EDC
AI 通信基座系統
EDC
AI 通信基座系統
EDC(Edge Data Core)for AI Communication System
是一種 AI 通信導向的邊緣資料核心系統,專為在最接近物理世界的地方,建立可回放、可審計、不可被改寫的通信語言層。
它負責高效率地保存來自現場的原始行為資料,作為 AI、分析與決策系統之前的共同事實來源,讓物聯網應用在不依賴即時推理的情況下,依然具備高度可靠性與長期演進的彈性。
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在全球數位化浪潮下,製造業與傳統產業的轉型已不再只是「是否導入系統」,而是能否真正 把現場發生的事,轉化為可被理解、可被信任的數據語言。
然而,對多數傳統產業與中小企業而言,數位轉型往往面臨技術門檻高、IT 人才稀缺、導入成本過高等現實困境,使得大型企業的成功模式難以被複製。
肯革陸科技正是在這樣的背景下誕生。
我們相信,唯有讓 非 IT 專業人員也能建立可靠的數據基礎,數位化與 AI 才不會成為少數人的特權。因此,歷經十年於工業現場的研究與驗證,肯革陸科技提出 EDC(Edge Data Core for AI Communication System),一套專為傳統產業與中小企業設計的AI 通信基座系統。
EDC 的核心理念不是讓企業「多一套系統」,而是讓現場數據在最接近源頭的地方,被正確地收集、保存,並成為 AI 與決策系統可信的共同事實。
使用者只需將感測器接入 AI 通信模組並插入總線,即可完成部署,無需撰寫程式、無需複雜設定。即使是非專業人員,也僅需約 2 小時的硬體裝配訓練與 2 小時的 Web 設定學習,即可自主完成系統建置與日常維護。透過 EDC,企業能在不依賴龐大 IT 團隊的情況下,建立資料採集、可視化、保存與後續分析的基礎,為數位轉型與 AI 應用奠定長期可演進的根基。
肯革陸科技始終秉持「雪中送炭」的精神,與傳統產業與中小企業並肩成長,讓數據真正成為推動產業升級的力量,而非新的負擔。
感測器資料語言生成(AI Communication)
感測器負責從物理世界中擷取各類環境與設備行為訊號。
透過 隨插即用的 AI 通信模組,原始類比訊號在最接近源頭的地方即完成轉換,被翻譯為 vCAN 通信語言資料,並即時送往 EDC 進行保存。
在此階段,重點不在於控制或判斷,而是 忠實描述「現場正在發生什麼事」。
EDC 語言保存與事實核心(Edge Data Core)
EDC(Edge Data Core)作為 AI 通信基座系統的核心, 負責在邊緣端完整保存所有來自感測器的通信語言資料。EDC 的主要職責包括:保存不可被改寫的原始行為資料;提供可回放、可重算的歷史事實;將資料以標準介面提供給上層系統進行理解與分析;EDC 關心的不是即時決策, 而是 確保所有決策都能回溯到同一份可信事實。
上層理解與應用介接(Pre-AI Interface)
在資料被完整保存於 EDC 之後, 可依需求將通信語言資料提供給:AI 分析與推理系統;能源管理、營運管理或 ESG 平臺;既有資訊系統或雲端應用;此一設計確保:
AI 與應用只負責理解與詮釋, 而不接觸、也不改寫原始事實。
現場行為回應(Optional Control Interface)
若場域需要即時保護或行為回應, 可透過選用之控制模組, 將既定規則或上層系統的決策傳遞至現場設備。控制在 EDC 架構中屬於 可選功能, 其存在前提是:事實已被完整保存, 行為可以被事後理解與追溯。
AI 通信底座系統的整體架構
EDC 所建構的並非單一雲端平台, 而是一套 以邊緣事實核心為中心的 AI 通信基座系統,其架構包含:
邊緣端(EDC / Edge Data Core)
保存原始通信語言與行為事實
上層系統(AI / 雲端 / 應用)
基於事實進行理解、推理與決策
現場介面(感測與控制模組)
負責語言生成與必要的行為回應
此架構確保系統在具備即時反應能力的同時, 仍能為 AI 與長期營運提供穩定、可信、可演進的資料基礎。
快速建立 AI 通信底座
感測器與 AI 通信模組採用隨插即用設計, 無需撰寫程式或複雜設定, 即可在最短時間內完成資料語言的建立與保存, 快速讓現場設備接入 AI 通信基座系統。
非 IT 人員也能自主部署
系統提供直覺化的 Web 介面與清楚的操作流程, 即使沒有 IT 或程式背景, 也能在短時間內完成設定、監看與日常維護, 大幅降低數位化與 AI 導入門檻。
為 AI 保存可靠的事實來源
EDC 專注於高效率的資料語言生成與保存, 確保感測器行為在發生當下即被完整記錄, 並以穩定可靠的架構保存為 AI、分析與決策系統可長期信任的事實基礎。
彈性因應不同設備與場域
系統可依現場需求, 彈性部署於不同設備與機台, 在不影響整體資料事實一致性的前提下, 支援必要的現場行為回應與分散式配置。
控制並非系統核心目的, 而是在資料已被完整保存後的延伸能力。
以語言一致性取代單點控制風險
EDC 採用基於 vCAN 的分散式架構, 將資料語言的生成與保存分佈於各邊緣節點, 避免單一節點失效造成整體資料中斷。
所有現場行為在發生當下即被記錄並保存, 即使局部設備異常, 整體事實資料仍能保持連續與一致。
貼近現場需求的彈性部署能力
系統可依不同設備、機台與應用場域需求, 彈性配置感測與通信模組, 不需重新規劃整體架構即可快速調整部署方式。
此一設計讓企業能在維持既有運作的情況下, 逐步建立完整的 AI 通信基座。
為未來 AI 與應用預留空間
EDC 支援模組化擴展, 可隨著設備數量、資料類型或應用需求增加, 逐步擴充通信與資料保存能力, 而不影響既有資料的完整性與歷史一致性。 這使系統能自然承載未來更多 AI 與上層應用。
從資料源頭確保通信穩定與可信
vCAN 通信機制具備高度抗干擾能力, 能在複雜工業環境中穩定傳遞資料語言。
透過將資料保存於邊緣端的 EDC, 降低對外部網路與即時連線的依賴, 有效提升整體系統在通訊與資料層面的安全性。
建立可被 AI 理解的設備行為事實
在製造業中,EDC 作為 AI 通信基座系統, 負責完整保存機器設備在生產過程中的行為資料, 讓設備狀態、負載變化與異常事件成為可回放、可分析的事實依據。
在此基礎上,企業可進一步實現設備效能分析、 預防性維護與生產流程優化。
形成可信的用能事實與行為紀錄
在能源領域,EDC 用於建立電力與能耗行為的事實基礎, 透過智慧量測與通信模組, 完整記錄用電狀態與電力品質變化。
這些資料可作為能源分析、負載管理、 配電運作理解與後續決策系統的可靠來源, 而不僅止於即時監測或控制。
讓建築運作狀態成為可理解的資料語言
在智慧建築應用中,EDC 可將照明、空調、 環境與安全相關設備的運作狀態, 轉化為可長期保存的行為資料。
這使建築管理者能基於真實運作事實, 持續改善舒適度、能源使用效率與整體安全水準。
保存環境變化與作物生長的關鍵事實
在農業與溫室應用中,EDC 負責記錄溫度、濕度、灌溉與環境條件的變化歷程, 讓農業管理不再只依賴即時反應, 而能累積可分析、可比較的歷史資料。
這為精準農業與長期產量優化提供穩定基礎。
以可信事實支撐決策判斷
EDC 透過完整保存來自現場的行為資料, 為管理與營運決策提供準確、可回溯的事實基礎, 避免僅憑即時數值或主觀經驗做出判斷, 讓決策建立在可驗證的資料之上。
從行為變化中提早發現風險
透過長期累積的設備行為資料, EDC 讓異常趨勢與潛在問題得以被提早辨識, 使維護與處置從事後反應, 轉為基於事實的預測與準備, 有效降低突發故障與停機風險。
以歷史事實推動持續改善
完整的資料保存讓系統效能不再只是即時觀察結果, 而能透過歷史比較與分析, 找出最佳運作狀態與改善空間。
這使效能優化成為一個可持續、可驗證的過程, 而非一次性的調整。
讓 AI 建立在可回溯的事實之上
EDC 作為 AI 通信基座系統, 本身即是為人工智慧應用所設計的資料事實核心。
所有感測器行為資料在被 AI 分析與推理之前, 已先被完整保存並具備可回放與可驗證特性, 確保 AI 的判斷來自同一份可信事實, 而非即時數值或經過整理的片段資料。
從累積的行為資料中萃取長期價值
EDC 所保存的是連續、原始且具上下文的行為資料, 這使其天然適合作為大數據分析的基礎來源。 透過對長期資料的比對與分析, 企業可從中發掘趨勢、模式與改善方向, 為營運、維護與管理決策提供更具深度的指引。
確保資料在整個生命週期中的可驗證性
EDC 透過邊緣端保存與不可改寫的資料設計, 降低資料在傳輸與集中過程中被竄改的風險。
在此基礎上, 可依應用需求進一步結合區塊鏈或其他驗證機制, 為關鍵資料提供跨系統、跨組織的可信驗證能力。