对许多企业来说，工业 4.0、数位转型的推动过程中，「资产绩效管理」（APM）是重中之重。APM含义在于透过对资产设备生命周期数据的即时采集，结合监控、诊断、告警、预测等机制，使企业掌握各项资产健康状态，及早发现问题、探索问题根源，再藉由改善、控制、追踪等手段，不断强化资产绩效，为企业带来经济利益。

有鉴于资产绩效管理的重要性，研华透过 WISE-PaaS 4.0 工业物联网云端平台提供 APM 服务框架。

用户可自由定义诸如告警、稼动率、OEE（Overall Equipment Effectiveness）等所需绩效指标，再交由 WISE-PaaS/APM 执行配置与运算，藉此減少非预期性停机时间、提升稼动率、降低操作成本及提高生产品质。

过去企业推动资产绩效管理时，经常面临瓶颈，只因资产设备数量庞大且性质互异，无法运用同一套数据采集机制。为此研华设计多种 Edge SRP（Solution Ready Package），以便于对接不同数据来源，其中包括：

• 利用WISE-PaaS/EdgeLink 串接超过 200 种Linux-based PLC 设备；

• 利用WebAccess/SCADA 或 WebAccess/HMI 串接逾 450种 Windows-based PLC 设备；

• 利用WISE-PaaS/DeviceOn管理研华出产的 IPC、监控 CPU/Disk/Memory 运作状态

• 利用WISE-PaaS/EdgeX-API 监控智慧医院或智慧零售场域的感测器（如冷链感测器、摄影机、智慧电池、电子钱箱、RFID 等），接着以统一准则来处理这些介质数据。

当数据接上 WISE-PaaS Cloud，用户可直接启用 APM 提供的多种微服务，包含：设备模板、资产评估、报表、通知、事件／告警、Workflow/MES 整合与 OTA 等 API，如此用户不需额外投入开发，便能针对固定型资产、移动型资产、场域、人员权限整合等监管运维需求，轻松打造各种数位分身范本。

中国某大型船舶自动化系统供应商看中 WISE-PaaS/APM 优势，并于船只內部安裝ECU边缘设备、WISE-PaaS/EdgeLink 软件，即时收集数据并上传APM ，以满足船上设备的管理需求，搭配运用WISE-PaaS/Dashboard、WISE-PaaS/SaaS Composer 等其他可视化工具创建管理介面和APP，使船主能随时远程监看船只资讯。

EdgeX-API与南北向Connector组成冷链闸道器

基于 WISE-PaaS/APM 足以孕育多元应用，而 WISE-PaaS 冷链解决方案正是颇具代表性的项目之一。

冷链解决方案不仅涵盖“冷”，也可涵盖“热”，凡是需要控制温湿度控制的场合，例如冷链运输车、大卖场／超市、疫苗工厂、植物工厂、仓库、酒厂、半导体厂或博物馆通通适用。

上述场域会用到的边缘设备相当多，有的负责收集电能咨询，有些负责收集温湿度、有害气体等数据，研华可提供 WISE-PaaS/EdgeX-API 搭配数据采集软件，让用户透过统一标准的 API 与资料格式，将大量异质数据收容至 WISE-PaaS Cloud，连到一致化的处理与呈现，且一并实现多元化运算功能。比如用戶认定冰柜温度高于摄氏负 18 度即算超标，可将此公式配置于 APM 并形成规则，一次部署到大量冰柜站点，然后管理者就能以APP监控所有冰柜状态。

不可否认，有时候单凭写死的规则，无法切实反映现状；此时用戶可运用 WISE-PaaS/AFS (AI Framework Service, 人工智慧模型训练与部署服务框架) 训练除霜模型，再透过 OTA 功能部署到边缘端执行推理，继而藉由 APM 与 AFS 串接，建立更精准的设备绩效管理方法。

WISE-PaaS 冷链解决方案的核心內涵是WISE-PaaS/ APM + EdgeX-API，后者系利用容器虚拟化技术，将所有软件服务打包为 Docker 微服务，得以运行在不同作业系统、硬件装置，堪称是化解异质来源数据采集难题的关键。

系统架构图

而研华针对冷链方案设计的闸道器，便是植基于 EdgeX-API 技术，內含 EdgeX Core 核心服务（涵盖资料服务、Logging 服务、即时事件通知服务、即时事件处理服务），面向南边（地）有 CC Connector、串接 LoRa 冷链感测器，面向北方（云）有 APM Connector、透过MQTT 协定将感测器数据传输到 WISE-PaaS Cloud。

总结来说，借助研华 WISE-PaaS/APM，可轻易突破障碍，广泛对接多样化的现场产业设备、通讯协议，提供跨场域等大批量的设备管理与工作流程整合模板，WISE-PaaS/APM更可与WISE-PaaS/AFS (AI Framework Service) 框架结合，加速实现设备预兆诊断与AI应用发展；如此一来若想即时掌握各个产品或产线的能耗、稼动率、OEE，皆可顺利落实。