流程型產線不只是講求效率，亦講究不中斷與高度安全。進入AI時代，IIoT閘道器更要在最需要的節點，透過資料分析的協助做出正確的判斷，掌握數位轉型契機。
工業通訊大概自2000年開始起飛，2005~2010年進入快速成長階段，工業閘道器從這個時期變成產線上不可或缺的裝置，近年數位轉型成為智慧製造的重點，工業物聯網(IIoT)已成為驅動各行各業智慧化的核心動能。在不同型態的製造業中，流程製造(Process Manufacturing)如石化、電力、食品、鋼鐵等產業，資訊系統與現場設備的連結需求遠比離散製造更加嚴格而複雜。流程型產線不只是講求效率，亦講究不中斷與高度安全。進入AI時代，更要在最需要的節點，透過資料分析的協助做出正確的判斷。
流程製造閘道器扮要角
流程製造產業生產特性高度連續且複雜，對即時監控、精準控制與安全穩定性有著極高要求。昇頻執行長陳文雄(圖1)表示，與組裝型為主的離散製造不同，流程製造涉及連續性的物理或化學變化，從原料投入到成品產出，整個過程環環相扣，任何一個環節的異常都可能導致巨大損失。因此，流程製造業對即時性、精準性與可靠性的要求相對較高。
圖1 昇頻執行長陳文雄表示，該公司的閘道器具備遠端管理能力，最多可管理多達2,000個分散式站點，並提供客製化的可視化儀表板
昇頻提出本質安全型工業閘道器架構，將AI初步推論、通訊協定轉換、資安政策執行移到閘道器層，實現真正的端對端自治與防禦。在流程製造中，工業物聯網閘道器扮演著至關重要的角色，承擔著以下幾項核心任務：
海量數據的採集與整合
流程製造場域通常佈滿各種感測器如：溫度、壓力、流量、液位、化學成分等。陳文雄指出，閘道器必須具備多協定兼容性，能高效採集來自不同設備、不同品牌的數據，並將其標準化。
惡劣環境下的穩定運行
石化廠的高溫、腐蝕性氣體；鋼鐵廠的粉塵、震動；水處理廠的潮濕，都對閘道器的防護等級、耐用性帶來嚴苛考驗。閘道器必須能在極端環境下保持24/7穩定運作。
邊緣數據處理與即時響應
流程製造的許多關鍵控制決策需要毫秒級的響應。閘道器需具備邊緣運算能力，在現場對數據進行初步分析、過濾甚至預警，減少對雲端的依賴，確保控制指令的即時送達。
OT/IT資安的深度融合
將傳統的OT網路與IT網路連通，必然導入資安風險。對於流程製造，一旦控制系統遭到攻擊，可能導致生產停擺、環境洩漏甚至人員安全威脅。閘道器作為資料匯聚點，必須具備多層次的資安防護機制。
遠程監控與資產優化
許多流程製造設施分布廣泛且地理位置偏遠。閘道器必須支援穩定可靠的無線通訊(如5G/4G)，實現對遠端設備的即時監控、參數調整與故障診斷，降低人力巡檢成本，提升資產利用率。
閘道器網路安全重中之重
在流程製造場域中，導入AI有其現實限制。工廠資料大多不允許外傳，無法上雲運端；此外，因製程連貫、風險高，自動介入操作需極度審慎。陳文雄說明，AI在流程製造場域，是一種Event-based的判斷工具，幫助管理者看見潛在問題，而非直接控制設備。例如在煉油廠、發電廠等高風險環境中，震動異常偵測、煙霧辨識、壓力變化等，可透過邊緣AI進行即時分析，但是否停機、是否調整流程，仍需人工確認。
而在閘道器最重視的安全性部分，昇頻與CTOne合作，共同推出Proscend×CTOne強固行動網路資安防護解決方案，物聯網資安韌性對於流程製造來說相當重要。透過與CTOne的整合，昇頻閘道器內建了多層次的資安防護，不僅能提供網路存取控制列表(ACL)、防止網路入侵，更能檢查設備資安事件、阻止惡意軟體下載、過濾與阻擋異常設備流量、以及Web威脅阻擋與URL過濾。這些功能確保了從OT設備到雲端的數據傳輸通道在任何情況下都高度安全。
此外，昇頻的閘道器也具備遠端管理能力，例如最多可管理多達2,000個分散式站點，並提供客製化的可視化儀表板。這對於擁有大量分支機構或監測點的流程製造廠商來說，是實現集中化管理與營運效率提升的關鍵。
物聯網營運韌性是一個永無止盡的任務，陳文雄強調，將持續投入研發，不斷創新。昇頻正積極與AI演算法夥伴合作，將更多針對流程製造優化的AI模型內嵌到閘道器中，例如針對特定設備的故障預測模型、最佳化能源消耗模型等。並整合AI模型的邊緣運行能力，透過模組化、垂直化、API化的閘道器設計，支援各類場域需求，也期望進一步將台灣成功案例複製至全球市場。