簡介
在機器人輔助手術這個高風險的世界中，精確度、可靠性和即時資料處理都是不可或缺的，因此支援手術設備的技術骨幹也必須同樣先進。隨著對更智慧、更快、更靈活手術系統的需求不斷增長，製造商面臨著在不影響嚴格監管和關鍵任務工作流程的情況下，實現計算能力現代化的壓力。
一家全球領先的手術機器人公司最近面臨一個主要轉捩點。隨著產品組合不斷擴大以及朝向更複雜的計算工作負載轉變，他們意識到現有的基礎設施（圍繞舊有系統建置）限制了創新和可擴展性。本案例研究探討了該公司如何與 Premio Inc. 合作，部署工業級、面向未來的計算解決方案，該解決方案既符合其當前的製造需求，也符合其長期願景。
公司
該公司總部位於加州，是機器人輔助微創手術設備領域最知名的先驅之一。其平台部署在全球各地的醫院中，幫助改善手術結果、縮短恢復時間並提高手術精確度。憑藉以研發為中心的文化以及醫療設備製造生命週期的深度整合，該公司不斷尋求能夠跟上其創新軌跡的技術合作夥伴。
其成功的核心是先進的製造流程，其中包括機器人系統和儀器的即時診斷、精確組裝和驗證測試。
挑戰
- 過時的系統（第 10 代 Intel®）無法跟上現代工作負載。
- 現有供應商交貨期長且成本高昂。
- 未來 GPU 升級缺乏模組化設計
- 對於周邊設備繁重的製造設定，原生 USB 連接埠不足。
解決方案
- 部署搭載第 13 代 Intel® Core™ 處理器的 RCO-6000 系列
- 透過 EDGEBoost 節點實現模組化架構，用於未來的 GPU 整合
- 新增 4 埠 USB EBIO 模組以滿足 USB 需求
- 客製化 BIOS 支援和當地工程師親自支援（洛杉磯/舊金山）
效益
- 透過簡便的 GPU 升級路徑實現未來驗證
- 更快的效能和工作負載處理
- 縮短交貨時間並降低總持有成本
- 無需第三方集線器即可實現穩定的 USB 連線
- 當地支援以實現快速工程和支援週轉
挑戰
儘管該公司擁有尖端的產品組合，但其用於製造自動化、測試平台和品質控制的內部計算系統是建立在老舊的硬體平台上的，主要使用第 10 代 Intel® Core™ 處理器。這帶來了幾個限制：
- 效能瓶頸：日益複雜的測試和驗證軟體應用程式開始超越其現有系統的能力。
- 供應商限制：其現有的計算供應商面臨漫長的交貨時間和高昂的單位成本，導致採購和部署效率低下。
- 缺乏模組化：未來升級到 GPU 加速將需要全面改造系統，造成不必要的成本和時間延誤。
- USB 連接埠限制：其製造流程需要大量同時 USB 連接，而其目前的系統無法在沒有不可靠的第三方集線器的情況下支援。
該公司需要進行戰略性的硬體更新——不僅能解決其眼前需求，還能實現長期可擴展性和適應性。
解決方案
在評估了多種替代方案後，該公司選擇了 Premio 的 RCO-6000 系列工業電腦作為其下一代運算基礎設施的基石。該系統搭載第 13 代 Intel® Core™ 處理器，為其製造環境提供了所需的即時效能提升，同時為未來的升級提供了明確的路徑。
雖然 GPU 加速並非最初部署的一部分，但 RCO-6000 的模組化設計允許該公司稍後使用 EDGEBoost 節點 (EBND) 輕鬆添加 GPU 功能，這消除了在工作負載演變時重新投資全新系統的需要。為了解決對大量 USB 連接的需求，Premio 將一個 4 埠 USB EDGEBoost I/O (EBIO) 模組直接整合到系統中，為周邊設備繁重的工作提供原生支援，而無需依賴外部集線器。
Premio 還提供客製化 BIOS 支援，使系統行為與公司的獨特驗證和整合工作流程保持一致。在洛杉磯和舊金山的當地工程團隊支援下，Premio 在整個部署過程中提供了即時、現場的技術協助，協助加速配置、測試和生產準備。
效益
透過採用 Premio 的 RCO-6000 模組化運算平台，該公司實現了多項可衡量的策略效益：
面向未來的架構 - 模組化設計允許該公司在未來整合 GPU 或其他加速器，而無需更換整個運算單元，從而保護了資本投資並最大限度地減少了停機時間。
效能提升 - 轉用第 13 代 Intel® Core™ 處理器可實現更快的系統回應時間、更流暢的應用程式效能以及改進的並行任務處理。
縮短交貨時間，降低總持有成本 - Premio 在美國的整合和彈性的供應鏈策略，相較於現有供應商，有助於縮短交貨時間，同時為大量訂單提供更具競爭力的價格。
USB 周邊穩定性 - 透過 EBIO 專用的 USB 擴充功能，該公司消除了與消費級 USB 集線器相關的瓶頸和不可靠性。
當地親自支援 - Premio 的地理位置使其能夠建立更敏捷的合作夥伴關係，包括更快的測試、韌體調整和快速部署，確保對現有製造流程的干擾最小化。
結論
在手術創新的世界中，時間就是生命，而計算效能是關鍵任務。藉助 Premio 堅固、模組化且面向未來的工業計算解決方案，該公司能夠使其內部基礎設施現代化，同時不犧牲靈活性或預算。這項合作不僅解決了當前的挑戰，還為未來的進步創造了一個平台，無論是 GPU 驅動的機器視覺、人工智慧驅動的診斷，還是製造線上的深度自動化。