GOOD 科技誌

這幾年來不斷發燒的AI與IOT的相關話題，無不是為了讓人們的生活與科技更貼近。您有想過無人商店是如何運作的嗎？又有哪些AIOT已經不知不覺融入我們的生活裡了？ AI人工智慧與IOT物聯網技術應用範圍，涵蓋至智慧科技應用五大領域：智慧家庭、智慧工廠、智慧農業、智慧醫療、智慧交通等。智慧家庭中，AI與IOT打造居家監控的優化環境，使用者能隨心所欲操控家電，並達到居家保全的功能。智慧工廠中，透過AI與IOT結合打造機械智能化自動化工廠，提升產線效能並進而幫助企業轉型。智慧農業中。利用AIOT，養殖戶、農戶能夠進一步了解環境監控與作物間的關係，並降低種植成本與勞力。智慧醫療中，病患透過穿戴式感測儀器導入AI機能，經由IOT傳輸能夠即時提醒醫療救援或是累積趨勢。智慧交通中，AIOT廣泛應用在電動車與智慧公車、智慧公車亭等。 ＃AIot ＃工業物聯網 ＃Ai人工智慧 AIoT應用變革新世代 加速產業轉型 台灣製造業對於智動化的接受度相當高，經濟產業轉型導致製造業主動加快自動化的速度，而自動化是智慧化的先決。製造業結合AIOT全面應用在設備端，在製造生產的過程中，明顯提升產業效益。再加上全球市場的激烈競爭，隨著使用者消費模式，傳統的生產模式面臨著再不轉型就被淘汰的命運，為使企業繼續存活於市場，製造產業必須強化競爭力，AIOT智慧化建置就成為必然選擇。 AIoT幫助企業主創造最大效益 AI與IOT結合發展成為智能物聯網，有助企業主降低成本、提升產能、縮短工時及研發新的經營模式等等。企業主導入 AIOT 之後，會依據需求的情境不同，企業主對於產品生產週期及市場需求，能更進一步掌控，從而出最好的決策，並且也會直接反應在企業的獲利能力。Forbes 統計，企業導入 AIOT 之後，盈利能力可以顯著提高，預期到了 2035 年時可以提升 38%。 AIoT幫助產業提早預測設備故障 設備的使用，雖然無法防止機台損壞的發生，但如何透過提前的檢知量測，來延長機台的壽命與維持機台運轉品質，並在適當的時間提出維修保養計畫都是產業製造端機台使用者必須嚴肅面對並且學習的課題。設備結合AIOT幫助產業對於設備有十足的掌握度，提早排程保養，並進一步預測故障的發生。研發人員也才能更有餘力設計優化製造流程與參數，因而提升產線效率及提供品質一致性的產品。 了解更多IOT

全球人工智慧研究報告中，2030年AI將預計給全球GDP成長14%，貢獻15.7兆美元； 根據麥肯錫研究指出，2025年物聯網全球應用產值高達11.1兆美元；AI在2030年前可望帶來13兆美元的產值。研調指出亞馬遜及微軟、Intel、ARM等指標企業大廠正積極布局邊緣運算以擴大AIoT生態系，而AI與IoT的相輔相成，幫助產業加速智能化的轉型。台灣在電子軟硬體等產業表現亮眼，技術不斷創新，再加上政府的大力推行『五加二』產業創新計畫，讓AIoT產值持續增長，除了在智慧城市發展也在工業產業中加速落實。 由於AI人工智慧技術需要有強大的數據資訊累積，才能得以判別結果，並透過不斷學習累積改良提升準確率，進一步增加自主性、提升智慧化功能。因此IoT所構成的互聯環境是讓AI技術能有效運作的關鍵因素，而發展成熟的IoT結合AI人工智慧就進化成AIoT，AIoT的發展帶動各類環境感測器的技術應用升級。 ＃AIot ＃工業物聯網 ＃Ai人工智慧 具備Ai功能的機器學習監測系統 目前已有廣泛應用於產線的AIoT，此類系統大多用來預測設備故障及異常時即時性發送警報的監控系統。產線運用IoT收集設備運作時的數據資料，並在產線設備異常時，根據異常數據發送警報，在產線系統導入AI後，再根據使用者經驗與數據統計，進一步優化設備數據，使得產線量率維持一致性或提升良率。 AIoT實現設備的智能升級 由IoT的連接，整合智能機器運算與人為經驗，共同組成智能化系統，應用在設備製程時，能幫助使用者進行智能化判斷、構思、決策等。通過加裝感測器對設備進行狀態監測，建構網絡監控並建立故障門檻，有效提前預測故障。也就是設備可以自己學習或是經由輸入人為經驗數據學習，並且能根據數據實行預防性維護，有效阻止因為設備故障導致的損失，更能讓設備發揮運轉效益。 AIoT海量數據幫助研發 AI所強調的深度學習，也就是要讓設備經過長時間的資料搜集。要讓設備、軟體、人能夠結合為人機一體協作的運作方式，需要海量的數據蒐集及智能演算，也因此數據蒐集是至關重要的。透過IoT全方位蒐集的數據累積在由AI運算判斷後所得到的分析數據，幫助研發人員在開發新產品或調整產線時，優化調整機台數據。 了解更多IOT預知故障監測