬遷的問題。而更多的製造業面臨著兩極的市場反應，疫情讓原有的訂單預估完全亂了套，位於供應鏈末端的代工廠抓不準市場需求，無法即時因應外界市場變化調整者只能掉單。但同時也因為供應鏈變得更加多元，不少手機零組件廠商也搭上紅色供應鏈列車，接了許多單。不論如何，在不確定的時代正是透過數位轉型打造 IT 競爭利器最好時機，而混合雲則是企業迎向景氣復甦必要的基礎。

根據 Nutanix 與調研機構 Vanson Bourne 在去年（2019）所做的調查指出，在未來 5 年將見到混合雲有大幅的成長，從 2019 年的 13.1% 成長到 38.6%，而傳統資料中心則是從 52.8% 下降到 37%。85% 的受訪企業表示，混合雲是他們理想中的 IT 架構，因為企業能依個別業務的需求，動態彈性選擇合適的 IT 架構。61% 的受訪者指出跨雲之間的應用程式移動性對他們來說是必要的，而不同雲之間的互通性以及雲端操作管理的統一性也是受訪者看好混合雲所能帶來的好處，包括安全性也是受訪企業認為混合雲高於其他IT架構所能提供。以下便是 3 家製造業透過混合雲架構逐步實現其數位轉型的成功案例。

【案例1】ESILLICON 成功將 IC 設計搬遷至 Google Cloud 

位於美國加州的 IC 設計與製造公司 eSillicon（現為 Inphi 所收購），透過 Google Cloud Platform（GCP）打造雲原生的 IC 設計工作流程。首先將 2 PB 的資料量、100 億個檔案搬遷上雲，包括將電子設計自動化（EDA）平台的儲存系統都搬上雲端。除了整個網路檔案系統搬遷上雲，VM 基礎架構也遷到 Google Compute Engine（GCE)，如此一來，他們只需為使用掉的運算資源付費。比起原本在地端的資料中心，搬遷上雲後整體總持有成本降低 20%。

eSillicon 透過建置桌面虛擬化讓工程師能操作 EDA 工具來進行晶片設計與IP開發，合作夥伴也協助處理分散式架構的網路優化，讓分散在9國的員工能順利協同進行IC設計與內容檔案傳遞。而透過GCP散布全球的節點，也優化 eSillicon 在多國資料中心的設定，藉此改善在Apps與工程工作流程中延遲性問題。同時，eSillicon 也在 GCP 上進行資料管理與備份，並且也將AI與機器學習融入 IC 設計工作流程中。此後，eSillicon 工程師在提交工作時，不需擔心 CPU、記憶體或其他基礎架構的狀況，GCP 簡化工作程序且從 AI/ML 系統產出可執行的洞見，大幅減少了過去半導體工程工作流程中的浪費與延誤。

【案例2】富智康運用 GCP 視覺檢測 AI 模型  大幅提升生產製程品質

製造業者除了透過 GCP 優化產品設計開發，也能在生產製程上局部導入 AI 應用來提升製程效率及產品良率。在 AI 視覺檢測部分，GCP 提供兩種 Vision AI 工具，其一是不需寫程式，透過圖型介面就能訓練自訂模型的 AutoML Vision；另一個則是利用 Google 預先定義的資料集、可自動偵測大量物件的 Vision API。

近期，電子製造代工龍頭鴻海旗下的富智康集團（FIH Mobile）即是在手機製造產線上導入 GCP 的 AutoML Vision 系統，快速地在移動印刷電路板組件上進行品質檢測，成功地將瑕疵未檢出率從 40 ％降低到 10 ％，單一組件檢查時間也減少到只需 0.3 秒。富智康目前也正在評估其他 Google 視覺檢測產品，持續運用機器學習模型提升產業競爭力。

針對有機密與安全考量而尚未部署 AI 應用的製造業者，CloudMile 專業技術團隊也指出，廠商可以透過混合雲架構來導入 AI 視覺檢測系統，運用 Google Cloud 的 Anthos 平台在雲端訓練模型，再將模型傳回地端進行瑕疵檢測，隨後便可將蒐集而來的資料送回雲端，透過雲端運算反覆訓練模型，如此一來，便能在最靠近資料處執行 AI，既可善用高彈性、高擴展性的雲端運算資源，又能兼顧地端的執行效能及安全性。

【案例3】瑞士鋼鐵透過 Google 解決方案 降低營運成本維持產業競爭力

不只是高科技產業，傳產製造業擁抱雲端一樣不遺餘力。歐洲領先的鋼鐵廠瑞士鋼鐵（Swiss Steel）座落在營運成本極高的瑞士，為了繼續維持競爭力，他們決定將各種產線系統搬遷上 GCP，以監控其機台及物流流程，並將來自機台或感測器數據集中儲存（如圖2）。瑞士鋼鐵首先透過 Google Maps Platform 將其物流網路的地理數據視覺化，並將這些數據儲存在 Firebase 中。瑞士鋼鐵透過 Google Cloud Functions、Cloud Pub/Sub 來串連在 GCP 上的系統，並透過 Dataflow 將多種數據傳遞匯入 BigQuery 做數據分析。

有了 GCP 串連所有流程，瑞士鋼鐵配發智慧手錶給工廠員工，讓維修團隊能即時接收各種重要告警以提升鋼鐵廠安全。而來自 Google Maps 及供應鏈系統的即時資料也能讓瑞士鋼鐵的運輸網路得到更有效的運用。透過GCP，瑞士鋼鐵至少省下了一年 50 萬歐元以上的成本。同時，他們要持續匯入更多的資料到GCP 上，藉由 Google AI 機器學習工具及演算法，提供資源定價預測分析，以及預測性維修解決方案。GCP 成功協助瑞士鋼鐵在數位轉型路上跨出一大步！