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工業4.0（二）：工業4.0的關鍵技術

105/08/19 6020

李國維｜國立高雄第一科技大學創新創業組

在工業4.0時代，消費者可以依個人需求決定產品，並直接與工廠溝通，而工廠會朝「智能工廠」（Smart Factory）邁進，並發展「隨選生產」（Production on Demand），即時制定生產計畫，以達到消費者個人的需求（即便只有一張訂單和一個產品），這整個發展需要「智慧網實系統」（Cyber-Physical System，簡稱CPS）及物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）相關軟硬體及基礎設施的配合，以開創人機和諧共存的環境，使傳統製造業變得更智慧化與更有效率，相關的關鍵技術包括有：物聯網、人工智慧、大數據、雲端運算和網路安全等，這些關鍵技術的發展同時代表著無限商機與挑戰。

物聯網：工業4.0的核心

物聯網（IoT）是工業4.0的核心基礎。根據BI Intelligence估計，到2017年連網裝置出貨量將超越智慧型手機，而世界經濟論壇（WEF）預測2020年將會有300億台設備連接到物聯網，物聯網產業潛藏商機超過1兆美元。而什麼是物聯網？簡單地說，是指每個物品、人或生物，都會有一個唯一識別碼（unique identifiers），透過感測系統與週邊元件，如：無線射頻辨識（Radio Frequency IDentification ，簡稱RFID）、感測器、嵌入式系統、電腦視覺設備…等收集資訊，再經由網際網路傳遞信息，人或是機器就可以依據收集到的數據進行分析與決策，進而控制已經連上網路的物體，執行決策的任務，連上物聯網的物體間也可以互相溝通與協作，物聯網軟硬體的蓬勃發展，讓工業4.0的智慧網實系統（CPS）及智能工廠（Smart Factory）的實現更進一步。物聯網的主要技術包括：RFID、有線及無線感測器等負責收集資料的感測技術與裝置，以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通訊協定或是802.11、Wi-Fi、4G LTE等行動通訊協定等網路相關技術及網通設備。

人工智慧：工業4.0的腦神經

「人工智慧」（Artificial Intelligence，簡稱AI）最早是在1956 年Dartmouth學會上提出，係指由人工製造出來的系統所表現出來的智慧。美國學者預測，2045年機器的智慧將超過人，但其實機器擁有過人的智慧並不乏先例，在1989年IBM的超級電腦「深藍」即戰勝了西洋棋棋王，而Google的人工智慧系統AlphaGo在2016年也打敗南韓的世界圍棋棋王。人工智慧涵跨計算機與資訊、數理邏輯、控制與自動化理論、仿生學、生物學、認知心理學、經濟學和哲學等多門學科，以及知識獲取、推理、搜尋和數學最佳化、類神經網路、深度學習、知識處理系統、電腦視覺、智慧機器人…等研究，人工智慧的深度學習（Deep Learning）與專家系統的建立將帶動工業4.0的深度發展。

大數據及雲端運算：工業4.0的關鍵支撐

大數據（Big Data）又稱巨量資料，其資料來源可能是過去人工或機器記錄的數據，或物聯網裝置不斷產生的即時數據，也可能是已經存在網際網路上的資訊，數據資料量會一直產生或更新，而形成巨量資料。數據大並無實質意義，智慧化製造的關鍵技術在大數據的分析，也是機器深度學習的關鍵技術，其重點在於「預測」，利用資料探勘（Data Mining）的技術，在巨量數據中找到原本不易發現的關聯性或是經驗，以快速累積經驗值，並做出精準的預測與決策。

大數據與雲端運算相輔相成。美國國家標準與技術研究院（NIST）將雲端運算（Cloud Computing）定義為：「雲端運算是一種模式，能方便且隨需求應變地透過連網存取廣大的共享運算資源（如網路、伺服器、儲存、應用程式、服務等），並可透過最少的管理工作與服務供應者互動，快速提供各項服務。」在雲端運算裡基本可分為公有雲及私有雲，一般來說，大企業會建立私有雲，建置「網路儲存伺服器」（Network Attached Storage，簡稱NAS），自己控管企業內部所有的資料，而中小企業或個人則大多會使用公有雲，如：免費的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量計價的公有雲端服務、中華電信的hicloud等，未來的雲端運算發展，由於巨量資料在雲端進行儲存與運算，因此，「網路安全」對於大數據及雲端運算而言，將具有極關鍵之地位，更是讓工業4.0的發展，可以無後顧之憂的重要支撐。

工業4.0的關鍵技術，包括：物聯網、人工智慧、大數據與雲端運算等，已全面應用在我們的日常生活及製造業，除了促進傳統製造業智慧化生產，提升產業競爭力，也逐漸改善人們的生活，滿足消費者客製化，面對未來工業4.0的浪潮，我們應及早認識與學習工業4.0的關鍵技術，並有效地整合與運用，以在工業4.0時代佔有一席之地。（本文由科技部補助｢新媒體科普傳播：遇見無所不在的生活科學｣執行團隊撰稿）

責任編輯：張尹貞
審校：張惠博

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