iThome

    從歐拉角到四元數旋轉


    ...

    不少程式設計入門的教學中,常使用電腦繪圖、自走車、機器人等作為學習的回饋機制,其中,簡單幾何數學佔了重要的角色,而座標旋轉為常見處理。

    有機會的話,試著導證一下旋轉公式或矩陣,因為,這就像是研讀原始碼一樣的有趣,也具有實用的價值。

    繞XYZ軸旋轉

    如果有個座標(x,y),繞原點逆時針旋轉θ度後的新座標為(x',y'),旋轉公式會是x'=x*cos(θ)-y*sin(θ),y'=x*sin(θ)+y*cos(θ),這只要用基本的三角函式及聯立方程式,就可以導證出來。若以矩陣來表示轉換,會比較簡明,使用一維線性陣列來撰寫的話,列為主的寫法會是[cos(θ), -sin(θ), sin(θ), cos(θ)]。

    上述的表示法是基於笛卡兒平面,兩個軸都代表著實數,實際上,旋轉問題也可以用複數來處理,將a+bj看成是複數平面上的點,平面橫軸為實數軸,直軸為虛數軸,複數z1若為cosθ+isinθ,θ為z1與實數軸的夾角,將z1與任意複數z2相乘,由於複數運算上的一些特性,所得到的複數,相當於將z2繞著複數平面原點逆時針轉動θ度(https://bit.ly/2V8hZcX)。

    關於二維平面旋轉,我們可以看成,是三維空間中繞著z軸旋轉xy平面上的座標。

    基於二維空間旋轉公式的導證方式,可以很快地得出繞x、y軸旋轉的公式,也可以分別將三個轉換公式,以轉換矩陣的方式來表示(https://bit.ly/2XW9yOK),而轉換矩陣基本上有三個參數,也就是分別繞三個軸旋轉的角度(α,β,γ),稱為三個歐拉角(Euler angles)。

    既然可以將笛卡兒平面的旋轉擴充到三維,那麼,我們有辦法將複數平面的作法,也跟著擴充到三維嗎?

    例如,愛爾蘭數學家Hamilton曾將複數擴充為四元數(Quaternion),並運用四元數運算的特性,導出了繞任意指定軸旋轉的四元數旋轉矩陣,當然,也就因此可以處理繞XYZ軸旋轉。

    就結論而言,若想繞著指定的軸來旋轉頂點,軸的部份使用單位向量(x,y,z)來表示,旋轉角度為θ的話,四元數q=w+ai+bj+ck的關係若為s=sin(θ/2)、w=cos(θ/2)、a=s*x、b=s*y、c=s*z,就可以用這四個數來得到旋轉矩陣(https://bit.ly/2IQVt1E),網路上可以找到許多關於四元數的導證說明。

    然而,大家最常問的部分仍是:四元數到底是什麼?可否形象化的方式來表示四元數?

    想知道答案的話,我們可以親自導證一次四元數旋轉矩陣。

    Rodrigues旋轉公式

    關於三維旋轉的問題,其實,也可以使用軸、角兩個量來表示。

    舉例來說,軸可以使用單位向量(x,y,z)來表示,角用θ表示,歐拉角表示可以使用軸角來表示;軸會是笛卡兒座標的X、Y或Z軸,例如,繞X軸轉動時,X軸向量可表示為(1,0,0),至於四元數旋轉矩陣,基本上,也是透過給定軸、角兩個量來得到。

    然而要做軸角旋轉,不一定找出對應的四元數來計算旋轉矩陣,透過Rodrigues旋轉公式也可以。若u為指定軸之單位向量,v為打算轉動的座標形成之向量,那麼,Rodrigues旋轉公式會是cos(θ)v+(1-cos(θ))(u‧v)u+sin(θ)(uxv)。

    若對四元數或其旋轉矩陣的導證有興趣,認識Rodrigues旋轉公式的導證,會有所幫助,相對來說,導證過程也比較簡單(不用去結合四元數的運算特性)。

    例如,Rodrigues旋轉導證的第一步,是將v分解為兩個向量,一個向量是v投影在旋轉構成的平面上,另一個向量是投影在u上,兩個向量基於u旋轉後得到的向量相加,就是想要的結果。

    對於投影在u上的向量,因為跟u平行,旋轉後還是相同,既然如此,就只要處理v投影在旋轉平面上的向量,v就是旋轉平面的橫軸,u與旋轉平面正交,那麼,旋轉平面的直軸,就可以用外積uxv得到,而一旦有了平面的橫軸與直軸,問題就被簡化為二維平面旋轉。

    在整個公式化簡的過程中,會運用到u是單位向量,大小為1的特性,因此,只要細心計算,就可以得到公式(https://bit.ly/2LdKIZz)。

    不過,上述的這個公式看起來複雜,有個轉換矩陣(https://bit.ly/2WfTpmT)與要轉動的向量結合後,等價於此公式,然而,相對於四元數旋轉矩陣來說,仍是複雜許多,因而比較少見到這個公式的運用或實作。

    四元數與旋轉

    雖然Rodrigues旋轉公式比較少用,然而導證過程與四元數旋轉矩陣的導證之間,有著密切關係,只不過四元數既然是四元數,表示得先掌握其運算基本特性。

    最著名的例子,就是Hamilton刻在石頭上的式子i^2=j^2=k^2=ijk=-1,如果以四元數的運算特性簡單來說,就是在擴充複數的同時,也不能違反複數的運算性質。而這就跟複數不能違反實數的運算性質,負數、零在定義時不能違反自然數,都是一樣的道理。

    有些幾何運算會產生複雜的過程或結果,像是一大堆三角函式轉換之類,這時,可以試著轉換為複數來運算。

    由於複數本身包含了角度與長度資訊,而複數運算的特性,可以避開複雜運算過程。要了解這種換個系統運算的過程,若作個簡單類比,就像三維中的點,可以用直角座標來描述外,也可以用極座標來描述;有的問題用直角座標,就能簡單解決;有的問題,用極座標會比較適合。

    而在四元數旋轉矩陣的導證過程,就像是結合了Rodrigues旋轉公式導證,以及四元數運算特性來得到結果的過程(https://bit.ly/2VB4cuW),一旦能夠看懂導證過程,也就解決了形象化四元數的問題,因為四元數描述了四維空間中的一個點,不過,四維空間的圖雖難以描繪,但是,投影在三維空間中的圖還是可以繪製,然而,點投影的結果也只是個點。

    不過,若四元數q=w+ai+bj+ck的w、a、b、c有先前談到的關係時,θ變動時,每個點在四維空間中的軌跡,投影在三維世界的中的話,會是個複數平面上旋轉角度θ的圓弧,而圓弧θ/2處會是實數軸通過的位置。就軸角旋轉來說,真正關心的,並不是四元數在四維空間中的軌跡,而是三維空間中的投影,因此,若能知道三維世界中的投影是什麼,也就足夠了。

    導證公式與閱讀原始碼

    設法看懂公式的導證過程,某些程度就像是閱讀原始碼,因為,公式就像是函式簽署,導證的過程就是實作的內容,而閱讀原始碼的收獲,不僅認識了函式運作的原理、解題相關的知識與技巧,同時也學會從其他角度解題的思考方式,導證公式的過程也是如此。

    無論是面對數學或程式碼,解題時具有不同思考方式是重要的,實際上在導證這些旋轉的過程中,意外地拼湊出一個解決方案,這也解掉了我一年來懸而未解的ISSUE(https://bit.ly/2IPGe98)。當我看到程式運算結果終於正確呈現的瞬間,得到一整個滿滿的欣喜與成就感!

    Tags: 座標旋轉程式設計林信良
    魯蛇球隊如何用IT逆轉勝

    魯蛇球隊如何用IT逆轉勝


    大塊出版 二○○七年,陶布曼(Brandon...

    大塊出版

    二○○七年,陶布曼(Brandon Taubman)從康乃爾大學經濟系畢業。他跟很多常春藤盟校畢業的學生一樣踏入銀行業,成為一名評估複雜金融工具的專家,先是在安永會計事務所工作,之後轉到巴克萊銀行。陶布曼很早就從自己打棒球,轉為欣賞棒球比賽。但他一直在玩全明星棒球賽遊戲的現代版:夢幻運動選秀會。DraftKings和FanDuel這類網站,每天晚上會讓玩家挑選自己的出賽陣容,用真錢來賭博。陶布曼和朋友用他受過的金融訓練,設計了一套系統,每天輸入好幾百隊陣容,來發掘像天氣預報這種被忽略卻有預測價值的因素。他們的勝率有五成八,比百分之五十三這個損益平衡點還要高出很多。二○一三年,陶布曼應徵一個比他在巴克萊銀行的薪水低很多的分析師職位。雖然另外四百九十九名應徵者,學歷幾乎都比他好,但是魯諾從雪片般的應徵信中,選了陶布曼的名字。

    陶布曼剛開始是以經濟學家的身分,協助史坦斯處理合約評估之類的事務。幾年下來,他承擔的責任愈來愈大。魯諾幾乎每一季都讓他升職。到二○一七年九月的時候,三十一歲的陶布曼,成為太空人隊棒球營運、研究暨創新部門的資深主管。

    二○一七年即將展開之際,莫頓三十三歲,當時的他是一名遊走各隊的浪人投手,戰績四十六勝七十一敗,生涯投手自責分率四.五四。他也有一顆一百五十三公里左右的快速球、一顆他太常使用的伸卡球,而且他跟麥克修一樣,有一顆沒有很常拿出來的曲球。雖然他的統計數據並不起眼,但是陶布曼和法斯特一起說服魯諾,在二○一七年球季開始前,與莫頓簽下兩年一千四百萬美元的自由球員合約。莫頓投伸卡球的頻率從百分之六十三,降到百分之四十一,曲球使用比率則是從百分之二十四,提高到百分之二十八。莫頓拿下十四勝七敗的戰績,投手自責分率三.六二,並在世界大賽中成功關門。

    奪得冠軍後的幾個月,太空人隊把焦點放在網羅一名投手上。他們認為,他們的統計資源也能幫助這名投手提升戰績。海盜隊在二○一一年,以總順位第一位選中加州大學洛杉磯分校的柯爾(Gerrit Cole)。四年後,柯爾戰績十九勝八敗,投手自責分率二.六,在國家聯盟賽揚獎投票中排名第四。他的成績在接下來兩個球季下滑了。這兩年戰績為十九勝二十二敗,投手自責分率四.一二。他的手臂沒有任何問題。他才二十七歲,還能投出超過一百六十一公里的快速球。奇怪的是,二○一七年,雖然他的滑球比較有殺傷力,但比起滑球,他卻開始比較常投快速下沉球。對手打他的伸卡球,打擊率有三成六,只有百分之七的機率會揮棒落空。但是他們打他的滑球,打擊率只有兩成六八,揮空率近百分之三十四。二○一八年一月,在陶布曼和法斯特的極力主張下,太空人隊用四名小聯盟球員,換來柯爾在太空人隊效力兩年。這四名小聯盟球員不在太空人隊的頂尖新秀名單中。投手懷特利、馬提斯,還有外野手費雪、塔克,這些球員都還是太空人隊的頂尖新秀。這筆交易太空人隊萬無一失,柯爾有排在韋蘭德和凱戈後面,成為第三位輪值王牌投手的潛力,他將投出更多滑球。

    在此同時,太空人隊的系統已經建立好幾百名球員的資料,太空人隊可以協助他們快速進步,不必犧牲隊上的明日之星,或花大錢去買贏球的機會。魯諾和西格來到太空人隊的這六年,棒球技術急遽發展,而且吉姆.克蘭在分析師的建議下,在很早的階段就至少投資三種技術。在大聯盟引進Statcast系統,正式採用TrackMan技術之前,太空人隊就已經使用TrackMan好幾年了。除此之外,還有Blast Motion感應器──這片圓盤上面有加速計和迴轉儀,安裝在球棒上面,可以測量揮棒的速度和角度。還有高速攝影機,可以詳細記錄球員在比賽和訓練時的一舉一動,並將這些動作用千分之一秒的格速拆開來看。

    太空人隊不是只在大聯盟的比賽場地採用這些技術,他們也把這些技術運用在小聯盟的場地,就連特洛伊市的球場也有安裝。西格和法斯特將他們收集到的數據融入數據宅之窩(註:總經理領導下的特別小組)的公式裡,讓他們的預測更加準確。但這些技術還有其他用途。假如二○一四年春訓的時候,太空人隊可以把Blast Motion感應器裝在馬丁尼茲的球棒握柄上,球隊高層就不用只靠馬丁尼茲的說法和少數幾個打席,來判斷他的打擊能力是否真的有所提升。他們會有憑有據。知道自己沒有憑據這件事,更是加快了太空人隊在技術方面的投資腳步,讓他們下定決心不要再錯過這樣的發展。

    在現場比賽中,這些技術更有威力。TrackMan數據和高速影像結合,讓球隊分析師可以偵測投手的投球過程或投出去的球有所改變,已經來到引發長期傷勢的緊要關頭,讓他們有機會避免;甚至在投手有機會向辛區承認之前,偵測到場上投手已經很疲憊了。

    這些技術還有一個用途,就是讓球隊各個層級的球員,都能立刻有一個可以衡量的目標。打擊教練仰賴的只有經驗,當他們建議球員可以試著改變揮棒動作來提高打擊率的時候,這是一回事。但球員都不是數據科學家,讓他們看見實實在在、比較容易理解的證據,而不是圖表或落點,又是另外一回事了:這裡有TrackMan數據,顯示擊球仰角在十九到二十六度之間,變成全壘打或讓安打上壘數增加的機率最高。這裡有Blast Motion數據,可以從中看出你平常怎麼揮棒。還有高速影像,配上容易理解的數據圖像,可以從中看出不同的球你該怎麼揮擊,並多加運用這些揮棒動作。

    直覺+專業+數據-偏見=勝利

    二○一七年過後,太空人隊的決策人員除了早就使用先進技術,還有另外一項優勢:戰績紀錄。太空人隊從前只能對凱戈這群球員循循善誘,希望他們相信數據宅之窩的方法不僅有效,還能幫助個別球員。這些年來,魯諾早就把這項工作交給一位名叫普堤拉(Pete Putila)的高階主管。二○一一年,魯諾到太空人隊的時候,普堤拉是一名實習生。魯諾一直把他留在身邊,一來是普堤拉很有才幹,二來是他講究方法而且態度親和。普堤拉現在當上球員部門的主管,是少數幾名從魯諾進來前就留到現在的員工。有一部分是因為,這名西維吉尼亞大學的畢業生,非常擅長將以數據為主的建議,翻譯給隊上的所有球員聽,也很擅長說服球員嘗試這些建議。二○一七年後,對普堤拉和決策人員來說,這項工作做起來更輕鬆。太空人隊的冠軍戒指替他們省了很多事。比起穿著卡其褲和Polo衫的阿宅掛保證,奧圖維和柯瑞亞也在用同樣的工具,更能說服年輕球員相信這些技術。

    太空人隊的成功也帶來另外一個結果。棒球界的老人因此對他們讚賞有加,有時候甚至到了嫉妒的程度。這些老人曾經將他們視為自稱無所不知的外人。一名敵對總經理表示:「我想他們在打擊方面有很多創舉,這個領域,他們比其他人都要先進得多。他們的進攻資訊占了上風。我真的聽見有些管棒球營運的人說:『我希望他們輸到他媽的脫褲子,他們太驕傲了。』但傑夫.魯諾可不是拿錢參加人氣比賽。他拿錢是要贏他媽的球。而且他正在這麼做。(摘錄自《第二波魔球革命》第327~第332頁) 

    第二波魔球革命:提升事業與人生戰績,球團、企業、個人都能用的常勝智慧

    班.賴特(Ben Reiter)/著;趙盛慈/譯

    大塊出版

    售價:380元

    作者簡介

    班.賴特(Ben Reiter)

    2004年加入《運動畫刊》(Sports Illustrated),現任資深記者。他為這份雜誌撰寫過23篇封面報導,也為《時代》、《村聲》(The Village Voice)等刊物寫過文章,經常受邀上美國和世界各地的廣播和電視節目,也是職棒大聯盟電視網(MLB Network)的評論班底。賴特畢業於耶魯和劍橋大學。目前與家人一起住在紐約市。本書是他的第一本著作。

    遍地開花的K8s與容器應用(下)


    ...

     相關文章: 遍地開花的K8s與容器應用(上) 

    在今年五月第一週,紅帽和微軟分別在美國東西岸,舉辦了年度用戶大會與開發者大會,在這兩個活動之中,Kubernetes和容器的相關應用技術,當然是眾所矚目的部分。

    以紅帽來說,他們在這段期間,發布了許多與此有關的重大消息,例如,旗下的企業級Kuberenetes平臺OpenShift,正式推出第4版,可針對混合雲架構下的多個Kubernetes系統,進行自動化更新,並且強化程式開發的彈性,以及維運Kubernetes後端環境的便利性,並且提供更安全、一致的基礎平臺,以便支撐新興的雲端原生應用程式負載。

    另一個消息則是,紅帽和微軟共同推出了Azure Red Hat OpenShift的雲端服務,這是一套由雙方聯合管理的公有雲企業級Kubernetes解決方案,可提供混合雲的架構,讓企業能夠在自家的資料中心,採用OpenShift Container Platform,同時,也可以無縫接軌的方式,將工作負載延伸到Azure公有雲服務上,獲得更多IT基礎架構的資源,以及簡便的執行規模擴充能力。

    針對人工智慧、機器學習、資料分析的工作負載需求,紅帽則是和GPU大廠Nvidia宣布結盟,希望能夠將紅帽本身擅長的開放原始碼軟體,結合Nvidia所發展的GPU硬體、CUDA-X加速程式庫、NGC容器映像登錄服務,推動混合雲型態的GPU加速工作負載執行架構。而在這樣的合作模式之下,NGC所提供的容器應用程式,將執行在企業級作業系統Red Hat Enterprise Linux之上,而在雲端軟體平臺的部份,Red Hat OpenShift Container Platform對於 Nvidia GPU的支援,也將涵蓋到企業內部及公有雲環境的模式。

    在微軟的Build大會上,針對去年推出的Azure Kubernetes Service(AKS),他們發表了一套與紅帽共同發展的開放原始碼軟體,稱為KEDA(Kubernetes-based Event-Driven Autoscaling),將事件驅動的容器與功能(functions)帶至Kubernetes的環境當中,讓Kubernetes的工作負載可以具備事件驅動的能力。

    透過KEDA這套軟體,用戶可以在自家的Kubernetes叢集裡面,進行自動擴充規模的部署作業,以便因應各種事件的發生,像是Kafka stream、Cloud Events或其他事件提供者──能讓容器根據事件的量測,例如,Kafka stream或是Azure Queue資料的數值長度,自動擴充成多個執行個體;也能讓容器從事件的來源直接取用事件,而不需透過HTTP解耦的方式。而且,它可用於任何自建或位於雲端服務的Kubernetes環境,像是微軟自家的AKS、Red Hat OpenShift Container Platform。

    此次大會當中,微軟新推出的另一個相關功能是AKS virtual nodes,可提供無伺服器(Serverless)架構的Kubernetes環境,能讓用戶運用基於無伺服器架構的多個容器(而且是直接執行在Azure基礎架構之上的容器),快速擴展應用程式的執行規模。有了這樣的功能,不只是發揮容器快速啟動的特性,還能運用到IaaS服務提供的無伺服器容器基礎架構,不需面對相對複雜的虛擬機器架構,因此可省去相關的系統管理、修補、更新作業,協助開發者更專注在應用程式本身,而非面對管理基礎架構的鎖碎工作。

    在這兩場大型研討會之後,接下來,思科、HPE、VMware、NetApp等廠商的全球年度用戶大會,也將陸續登場,屆時,這些領導市場主流的大廠,都應該會宣布更多與Kubernetes、容器相關的技術。畢竟,混合雲、多雲的架構,越來越普遍,相關的技術發展,已從起初雲端業者為了改善自身管理與維運,逐漸向外延伸出去,成為企業可用於內部與外部代管環境的重要系統平臺。

    Tags: K8s容器應用雲端
    老牌工業硬體商轉型整合服務商,新漢跨出智慧工廠關鍵的一步

    老牌工業硬體商轉型整合服務商,新漢跨出智慧工廠關鍵的一步


    ...

    有逾20年生產工業電腦經驗的新漢,經過7年的耕耘,去年底,啟用了首座工業4.0智慧工廠,使新漢從製造代工廠,變身為工業4.0解決方案商,IT在工廠建置中扮演了關鍵角色

    儘管設立超過20年,工業電腦硬體商新漢近年不斷力求突破,去年底,更啟用了首座工業4.0智慧工廠,大步朝智慧化生產邁進。為打造這座近3千坪,落腳在桃園華亞科技園區內的智慧工廠(簡稱華亞廠),新漢大砸2億元,購置軟硬體設備,而這座工廠從去年3月開始建置,6月展開試行,10月便正式啟用,投入生產。

    「數位轉型,無法一步到位。」新漢資訊處處長姚達威直言。要從無到有,打造一座智慧工廠,不是一件容易的事。新漢花了至少7年時間,著手為數位轉型鋪路,才能發展智慧化製造。新漢在華亞廠內,導入自動化設備,整合工廠生產與營運資訊,並建置自動化雲端戰情中心,才成就了工業4.0的示範工廠,而新漢之所以能在短短3個月內,讓一切到位,IT扮演了至關重要的腳色。

    過去單純生產工業電腦的新漢,近年面臨PC廠商進入市場,分食大餅的競爭壓力,因此新漢的毛利率逐年下滑。面對強勁的威脅,新漢從2012年開始,為了走出代工模式,建立自有品牌,陸續成立了智能監控事業部、醫療資訊事業部,並將工業電腦事業部改名為IoT智動化事業群,開始切入多個垂直應用領域。花了7年,才打造出了現在的智慧工廠,讓新漢擺脫了傳統的代工廠角色,轉身成為了提供解決方案的服務商。

    不同於舊有的板橋廠,華亞廠全面導入自動化生產機臺,從料件撿出、電路元件打件、DIP插件,到硬體組裝、檢測及產品裝箱,改用機器取代了傳統人工作業,只需原工廠一半的人力,來處理難以自動化的目檢、手插件等作業,連帶也提高了生產效率。

    雖然,姚達威今年初才接任處長,不過,他一路參與智慧工廠的建置工程,且上任後,他除了要維護新漢既有的營運,更要支撐新漢朝智慧工廠發展,整合IT與OT的資訊。建置智慧工廠後,新漢的數位轉型之路仍有許多難題,需要IT一一克服。

    一般工廠在朝智慧製造邁進時,都會從翻新系統開始著手,不管是翻新支撐維運的ERP系統,或是升級管理產線的MES系統,然而,新漢並沒有這麼做,而是直接改造既有系統來符合新的需求,姚達威解釋,因為IT只有3個月的建置時間,為了避免維運人員及工廠作業員重新適應系統,不大動作翻新既有系統,而是改用介接方式來增加新功能,例如整合機臺資料。

    除了時間壓力,也因新漢原有工廠早在2008年就導入MES系統,過去10年,為因應產線的需求,陸陸續續在MES系統上客製了許多功能,為此,這些客製功能必須重新修改程式,才能在新系統上執行,同樣非常耗時,這是新漢選擇沿用既有MES系統的另一關鍵原因。

    雖然節省了翻新系統所需消耗的心力和時間,但姚達威直言,直接在舊系統上擴充的最大挑戰是,須遷就舊系統的架構,因而面臨了許多限制。像是為了讓ERP系統和MES系統,能與產線機臺間交換資料,新漢必須整合雙邊系統,然而,系統與機臺的介接方式不一致,而各機臺各自有不同的介接方式,如何協調系統與機臺間的介接方式,成為IT最大的挑戰之一。

    機臺串連MES及ERP,IT必須出面協調各廠商的介接方式

    新漢資訊處處長姚達威表示,跨系統整合,不僅要考慮串接方式,更要全面評估串接後的影響,IT出面協調是關鍵。攝影/洪政偉

    改造工程的第一步,IT先評估系統使用者提出的需求,再召集廠商一同討論介接的規格,姚達威表示,不僅要考慮系統串接方式,更要評估串接後會帶來的影響,他強調,必須全面性衡量,因任何一個介接機臺若發生問題,將影響整個產線的運行,「協調是關鍵。」

    他回想整合過程,花了不少時間,反覆地召集各家廠商,甚至有時需一次聚集5家廠商一同討論,花了近兩個月的時間,新漢才與各廠商完成各項系統間的介接。

    如此大費周章地將系統與機臺串聯,就是為了背後可帶來的加值運用,讓機臺能從系統中,對應到該款生產品的資訊,從而執行任務,以發揮自動機臺的生產效益,姚達威以自動倉儲為例,透過系統串接,自動倉儲從ERP抓取工單中的發料資訊,自動送出產線上SMT打件所需的SMD料捲。

    或像是負責雕刻主機板上序號的雷雕機為例,在系統介接後,現在雷雕機可直接從MES系統的工單中,自動拋轉每一張主機板所對應的序號,來自動刻上該主機板。華亞廠內產線中,已有7個機臺,完成與MES或ERP的介接。

    另外,新漢還在華亞廠的組裝作業區設置大型螢幕,直接秀出MES系統的生產資訊,包含預期生產數量、目標數量和即時生產數量,以便現場作業人員掌握生產進度。姚達威解釋,相較於ERP系統,MES系統與工廠產線端有最直接的關聯性,若能精準地將資訊傳達到產線中,便可加快產線效率。「每加快一分鐘,即是增加一分鐘的產能,而這正是工廠最關注的事。」他強調。

    不過,新漢華亞廠將MES系統與機臺串接後,對系統可靠性的要求也得更高,因此,改直接將MES系統部署於虛擬化伺服器,來降低停機風險,並搭配高可用性的儲存架構,相互備援,而不像過去直接部署在實體主機上的作法。

    下一步,姚達威計畫升級MES系統,除了提高靈活度,還能透過外掛機制,彈性擴充功能,最重要的是可自行修改。他格外重視最後這一點,因新漢這一波機臺介接,還是要委託給MES廠商擴充,也衍生了可觀的委外開發費用,他認為,新漢需要提升IT的自主性。

    除了打通機臺與MES實現生產流程自動化,針對產線最後一段,也就是組裝作業流程,新漢也做了不少改善來提高效率,例如導入RFID感測器。當生產品通過組裝站時,感測裝置可以自動感應到生產品的RFID標籤讀取序號,再將該項物品的組裝進度直接匯入MES系統,取代原本手持掃描器掃碼的流程,讓作業員專注於人工組裝作業,也因而再進一步縮短了產線作業時間。

    華亞廠產線導入RFID,直接在產線實戰測試,邊測邊調整

    新漢直到去年9月才完成這套RFID產線系統,距離華亞廠10月正式投產,僅僅相隔1個月,無法另闢產線進行RFID測試,新漢IT只能挑選交期不緊迫的工單,直接在該工單生產線上,進行實戰測試,邊測邊調整。

    姚達威回想那段測試期間,每天最多只有2段時間可以測試,一旦RFID系統發生異常狀況時,像是資訊傳遞有誤,若是無法於20分鐘內排除問題,就要直接退出RFID系統,恢復人工作業,否則就會造成產線中斷。經過1個月,遭遇多次難以快速解決的問題,反覆緊急退出重啟測試,IT人員也逐步與廠商協調,才將系統修正到位。

    不只優化組裝作業,新漢IT也將RFID應用於輔助生產的治工具管理系統上,姚達威舉例,像是支撐主機板打件的鋼板,現有了RFID標籤,可管控鋼板使用的次數,進而降低打件錯誤率,又或是焊接需要的錫膏,透過RFID,可管控錫膏離開冰箱後,回溫時間的長度,以確保錫膏的溫度,及掌握錫膏投入的工單,以作為日後品質改善時的參考。

    其實,早在華亞廠導入RFID標籤前,新漢就於2017年時,在板橋廠導入RFID管理倉儲管理系統(Warehouse Management System,WMS),以便管理半成品倉。新漢將RFID標籤,貼在有固定數量的PCBA板或主機板半成品紙箱上,並把箱中半成品的物料序號與該標籤綁定,當拖車進出倉時,可直接通過感應門,系統自動掃描棧板上所有紙箱的RFID標籤,不再像過去以人力逐條掃碼,姚達威表示,在這個階段,因而大幅減少了9成以上的作業時間。

    不只縮短倉儲作業時間,RFID也讓新漢可以落實「先進先出」的標準,確保使用先進倉之物料的半成品,先出倉。半成品入倉後,RFID可以定位存放位置,更可記錄每個半成品所使用料件的序號,從而掌握料件進倉的日期。

    過去,新漢靠人力直接依據紙本工單的資訊,進入倉儲撿料,然而,ERP只管控數量,姚達威指出,現場操作員無法從ERP中,獲取料件的進倉日期,所以,倉庫未導入 RFID 前,只以區域大略估算半成品的時間性,撿料時,需靠大量人工及花費大量時間核對,所以每個月仍平均有4到5件錯誤,但現在錯誤數則降為0件。而且,當時新漢板橋廠導入RFID,便是為智慧工廠的建置做準備,屬於實驗性質,所以,華亞廠成立時,新漢也同步將此RFID倉儲管理方式,帶入了新智慧工廠。

    接下來,新漢也計畫擴大RFID在倉儲的應用層面,延伸至管控物料倉和成品倉。相較於半成品倉,這兩種倉儲導入RFID的難度提高了不少。像在物料倉中,物料品項多元,且體積各有不同,每種品項的數量都相當龐大,而成品倉的挑戰是使用版次的複雜度。姚達威解釋,半成品的品項較少,控管相對容易,這也是新漢先從半成品倉開始導入RFID的原因。

    為進一步邁向智慧製造,姚達威則計畫升級先進規畫排程系統(APS),來強化ERP欠缺的排程功能。新漢現有的APS只具備了基礎查詢功能,無法規畫工單排程,因此,新漢只能先以無限產能原則來規畫,無法依據現場產能狀況,更動態地調配產線。

    系統化排定工單順序,是智慧製造不可缺少的一環

    然而,姚達威認為,工單排序自動化和系統化,是智慧製造不可缺少的一環。以先進規畫與排程為原則,快速整合生產資訊,以反映訂單需求數,不以產能為首要考量,而改以需求日為參考標準,將相同產線製造流程的工單,集合在一起生產,才能減少產線的換線次數,不只可降低成本,又能兼顧效率。

    新漢於去年啟用華亞智慧工廠後,將新廠的自動化機臺與ERP系統和MES系統相連互通,還在廠內打造了戰情中心,整合ERP與MES的資訊,在大尺寸的螢幕上,可展示9大應用模組,包含工廠製造資訊、預知維護、會統4.0管理決策等,像是以視覺化圖表呈現當月訂單和出貨進度,也可監控SMT和DIP產線設備的運作情況,方便管理者和決策者即時監控及掌握生產資訊。

      CIO小檔案  

    新漢資訊處處長姚達威

    學歷:美國明尼蘇達大學電腦科學碩士

    經歷:曾任職於致遠會計師事務所(安永前身)的 ERP顧問團隊,以及友訊科技資訊部門,於2017年時,加入新漢資訊處,於同年12月擔任經理一職,推動公司內部各軟硬體系統建置,參與建置新漢首座工業4.0智慧工廠,並於今年初接任處長

      公司檔案  

    新漢

    ● 成立時間:1992年

    ● 主要業務:製造工業電腦,及提供工業4.0整體解決方案

    ● 總部:新北市中和區

    ● 員工數:900人(臺灣)

    ● 年營收:66億元

    ● 董事長:林茂昌

    ● 總經理:楊建興

      資訊部門檔案  

    ● 資訊部門主管職稱:資訊處處長

    ● 資訊部門主管姓名:姚達威

    ● 直屬主管:總經理

    ● 資訊部門人數:21人

    ● 資訊部門分工:應用系統維護與開發,資訊基礎設施建置

    ● IT預算:2,000萬元

      公司大事記  

    ● 2007年:ERP系統改版

    ● 2008年:板橋工廠導入MES系統

    ● 2013年:導入產品生命週期系統,並且升級ERP版本

    ● 2015年:與客戶間資料交換的系統介面開始採虛擬化

    ● 2017年:板橋工廠導入 RFID 倉庫管理系統及治具管理系統

    ● 2018年:桃園華亞智慧工廠成立,導入MES系統且採虛擬化,並將RFID應用於該廠產線及倉庫管理系統, 及建置智慧工廠戰情中心

    ● 2019年:導入微軟 Office 365,使用雲端電郵,及協同合作功能

    Amazon推出Kindle繁體中文電子書店


    新聞...

    新聞

    Amazon加入正體中文電子書市場的競爭,本周發表Kindle繁體中文電子書店,提供逾2萬本繁體中文電子書,首頁列出了最近熱門的《我們與惡的距離》,也有巴菲特的《巴菲特寫給股東的信》,或者是東野圭吾的《假面飯店:前夜》。

    全球的電子書閱讀裝置市場在智慧型手機與平板電腦問世之後逐漸下滑,但依舊有消費者喜愛基於E-Ink的電子書閱讀螢幕,目前最受歡迎的電子書閱讀裝置即為Amazon旗下的Kindle,以及日本樂天在2012年買下、位於加拿大的Kobo。

    儘管Kindle上市已超過10年,而且前幾年Amazon就開放臺灣消費者購買Kindle,但Amazon一直到現在才推出繁體中文電子書店。

    負責書籍業務的Amazon副總裁David Naggar表示,將中文書帶進Kindle是Amazon替全球讀者提供更多選擇的第一步,也支援許多專為水平閱讀而設計的功能,包括可客製化字體,以及直接以中文搜尋等。

    沒有購買Kindle的消費者,也能在iPhone、iPad或Android裝置上安裝Kindle程式,來購買及閱讀Amazon所銷售的電子書。

    目前台灣主要的電子書商店為讀墨(Readmoo)與Kobo,讀墨目前提供逾9萬本中文電子書,也自行開發了mooInk電子書閱讀裝置,Kobo僅說有超過600萬本的中、外文書籍,並未公布中文電子書數量。不管是Kindle、mooInk或Kobo等裝置,都內建了自家的電子書店以方便讀者購買書籍。

    GitHub Sponsors計畫讓開源貢獻者可以接受捐款贊助

    GitHub Sponsors計畫讓開源貢獻者可以接受捐款贊助


    新聞 GitHub釋出Sponsors計畫,可以讓贊助者在GitHub的頁面上直接贊助開源貢獻者,為了推廣贊助,第一年GitHub也撥出相對基金(Matching...

    新聞

    GitHub釋出Sponsors計畫,可以讓贊助者在GitHub的頁面上直接贊助開源貢獻者,為了推廣贊助,第一年GitHub也撥出相對基金(Matching Fund),對每位受贊助貢獻者最高加碼5,000美元,而且贊助金流的手續費也由GitHub吸收。

    全世界有不少企業以及專案建立於GitHub上的開源專案,而GitHub為了讓這些專案的開發社群,能直接獲得實質的經濟支援,GitHub為開源貢獻者推出最新的贊助計畫,讓任何擁有GitHub帳號的使用者,都能以每月捐款的方式,對任何公開贊助資訊的人進行捐款,贊助者可以選擇每月支付的金額。

    GitHub提到,贊助開源貢獻者也是貢獻開源的一種方式,因為透過資助個人,可以幫助他們得以繼續開源開發工作。

    這個贊助計畫的介面與原本的開發工作流程緊密整合,當開源貢獻者回答使用者的問題、分類問題或是合併使用者程式碼等時候,使用者可以直接前往貢獻者的個人頁面,或是將滑鼠游標懸停在貢獻者的使用者名稱上,都能看到贊助按鈕,點擊就能直接開始贊助流程。

    為了讓使用者更容易追蹤專案的相關貢獻者,現在將滑鼠游標懸停在專案的貢獻者(Contributors)頁籤上,就能看到專案直接貢獻者,以及專案相依性貢獻者,使用者能很快速的對特定專案貢獻者進行贊助。受贊助者不僅限於程式碼貢獻者,即便執行回報任務、問題分類、文件製作、業務開發或是設計等工作,也都在可接受贊助的範圍中。

    而開源專案也能在儲存庫加入贊助按鈕,吸引專案使用者提供贊助,專案維護人員只要在專案的主分支增加.github/FUNDING.yml檔案,贊助按鈕就會在儲存庫上方出現,與觀看數、打星數、分叉數顯示於同一列,點擊該按鈕後,會呈現原生YAML檔案定義的頁面,由於YAML格式很靈活,可以用來顯示可受贊助的貢獻者,或是其他Open Collective、Community Bridge、Tidelift、Ko-fi和Patreon等外部金流連結。

    這個GitHub Sponsors贊助計畫支援全世界的支付,在任何原本就有提供GitHub業務的國家,都能進行捐款或是接受贊助,在第一年GitHub不收取任何手續費,受贊助者收到的金額等於贊助金額,但從第二年開始GitHub會酌收部分手續費用。當前階段只有少數的貢獻者參與測試,但任何在開源專案進行貢獻的使用者,都有資格成為受贊助者,想要加入贊助計畫的貢獻者,現在可以申請加入候補名單。

    三星的AI技術讓蒙娜麗莎有其它的表情了

    三星的AI技術讓蒙娜麗莎有其它的表情了


    新聞...

    新聞

    位於莫斯科的三星AI中心最近發表了一篇研究報告,指稱已建立一個AI系統,只利用少許甚至是單一照片就能讓這些人具備其它的表情或說話,可創造瑪麗蓮夢露、愛因斯坦,甚至是蒙娜麗莎正在說話的影片。

    近來的機器學習研究已可藉由訓練卷積神經網路來獲得非常逼真的頭部圖像,為了建立可說話的個人化頭部模型,必須利用該名人士的大量影像集進行訓練,但在許多實際的場景中,人們只能取得一些,甚至是只有一張圖像。

    於是這群研究人員打造了一個AI系統,可替這些只有少數圖像的人們建立可說話的頭部模型。他們的作法是先在大量與其他人相關的影片上執行長期的元學習(meta-learning),再藉由強大的生成器與鑑別器來替只有少數圖像的人建立說話頭部模型。

    簡單地說,他們追蹤並分析了大量影片中的人臉特徵,再將這些特徵套用到相近的新人臉上,讓這些缺乏大量數據的人像也能開口說話或具備其它表情。

    圖片來源/三星

    該報告作者之一的Egor Zakharov說明,元學習階段的成果讓生成器與鑑別器具備數千萬種參數,使得只有數張圖像的新人也能據此進行微調;亦可自動挖掘資料集中與畫像或人像照片特徵相符的人們,再將相關的模型套用到原本靜止的畫像或照片中的人物上。

    於是,現在大家可以看到照片中的瑪麗蓮夢露或愛因斯坦開口說話了,甚至是在畫作中的蒙娜麗莎也有不同的表情了,而且研究人員在蒙娜麗莎身上套用了來自3個不同人的模型,創造出3位個性迥異的蒙娜麗莎。Zakharov表示,不管是在特徵的調適上或讓系統可更緊密地整合特徵追蹤,都有待進一步的研究。

    Google廣告服務面臨GDPR違法調查,恐影響全球840億網站的數位廣告交易


    新聞 繼今年法國判罰5000萬歐元後,愛爾蘭資料保護委員會本周宣佈,針對Google廣告即時競價服務 Ad Exchange/Authorized...

    新聞

    繼今年法國判罰5000萬歐元後,愛爾蘭資料保護委員會本周宣佈,針對Google廣告即時競價服務 Ad Exchange/Authorized Buyers的個資處理方式,是否違反歐盟個資法GDPR進行調查。

    瀏覽器廠商Brave政策長Johnny Ryan研究Google廣告業務單位DoubleClick Ad Exchange/Authorized Buyers的作法後,於2018年9月投訴愛爾蘭主管機關的結果。Google於2007年買下DoubleClick Ad Exchange,去年改名為Authorized Buyers。它是一種即時廣告競價服務,讓廣告主出價以挑選要在您的網站上顯示的廣告。

    Ryan指出,Authorized Buyers透過在出版商網站投放廣告,並將用戶資訊廣播給廣告商以獲利。這項服務已安裝於全球超過840萬個網站,它把網站用戶個資公布給2000多家公司,一天內高達上千億次。被公布的資料包括用戶所在地點、可能的宗教、性別、政治偏好、用戶線上閱讀、收視和音樂喜好,以及有助於形塑個人長期資料側寫(profile)的獨特資訊等。而用戶對於這項服務的所做所為並不知情,而且一旦資料被廣播出去後會被做什麼用途,也無從控制。Ryan認為這是「有紀錄以來規模最龐大的個資外洩案」。

    愛爾蘭資料保護委員會目前正在調查Google「疑似違反GPDR的行為」。GDPR要求廠商應該嚴格控管用戶個資,在發生蒐集個資行為時,業者也應充份告知用戶。委員會想要了解Google廣告交易每個階段對個資的處理是否遵循GDPR的相關規定。該委員會也將依據GDPR的透明度、資料最小化,對Google的資訊保存作法進行調查。

    一旦調查發現指控屬實,Google將被迫停止Ad Exchange/Authorized Buyers業務所有個資處理行為,可能被判處最高全年營收4%的罰金。

    除了Ryan外,英國公開人權主任Jim Killock及倫敦大學學院教授Michael Veale,以及波蘭人權非營利機構Panoptykon Foundation,也先後對Google提出類似的指控。

    Google對此表示將全力配合調查,也歡迎有機會可以進一步釐清歐洲對即時廣告拍賣的資料保護法律。

    今年一月Google已經遭法國資料主管機關CNIL,以未充份告知消費者個資處理方式及未取得用戶明顯同意,遭判罰5000萬歐元

    這也突顯網路廣告和用戶隱私保護的兩難。本周蘋果才公布將為Safari新增隱私工具,只有投放廣告及用戶點擊廣告第一方網站得以儲存用戶點擊的資訊,第三方搜尋網站或零售商本身都拿不到資訊,且不涉及消費者身份、地址或其他敏感資訊,有助於防止跨站追蹤。

    連環爆,SandboxEscaper再公布零時差漏洞


    新聞 獨立安全研究人員SandboxEscaper繼日前公布Windows 10工作排程器(Task...

    新聞

    獨立安全研究人員SandboxEscaper繼日前公布Windows 10工作排程器(Task Scheduler)的零時差權限擴張漏洞之後,隔天再公布了4個零時差漏洞的概念性驗證程式,其中有3個屬於本地端權限擴張漏洞,另一個則涉及IE 11的沙箱逃逸漏洞。

    不過,在SandboxEscaper新公布的4個漏洞中,有一個存在於Windows錯誤報告(Windows Error Reporting)服務中的本地端權限擴張漏洞,已在本月初被微軟修補,因此並不屬於零時差漏洞,該漏洞編號為CVE-2019-0863。

    另一個權限擴張漏洞則是繞過了微軟所修補的CVE-2019-0841,主要是因Windows AppX Deployment Service不當處理硬連結所致。SandboxEscaper則展示了她依然可攻陷CVE-2019-0841。最後一個權限擴張漏洞則與Windows Installer有關。

    根據SandboxEscaper的描述,IE 11的沙箱逃逸漏洞允許駭客在IE中注入惡意程式。

    對於SandboxEscaper的行為,資安社群有各種角度的看法,有人認為她所發現的漏洞頗為一致,可能是從同一邏輯衍生的;有人認為這些漏洞都需要從本地端入侵,要搭配其它惡意程式或漏洞才有威力;有人認為就算她的成果不符合微軟抓漏獎勵資格,微軟也應考慮有所表示;還有人說SandboxEscaper也許是亞斯伯格(Aspergers Syndrome,AS)患者,才難以與他人打交道。

    SandboxEscaper則說自己討厭這個世界。

    美國起訴維基解密創辦人Assange密謀、洩露軍事機密等17項罪名


    新聞 美國司法部周四以17項罪名起訴維基解密創辦人Julian...

    新聞

    美國司法部周四以17項罪名起訴維基解密創辦人Julian Assange,涵括密謀取得與揭露美國軍事機密,也引發侵犯新聞自由爭議。

    這是美國政府在今年4月Assange於英國遭逮捕,起訴Assange違反電腦詐欺與濫用法(Computer Fraud and Abuse Act)後最新一波指控,也讓美國方面對Assange起訴的罪名來到18項。

    17項新增罪名中,1項關於Assange與美國前陸軍情報分析師Chelsea Manning共謀接收軍事資訊,3項是取得軍事資訊有關,其他13項則指控他與維基解密揭露美國國防軍事機密。

    美國司法部指控,Assange和Manning從2009年底開始密謀合作,不但從Manning處接收資訊,還協助後者竊取美國軍事機密,包括伊拉克及阿富汗的線民、記者、人權鬥士與宗教領袖,及美國在全球各地的外交官資訊。最後Assange並與維基解密將上百萬份資料公開,涵括40萬份伊拉克及90萬份阿富汗相關原版文件、800名美軍在古巴關塔那摩灣(Guantanamo Bay)監獄囚犯報告及25萬份美國國務院電報,陷美國國家安全及戰友生命於重大風險中。

    如果Assange遭定罪,除了電腦入侵罪最長判處5年外,其他每項罪名最長皆可判處10年徒刑。

    Assange被起訴引發侵害新聞自由的爭議。維基解密推文抗議指出,這太瘋狂了,形同國家安全新聞及美國憲法第一修正案的末日。美國公民自由聯盟(American Civil liberties Union)等團體,也曾警告此事將為國家打壓公民及媒體揭露政府資訊開啟惡例。

    今年4月Assange遭厄瓜多取消政治庇護,使多年來藏身該國倫敦大使館的他,遭英國警方逮捕。他目前人在倫敦,因違反英國的假釋規定而面臨1年刑期,他拒絕被引渡到美國接受審判。本月中瑞典重啟2017年撤銷的性侵案調查,也考慮將Assange引渡回國審判。