最後，再透過彈性自主的 Model PDCA（Plan–Do–Check–Adjust）流程，讓 AI 模型從開發、部署到維運，打造一個不間斷地循環，使數據分析系統能夠與前線作業流程或生產過程完善整合，更讓自動化再升級為「智慧自動化」，即可幫助製造業實現用 物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台2023 AIoT 優化決策、創造價值的終極目標。 解決方式：以非監督式學習機制，累積經驗掌控數據異常狀況 與其事先制定規則，不如先利用多種非監督式演算法、使用數據本身的變化挖掘異常，如此便可解決上述幾點問題。 待產線人員累積數據分析經驗後、再加入監督式演算法，除了快速產生效益、更能兼顧人才養成的道路。 SAS 就曾協助火車頭製造商奇異運輸（GE Transportation）導入AI 監測整個北美鐵路網軌道健康度。
前述科技發展或應用中，數位孿生(Digital Twin)的發展及應用相對亮眼。 熊治民認為，數位孿生在產品設計、製造、使用等全生命週期都具有極大的應用效益與發展潛力，包含有助縮短產品設計驗證及產線規劃時間，可提供生產設備、產線、工廠即時運作最佳化，增加設備、產線的可用性，提供客戶創新服務與支援，同時引領各種商業模式的創新。 智慧工廠重視的是聯網化、可視化、透明化作業、數據化預測、人工智慧自適化學習，以改善生產效能，增加整體良率，AIC提供的物聯網軟體解決方案，可針對上述的需求，達成數據資料收集、模組可視化、預測分析、規範分析和作業實際節點分析，以落實整廠智慧化與智動化的進程。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 科技产业智能工厂
食物與飲料、花卉及製藥業通常會帶有溫度敏感的庫存，從 物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台 IoT 監控應用程式大幅獲益，當溫度上升或降到威脅產品的一層時，會發出警示。 物聯網的一大問題為平台分散、跨平台之可操作性低，以及欠缺通用技術標準[90][91]。 物聯網裝置種類繁多，以及硬體與在其上運作的軟體之間的差異，使得開發系統時，各應用程式保持一致變得很困難[92]。 另一項主要的應用為輔助老年人與殘疾人士[52]，例如語音控制可以幫助行動不便人士，警報系統可以連接至聽障人士的人工耳蝸[53]，另外還有監視跌倒或癲癇等緊急情況的感測器[54]，這些智慧型家庭技術可以提供使用者更多的自由和更高的生活品質[52]。 智能工厂重视的是联网化、可视化、透明化作业、数据化预测、人工智能自适化学习，以改善生产效能，增加整体良率，AIC提供的物联网软体解决方案，可针对上述的需求，达成数据资料收集、模组可视化、预测分析、规范分析和作业实际节点分析，以落实整厂智能化与智动化的进程。 由上述一系列的作業中更可以讓淨零碳排的實現直接導入生產工作成，減少碳足跡，提高原物料生產效率，延長產品生命週期與讓員工從事智慧生產與物聯技術運用，發展出循環經濟。
此外，推動淨零碳排已成為製造業不可避免的全球趨勢，急需借助智慧感知、IoT、AI、數位孿生(Digital Twin)等技術，以及碳排放計算、能源與資源使用優化、供應鏈運作優化等技術，以提供更多適合的解決方案，在各方需求帶動下，也會同步加速智慧製造的覆蓋率。 智慧製造在淨零碳排的實現上也能加速落實，廠端管理者能精確掌控能耗狀況，評估後續改善的方向。 透過可視化介面(SD2)與企業戰情室(Video Wall)協助廠端管理階層人員實時掌控生產狀況並隨時進行遠端調度與決策應變。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 所羅門 工業物聯網 M2M設備資料擷取系統
「智慧製造發展與應用擴散需要透過持續累積才能展現更為具體的成效。」熊治民認為，目前國際製造業者持續依循本身發展策略與需求，透過推動工業4.0、數位轉型應用以建立更深化、範疇更大的智慧製造體系。 雖然智慧製造在各項先進科技助攻下可望加速發展腳步，但在實際發展上仍有四大問題有待克服。 熊治民指出，製造業者在快速變動環境下以四大發展為目標：控制成本與創造利潤、持續提升客戶滿意度/為客戶創造新價值、維護員工價值，以及擔負社會責任。 安勤表示，RS2智慧解決方案為首度將頻外管理應用在交通系統中的成功案例，使物聯網基礎設施未來將配備更可靠和更智慧的雙頻管理，即使面對遭受資料損壞和作業系統故障等嚴重問題的邊緣設備，也能輕鬆實現遠端恢復。 過去 ERP 主要執行以辦公室為基礎的流程，如今智慧 ERP 系統則是串聯製造、物流、工程及許多其他業務領域流程的中心。
AIC物聯雲提供的OpcUa、SD2與Video Wall為物聯網軟體解決方案，能在即有的工廠設備下導入智慧工廠的生產方式，實際達成廠內M2M的機聯網架構。 縱使雲端、大數據、人工智慧、深度學習，讓人看了不禁嘖嘖稱奇，但萬丈高樓平地起，倘若缺乏前端 raw data 擷取與設備資料收集 作為源源不絕的養份，智慧製造不可能日益精實壯大；所以當製造企業期望工業4.0的美好藍圖之前，仍需確實修練基本功，不論是底層的設備連網、設備連線，乃至中間層次的資料傳輸通訊，所有理應齊備的機制，都必須先行設置妥當方為根本之道。 所羅門公司因應物聯網、 智能製造龐大迫切需求，創新推出自主研發的工業物聯網解決方案，最大特色在於客戶無需購買新設備也無需通訊介面，直接沿用現行生產設備架構，並使用所羅門物聯網”設備資料擷取系統”，即能針對設備資料：輕鬆擷取、即時掌控、預知管理，對欲邁向工業4.0的業者來說，是最快速且最有效率的投資。 從自動化到智動化的數位轉型服務，AIC提供完整的工業物聯網IIoT軟體解決方案，配合5G網路快速連網、人工智慧(AI)/機器學習、感測器、可視覺化的多螢幕戰情室與可自行設定工業大數據的數位監控、警示與學習的大數據分析源。 將複雜的系統由營運技術OT(Operation Technology)結合資訊科技IT(Information Technology)，有效提昇工廠的稼動率、產能效率與良率。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 工廠生產端
智慧型物聯網（AIoT）為物聯網與人工智慧的結合，以實現更高效率的物聯網運作，改善人機交流、增強數據管理和分析。 人工智慧可用於將物聯網數據轉化為有用的資訊，以改善決策流程，從而為「物聯網資料即服務」（IoT Data as a Service，IoTDaaS）的模式奠定基礎[45]。 從物料調度、生產設備、能耗管理、廢排監測、庫存管理等，運用AIC的物聯網軟體工具，透過人機介面(HMI)可以實時偵測物料的品質狀況，從石化原料的提取、人造纖維製品與天然纖維產品使用，進入紡紗、織布、染整與製成成衣，皆可以人工智慧配合物聯感測精準分析改良整體製作，提高良率，減少物料無效浪費。 Water4.0為美國學者David Sedlak所提出的水產業智動化的概念，從水資源管理、自來水、製程用水、海水淡化、再生水與廢污水等，皆可運用AIC的物聯網軟體服務，讓整體的水資源運用率提高，包括節能與水回收的工程，可進行操作過程優化、智動化追蹤設備狀況、水質監測、人工智慧(AI)水質預測、污染溯源、設備自我診斷並折舊降低與管線測漏等。
美國國家標準暨技術研究院（NIST）對於雲端運算的定義中，將服務模式分為軟體即服務（SaaS）、平台即服務（PaaS）、基礎設施即服務（IaaS）三種[44]。 智能制造在净零碳排的实现上也能加速落实，厂端管理者能精确掌控能耗状况，评估后续改善的方向。 透过可视化介面(SD2)与企业战情室(Video Wall)协助厂端管理阶层人员实时掌控生产状况并随时进行远端调度与决策应变。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 汽車產業智慧工廠
IoT 應用程式可讓零售公司管理庫存、改善客戶體驗、將供應鏈最佳化及降低營運成本。 例如，安裝重量感應器的智慧型貨架可以收集以 RFID 為基礎的資訊，並將資料傳送至 IoT 平台，在項目運行低時自動監控庫存並觸發警示。 Beacons 可推送目標優惠和推廣給客戶，提供吸引人的體驗。 近幾年受惠於電動（自行）車、協作輕型機器人等創新自動化應用蓬勃發展，間接驅動傳動元件的需求快速成長，主要製造大廠也分別透過跨域整合或是透過數位科技平台，降低成本，希望能在下一波藍海市場搶奪先機。
火車頭設置的監控攝影機能擷取軌道影像即時串流運算，再使用非監督式學習機制，從影像中計算道砟（Ballast）的高度、厚度識別健康度，若發現些微異常狀況，則警示駕駛員減速通過此路段；如有嚴重異常，則通知總部進行緊急處理。 IoT 應用往往會建置大量感測器蒐集現場數據，但在儲存所有物聯網數據的成本過高、缺乏有效分析工具的條件下，無法高度頻繁的擷取資料，往往 1 分鐘只能取一個數據點，或針對數筆資料取一個統計量(如平均值)，這些大多都是 IoT 監控系統的常見作法。 但如此做法也衍伸出許多問題，例如：資料頻率或統計量無法反應真實問題的特徵、過多人為定義、單變量監控與製程環境存在落差等，導致企業很難訂出一條能反應問題的監控防線，這也是未將 IoT 結合 AI 的專案，造成效益低落的原因。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 發展歷程
軍事物聯網（英語：Internet of Military Things）（Internet of Military Things，IoMT）是物聯網在軍事領域中的應用，目的是偵察、監視與戰鬥有關的目標，主要受到未來將於城市環境中戰鬥影響。 軍事物聯網相關領域包括感測器、車輛、機器人、武器、可穿戴式智慧型產品，以及在戰場上相關智慧型技術的使用[75]。 物聯網的應用可以擴展至運輸系統個層面，包括載具、基礎設施，以及駕駛人。 物聯網組件之間的資訊傳遞，使得載具內以及不同載具之間可以互相通訊[69]，達成智慧型交通燈號（英語：Smart traffic light）、智慧型停車、電子道路收費系統、物流和車隊管理、主動巡航控制系統，以及安全和道路輔助等應用[70][71]。
感謝 IoT 應用程式聚集的資訊，汽車製造商與供應商可深入了解如何維持汽車運行與車輛擁有者的消息。 業務使用者可運用雲端 IoT 應用程式，快速強化供應鏈、客戶服務、人力資源及金融服務的現有流程。 IoT 應用程式使用機器學習演算法分析雲端中大量連接的感測器資料。 您可以使用即時的 IoT 物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台 儀表板和警示，深入了解關鍵績效指標、平均故障間隔時間的統計資料，以及其他資訊。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 什麼是 IoT 應用程式？
工業物聯網涵蓋了整個工業應用，包括了機器人、醫療裝置和軟體定義生產流程等，為第四次工業革命中，產業轉型至工業4.0中不可或缺的一部分[55]。 群創高雄廠區則是透過自動化、數據化與智能化，實現群創XYZ數位轉型策略，透過投資自動化、物聯網及分析技術，提升製程、品質，也同步提高問題解決能力，達成產品最終不良率降低33%的成果，總產能則增加10%，另外首創自動化液晶回收機制，用電量減少2%。 工研院產科國際所副組長熊治民指出，可應用於智慧製造的科技相當廣泛，如ICT、資料科學及先進製造技術，許多技術仍在持續發展與進步中。 近年來發展較為快速的智慧製造相關技術與應用包含感測、智慧機器人(特別是協作機器人與自主移動機器人AMR)、積層製造(3D列印)、人工智慧(AI)、5G通訊、工業物聯網與雲端平台、數位模擬與分析，以及擴增實境(AR)等。
由於目前CNC工具機的控制器大多來自日本或歐洲大廠，每個廠牌都有各自的通訊協議，要透過封閉式網路架構來採集與整合資訊，不僅不容易且成本高昂，因此最常見的做法是，透過外接感測裝置的方式來取得設備資訊，可惜的是，這種方法需要拆機櫃、拉線路，耗費較長的停工時間才能順利完成CNC工具機聯網。 研華WebAccess/CNC工具機設備聯網解決方案，打破現有做法的限制，事先整合上述四大廠牌網路型CNC控制器的網路協議，讓製造業者或是系統整合商只要透過軟體設定的方式，就能取得控制器的參數及機台加工等相關資訊，大約只要一個工作天的時間，就能實現CNC工具機聯網的目標。 由於WebAccess/CNC是架構在WebAccess/SCADA下，因此同樣擁有後者強大的監控管理功能並具有靈活配置與無縫整合之特色，可支援多種通訊協定，讓用戶除了CNC工具機之外，也能將廠內的其他工業機台設備、可程式控制器（PLC）、人機介面（HMI）、I/O裝置等等全都整併在同一套監控系統內。 除了工廠內生產設備的整合外，WebAccess/CNC還能整合WebAccess/VCM智能影像管理模組，透過WebAccess/VCM內建的智慧影像分析功能，如：禁區偵測、動態偵測、攝影機遮蔽…等，即時監控工廠內的生產狀況。 因應智慧製造趨勢，傳統機械工業正逐步轉型智慧機械，靄崴科技藉由與研華的合作，讓CNC工具機不必加裝感測器，就能直接採集相關資訊，包括每台機床的使用率，每一個生產流程與節點的狀況…等，工廠管理者也能透過電腦、平板或手機遠端監看，掌握最即時的生產狀況。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 使用穿戴式裝置來監控人類的健康分析與環境條件。
形成織聯網的智慧紡織廠，以各個節點多方位偵測機台的即時使用狀況，從經緯紗線粗細、溫度感測、漿紗濃度、粘度、上漿率與回潮率等，皆可以更為細膩優化，染整過程的用色可以更加精確。 蒸汽機的發明減少了工業對動物和人類勞動的依賴，在製造和精密工程的新時代不斷推進。 【財訊快報／陳孟朔】全球首富馬斯克旗下大腦晶片公司Neuralink完成新一輪融資行動，集資額2.8億美元。 Neuralink在馬斯克控制的社交媒體X(舊稱Twitter)公布本次融資計劃消息。 參與本輪融資計劃的人士，是由PayPal共同創辦人蒂爾(Peter Thiel)旗下Founders Fund牽頭。
如此累積經驗逐漸深化各工程領域人員的分析技能，當工程人員遇到無法解決的數據應用情境，再交由分析團隊負責，如此相互分工與協作，才能創造 AIoT 應用最大效益。 有了 Oracle Intelligent Applications，您可以將供應鏈、ERP、人力資源及客戶體驗 (CX) 應用程式延伸至數位世界。 運用智慧型、預測演算法和數位分身，提升營運效率、增加員工生產力、強化客戶體驗，並建立新的業務模型和商機。 除了將 IoT 套用至生產線的優點外，感測器還可偵測道路上已裝載的車輛故障，並可向駕駛員發出詳細資料及建議。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 產業服務
利用GPS、濕度、溫度等感測器將數據傳送至物聯網平台，隨後對數據進行分析，並將結果傳送給使用者。 如果與機器學習結合，還可以進行駕駛睡意偵測（英語：Driver drowsiness detection），以及提供自動駕駛汽車等來幫助減少交通事故[72]。 2022年除了自動化需求持續增溫外，隨著遠距工作與服務模式應用需求度提升，雲端、AR/VR/MR、5G應用等領域也會持續增溫。
- 主要的論點在於MOSFET到了21世紀製程已可微縮至奈米等級，大幅降低了功耗，而低功耗設計正是物聯網中的感測器可否被廣泛運用的關鍵因素[19]。
- 例如，安裝重量感應器的智慧型貨架可以收集以 RFID 為基礎的資訊，並將資料傳送至 IoT 平台，在項目運行低時自動監控庫存並觸發警示。
- AIC物联云提供的OpcUa、IoT Studio与Video Wall为物联网软体解决方案，能在即有的工厂设备下导入智能工厂的生产方式，实际达成厂内M2M的机联网架构。
- 從物料調度、生產設備、能耗管理、廢排監測、庫存管理等，運用AIC的物聯網軟體工具，透過人機介面(HMI)可以實時偵測物料的品質狀況，從石化原料的提取、人造纖維製品與天然纖維產品使用，進入紡紗、織布、染整與製成成衣，皆可以人工智慧配合物聯感測精準分析改良整體製作，提高良率，減少物料無效浪費。
- 利用 IoT，汽車所有者可以遠端操作車輛，例如，在駕駛人進入車前預先先行車或透過電話從遠端對車輛進行夏季。
- 此外，許多 4.0 技術有助於培訓，例如 AR 穿戴式裝置和針對行動裝置優化的體驗。
- 而任何對工業 4.0 的定義也必須包括其起源自 「第四次工業革命」一詞。
隨著物聯網遍及許多行業，將有越來越多的人為的、以及機器生成的非結構化資料（英語：Unstructured data），智慧型物聯網可在資料分析中提供有力的支援，在各行各業中創造新的價值[45]。 三層之架構由底層至上層依序為感測層、網路層與應用層[24]；四層之架構由底層至上層依序為感知裝置層（或稱感測層）、網路連接層（或稱網路層）、平台工具層與應用服務層。 物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台2023 三層與四層架構之差異，在於四層將三層之「應用層」拆分成「平台工具層」與「應用服務層」，對於軟體應用做更細緻的區分[25]。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 提供工廠自動化與發展
例如，政府擁有的公用程式可以使用 IoT 型應用程式來通知使用者大量中斷，甚至是較小的水、電力或污水中斷服務中斷。 IoT 應用程式可收集停機範圍的資料並部署資源，以協助公用程式以更快的速度從中斷中復原。 IoT 提供感測器資訊及啟用裝置對裝置通訊的功能，可驅動一組廣泛的應用程式。
由於物聯網能夠實現裝置對裝置通訊，因此在保證時，汽車甚至可以預訂自己的服務委任。 例如，這是針對連線資產使用 IoT 裝置來監控遠端機器的狀況，並觸發服務呼叫以進行預防性維護。 遠端監控機器的能力也讓新的產品即服務商業模式生效，客戶不再需要購買產品，但只需支付使用費即可。 其中一種例子就是使用 IoT 來提高運輸隊伍管理的效率與安全性。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: 科技產業智慧工廠
從強大的 ERP 系統和數位轉型規劃藍圖著手，許多工業 4.0 解決方案幾乎都能立即採用。 工業 4.0 奠基於九個技術支柱這些創新將實體和數位世界搭橋，讓智慧自主的系統得以實現。 企業和供應鏈已採用這些先進技術，但工業 4.0 完整潛力在於結合使用。 工業 4.0 的一般定義為數位工業技術的興起…工業 4.0 轉型讓我們能以全新且高生產力的方式與機器協力合作。 當前「工業4.0」蔚為顯學，導致各種型態的製造企業，都急欲汲取智慧工廠、智慧製造、工業物聯網、虛實融合系統(CPS)等等技術新知，並學習及借鏡相關成功案例。 利用 IoT，汽車所有者可以遠端操作車輛，例如，在駕駛人進入車前預先先行車或透過電話從遠端對車輛進行夏季。
截至2020年，鴻海已推動約10座內部符合「燈塔工廠」標準的改造工程。 2021年底，集團內部約有20餘座廠房符合燈塔工廠標準，有11座工廠獲選為「燈塔工廠」，集團規劃2022年再打造20座「燈塔工廠」，改造範圍包含模具生產、CNC加工、表面貼裝、系統組裝等場域，同時在集團廠房內導入自動化、數位化、智慧化等技術，同步提高產品力、生產管理品質。 此外，鴻海「燈塔工廠」還積極對外賦能，推動產業數位化及數位產業化發展。 實現前述四大目標的重要方法就是智慧製造，「智慧製造的核心價值包含在製造場域中的決策輔助與生產過程、設備運作自主調適及最佳化。」比方可以透過資訊可視化協助人員解決問題、預測趨勢、制訂方案，或者可以藉由AI及Digital Twin，協助生產線針對各種變化而自主調適因應，達到效能、成本最佳化的目標。 由於應用價值巨大，工研院產科國際所認為數位孿生是極具發展潛力的智慧製造技術，而且能促進其他智慧製造技術應用的進一步擴散。 國內外都有許多使用Digital Twin的案例，包含航太、汽車、工具機、工業機器人、自動化設備與產線等。
宜鼎研發的InnoAGE可有效賦能智能設備解決落地痛點，未來將持續接軌全球客戶，打造多元應用的AIoT整合生態鏈。 此次雙方合作推出的RS2解決方案，以安勤所推出的EPC-APL設備，搭載宜鼎推出的InnoAGE SSD，適用於人工智慧（AI）影像辨識、物件檢測、行為識別和交通流監控等應用。 傳統的工安防護概念，相當強調「零災害」，較著重於災害事件的緊急即時處理，而疏於「從流程源頭進行預防性管控」，如今進入智慧製造時代，工安防護重點逐漸轉向「零風險」，藉由有效的風險管控手段，營造網網相聯的生產流程，以避免出現人為疏失，與此同時，也在機台設備設置感測網路，發揮自我診斷功能，雙管齊下提升工安水平。 當醫院輪椅配備了 IoT 感應器時，可從 IoT 資產監控應用程式進行追蹤，任何人都可以快速找到最接近的可用輪椅。 許多醫院資產可以使用此方式進行追蹤，以確保每個部門中實體資產的正確使用及財務會計。 拜 IoT 感測器資料之賜，汽車、卡車、船隻及攜帶庫存的列車，可根據氣候情況、汽車可用性或駕駛可用性來重新導向。
物聯網,資料擷取模組,快速導入智慧製造,機台設備聯網,機台: TANGRAM IoT 相關產品與技術應用研討會_延期
此效率可延伸至永續性方案，其中分析和智慧自動化可協助您進一步最佳化並簡化能源使用、減少廢棄物，甚至設計並創新整個生命週期中更具永續性的產品。 此外，管理人員怵目驚心的無預警停機、工安意外事故，依舊時有所聞，其中不論是管線氣爆、化學槽車翻覆，乃至粉塵爆炸，有毒氣體洩漏，都會造成生產進度耽擱甚至傷亡事件。 見微知著、防患於未然乃預知保養管理的金科玉律，重新省思工安環衛，思考如何利用智慧製造，期使相關的管制力道更強、效率更高。 產業界當務之急，必須強化感測器的啟動、設備資料收集，危害辨識與偵檢分析的能力，力求將機台設備出錯的情況降低最低。 分析現在台灣主要製造業現況，Semicon相關的大型企業，多能透過半導體業特定的通訊協定(SECS-GEM)即時取得廠內所有生產設備的各類數據，但對其他多數的製造業者來說，大多需支付設備商昂貴費用才能取得設備的資訊傳遞功能，甚至有些以前設備商可能無法或無意願提供設備連線的功能。
