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Cloud computing for manufacturing

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  1. 1. Cloud @ Manufacturing 小朱 Microsoft Azure MVP 台灣微軟資深講師
  2. 2. Agenda •雲端運算 •製造業服務化 •巨量資料 •製造業導入雲端 •Microsoft Azure 平台 2
  3. 3. 雲端運算
  4. 4. 什麼是雲?
  5. 5. What’s Cloud Computing? •合久必分,分久必合 • Mainframe (合) • Server (分) • Grid Computing (分) • Cloud Computing (合) •一種集中性的大量運算共用池。 •隨選即用,用多少付多少。 •服務導向。 5
  6. 6. 雲端運算的特性 •隨選且自助 (On-demand and Self-services) •寬廣的網路存取 (Broad Network Access) •資源池 (Resource Pool) •迅速且彈性 (Rapid Elasticity) •可測量 (Measured Services) 6
  7. 7. 雲端運算的服務模型
  8. 8. 雲端運算的部署模型 •公有雲 (Public Cloud) • 個人工作室、小規模團隊及中小型企業愛用的模型。 •私有雲 (Private Cloud) • 2011-2012年被市場重視的部署模型。 •混合雲 (Hybrid Cloud) • 目前最被市場重視的部署模型。 •社群雲 (Community Cloud) • 產業聯盟採用的部署模型。 8
  9. 9. 製造業服務化
  10. 10. 製造業的特性 •有實體的產品 •有明確的生產流程 •有明確的客戶 •產品賣出去才有錢賺 •有庫存壓力 (成本) •毛利率低 (代工業) 10
  11. 11. ERP •製造業不可或缺的資訊系統。 •管理原料與成品資訊。 •管理庫存,成本與利潤。 •管理生產流程上的動態。 •管理與客戶間的關係。 •分析與決策。 11
  12. 12. 服務化 (Servitization) •以顧客導向為主,提供結合產品和服務的“bundled offering”,以提升企業和顧客的一致目標 • 最大化價值 & 最小化實體成本和數量 •牽涉「製造系統的創新」 • 全生命週期的思維、新的價值主張、營運模式、內外組織 流程與能耐、人力訓練等配套措施 •服務導向的售前諮詢,客制生產與售後服務。 • 很多有趣的方向可做。 12Reference: 陳信宏+余佩儒,「2.5產業」之製造服務化,2009
  13. 13. 服務化 (Servitization) •售前諮詢 • 如何事前就預測出客戶的喜好? • 如何在洽談過程中提出與客戶需求相符的產品或計畫? •客制生產 • 如何在客制的情況下降低成本? • 如何應對客戶非預期的變化? •售後服務 • 客戶滿意度追踪。 • Case Study 13
  14. 14. 服務化與雲端 •雲端提供近乎無限的運算與儲存資源。 • 數千數萬部電腦的平行作業。 • 數 PB 及的資料儲存。 • 分析服務。 •服務端的需求 • 分析交易資料  掌握客戶的採購慣例。 • 分析製程資料  優化流程。 • 分析客戶回饋資訊  掌握可能的潛在購買趨勢。 14
  15. 15. 巨量資料
  16. 16. Internet 的演進 16 Publish Inform Interact Integrate Transact Discover(intelligence) Automate(discovery) time scale Socialmediaandnetworking Semantic discovery Data-intensive HPC, cloudweb deep web Datamarketplaceandanalytics
  17. 17. 關鍵趨勢
  18. 18. 物聯網 Audio / Video Log Files Text/Image Social Sentiment Data Market Feeds eGov Feeds Weather Wikis / Blogs Click Stream Sensors / RFID / Devices Spatial & GPS Coordinates WEB 2.0Mobile Advertising CollaborationeCommerce Digital Marketing Search Marketing Web Logs Recommendations ERP / CRM Sales Pipeline Payables Payroll Inventory Contacts Deal Tracking Terabytes (10E12) Gigabytes (10E9) Exabytes (10E18) Petabytes (10E15) 用途與範圍 資料量 1980 190,000$ 2010 0.07$ 1990 9,000$ 2000 15$ Storage/GB ERP / CRM WEB 2.0 物聯網 何謂巨量資料 (Big Data)?
  19. 19. Devices: Internet & Internet of things (IoT)
  20. 20. Hadoop
  21. 21. MapReduce: Move Code to the Data
  22. 22. So How Does It Work?
  23. 23. Traditional RDBMS vs. NoSQL Data Size Access Updates Structure Integrity Scaling DBA Ratio
  24. 24. 製造業導入雲端
  25. 25. 觀念 •使用雲端的什麼? • 運算能力 (ex: Web, Distributed Application) • 儲存能力 (ex: NoSQL storage, DBMS) • 服務 (ex: Hadoop Services) •現有流程哪些可運用雲端? • 產品資訊 • 製程 • 客戶資訊 26
  26. 26. 製造躍雲端 要懂服務 Source: http://udn.com/NEWS/FINANCE/FIN3/8468511.shtml
  27. 27. 導入雲端的步驟 •評估公司規模。 •評估技術能力。 •評估可能成本。 •分析營運流程與資訊流。 •設計服務。 •發展服務。 •營運與維護服務。 28
  28. 28. Microsoft Azure
  29. 29. Azure footprint 2014年全球會有16座資料中心
  30. 30. 全球500大企業使用Azure >57% >250k 活躍中的網站數 高於 1,000,000 Azure 內的 SQL Database 數 >20兆個 儲存物件 >300百萬個 AD 使用者 >130 億個 驗證工作 >2 百萬個 要求/每秒 >1百萬個 開發人員註冊了 Visual Studio Online 的帳戶
  31. 31. 開發語言與工具 .NET, Visual Studio, TFS + Git, Java, NodeJS, PHP, Python, Ruby, C++ 微軟雲端基礎建設 Web Mobile Gaming Cloud services Data Analytics Media Identity 基礎 Windows VMs Linux VMs Storage Networking 平台Microsoft Azure
  32. 32. Thank you. Q&A
  • JamisLiao

    Dec. 24, 2014
  • mingenhsieh

    Nov. 16, 2014
  • GelisWu

    Jul. 25, 2014

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