AIoT 驅動智慧製造與永續未來

2025-05-07

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人工智慧(AI)與物聯網(IoT) 正全面滲透製造業的各個環節,從智慧設備聯網、異常預測,到能源監控與碳排管理,技術落地的同時也加速企業實現 ESG 指標、優化供應鏈韌性,推動產線從效率導向轉型為永續導向。

在數位與綠色雙軸轉型的浪潮中,AIoT(人工智慧物聯網)逐漸成為推動企業升級的關鍵技術。透過 AI 的決策力結合 IoT 的感知力,AIoT 不僅能即時掌握生產現場的運作狀態,更能洞察異常、優化流程、降低能耗,為智慧製造注入全新動能。從設備預警維護到能源效率提升,從即時品質控管到供應鏈智慧化, AIoT 正加速企業邁向自動化、可視化與永續化的新局。



數據是智慧化的燃料

數據是 AI 與物聯網(IoT)應用的核心,就像燃料驅動汽車一樣,沒有數據,任何智慧化轉型都無從談起。物聯網(IoT)技術透過智慧感測器與通訊模組,實現即時數據收集與傳輸,讓企業能將工廠運作、能源消耗等關鍵指標可視化。


這些數據不僅揭示當前狀態,更為趨勢分析與預警提供基礎。例如,一家工廠可能透過物聯網(IoT)監控設備運作,發現某台機器耗電異常,進而採取維修或汰換措施,降低能源浪費。


然而,數據的價值並只是收集,重點是接下來如何透過AI進行深度分析。AI能從海量數據中學習,歸納出模式與邏輯,進而優化決策。例如,AI可預測設備何時需要維護,減少停機時間;或根據歷史數據調整生產配方,提升產品品質。


鄭樹發強調,數據收集必須精準且即時,否則再多的數據也只是無用噪音。這正是泓格科技的專長——提供高效的數據擷取解決方案,幫助企業從源頭奠定智慧化的基礎。



AIoT,效率與創新的催化劑

當 AI 與物聯網(IoT)結合,就會變成 AIoT(人工智慧物聯網),AIoT 的目標明確:提升效率、降低成本、實現智能化。在智慧製造中,AIoT 可應用於從前端感測到後端決策的各個環節。例如,智慧感測器收集設備振動數據, AI 分析這些數據以預測故障風險,從而實現

預防性維護。這樣的應用不僅延長設備壽命,還能大幅降低維修成本。


AIoT 的另一大優勢在於其靈活性,無論是公有雲、私有雲,還是邊緣運算, AIoT 都能適應不同場景。邊緣運算尤其受到關注,因為它允許數據在設備端即時處理,減少對雲端依賴,提升反應速度。例如,在工廠環境中,邊緣運算可快速檢測產品瑕疵,確保品質控制的實時性。鄭樹發指出, AIoT 的導入應從企業實際需求出發,聚焦解決具體問題,而非盲目追逐技術熱潮。



智慧製造與 ESG 的融合

利用數據驅動永續實踐

AIoT 能透過數據分析實現資源優化與碳排放控制,像是泓格科技的解決方案可幫助企業建立能源基線,監控設備耗電並找出低效環節。一家製造商可能發現某條生產線的加熱過程過度耗能,透過 AIoT 監控溫度並優化加熱曲線,就能顯著降低電耗。


AIoT 能自動收集與分析能源數據,生成符合國際標準的報告,幫助企業應對法規要求。鄭樹發分享了一個案例:一家食品廠透過 AIoT 監控包子發酵過程,精準控制溫濕度,不僅提升產品品質,還降低能源消耗。這些案例顯示,AIoT 不僅是技術工具,更是企業實現永續目標的戰略夥伴。


供應鏈的智慧化升級

ESG 的實現不僅限於企業內部,還需延伸至供應鏈。 AIoT 可協助企業監控供應鏈中的能源使用與碳排放,確保上下游的永續表現。例如,透過物聯網收集物流數據,AI能優化運輸路線,減少燃料消耗。鄭樹發提到,國際品牌對供應鏈的 ESG 要求日益嚴格,台灣企業若能主動導入 AIoT ,不僅能滿足客戶需求,還能提升自身競爭力。


此外, AIoT 在供應鏈中的應用還包括品質管理與風險控制。例如,AI 可分析供應商的原材料數據,預測潛在品質問題,從而降低退貨率。這樣的智慧化管理讓企業在追求永續的同時,也能提升營運效率,形成雙贏局面。



AIoT 的挑戰與未來趨勢

隱私與資安的挑戰

儘管 AIoT 帶來無限可能,但數據隱私與資安亦是首要問題:隨著企業收集越來越多的數據,如何確保這些數據不被濫用或洩露成為關鍵。鄭樹發提到,資安威脅從電腦病毒時代延續至今,且隨著 AI 的普及,詐騙與數據竊取手法更加複雜。企業需投資於加密技術與安全架構,同時培養員工的資安意識。


另一挑戰是 AI 的偏見與透明度。生成式AI可能因訓練數據的局限而產生不準確或誤導性的結果。例如,早期AI模型曾因缺乏驗證而生成錯誤信息。企業在使用AI時,必須建立驗證機制,確保決策的可靠性。鄭樹發建議,企業應要求AI提供數據來源,並結合人工審核,以降低風險。



AI時代的人才與思維轉型

跨領域人才的需求

AI 的普及正在改變職場生態。鄭樹發認為,單一技能的工作(如基礎程式設計)可能面臨被取代的風險,但跨領域人才將成為未來的主流。企業需要的不再是僅精通某項技術的專家,而是能結合技術、管理與問題解決能力的人才。例如,一位懂得數據分析又熟悉製造流程的工程師,將比純粹的程式設計師更具競爭力。


對個人而言,學習如何與AI 共事至關重要。AI擅長處理重複性任務,但人類的優勢在於創意與批判性思考。鄭樹發建議,員工應培養「提問能力」,學會向AI提出精準問題並驗證其結果。例如,與其害怕 AI 取代工作,不如利用 AI 生成初步方案,再透過人工審核完善決策。



數據引領未來,智慧創造價值

AI 與物聯網(IoT)的融合正在為智慧製造與永續發展開闢新路徑。從數據收集到流程優化,從能源管理到供應鏈升級,AIoT 不僅提升企業效率,更助力實現 ESG 目標。泓格科技作為數據擷取與物聯網技術的領先廠商,持續為企業提供實用解決方案,幫助其在全球競爭中脫穎而出。

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