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2025自動化展︱亮點搶先看

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自動化展看什麼？打造AIoT智慧工廠，泓格讓你輕鬆把數據變成生產力

2025-08-05

作者

莊馥綺

1.8k

智慧製造升級不只靠硬體，關鍵在於數據與AI決策力！2025自動化展，泓格科技展示AIoT打造智慧工廠的全新解方。

「沒有資料，就沒有AI。」泓格科技總經理鄭樹發的這句話，正好點出了當前製造業面臨的核心挑戰。

全球供應鏈重塑、碳排法規壓力與人力成本高漲的多重挑戰中，製造業正迎來一場以AIoT為核心的深度變革。ESG已從口號轉為企業責任與市場競爭力的指標，企業若無法有效落實節能減碳與智慧轉型，將在全球市場中逐漸被邊緣化。

「這陣子我們接觸到很多客戶都在問：怎麼做才能真正落實智慧製造？」業界瀰漫著焦慮感，但製造業並非束手無策。

泓格科技將於2025台北國際自動化工業大展中展示AIoT在智慧製造、能源管理與ESG落地應用的豐富成果，為業界提供最具前瞻性的解方藍圖。

圖：就享知提供

工廠的「智慧引擎」！從資料到決策的轉型關鍵

AIoT應用廣泛，從工廠現場感測資料的即時收集，到雲端的資料處理與AI模型分析，都是建構智慧決策系統的基礎。

鄭樹發強調，AI的三大核心要素：資料、演算法、算力彼此環環相扣，共同推動智慧製造走向自動化與智能化的融合體系。

圖：泓格科技提供

「我們的使命，是要讓製造業擁有真正的智慧引擎！」泓格科技以DAQ（資料擷取Data Acquisition）為技術核心，協助企業建構高效能、可擴充的AIoT架構。

例如AIB-2000邊緣AI控制器，內建ARM架構處理器與M.2擴充槽，支援NPU或GPU等AI加速器，具備多埠RS-485、雙乙太網與USB擴充介面，能部署於邊緣現場執行深度學習模型進行馬達、壓縮機異常偵測。搭配高速振動採集模組e-AR300-T/e-AR400與高精度IEPE三軸加速度感測器，實現預測性維護，降低停機風險與維修成本。

透過感測器＋影像系統的整合，也能即時分析良率與產品瑕疵。未來不只是看機台狀態，更能看生產狀態、用能狀態，甚至是異常警示。這讓生產線從「被動接單」進化為「主動預警」。

IT + OT 融合，打造智慧製造的策略核心

「從ERP、MES等IT系統，到智慧電錶、機聯網等OT應用，企業若僅停留在單點優化，將無法真正推動節能減碳。」鼎新顧問吳育賢分享這個觀察。

鼎新強調透過整合APS、MES與EMS系統，把人員、設備與能源行為數據綁定到工單與製程，實現從『知碳』、『控碳』到『減碳』的全流程管理。

圖：就享知提供

「以前是IT加值、現在是OT發聲。」吳顧問特別指出這個轉變，代表企業不再只是看報表做管理，而是OT現場的設備數據能夠被即時掌握，做出即時行動。

泓格科技以PMC-284xM電錶集中器為核心，整合智慧電錶（PM-3112/PM-3133）與無線電錶（iWSN系列），透過RS-485、Ethernet與MQTT等多協議，實現機房、廠務、冷凍空調與照明全方位用電監控。

電錶只是基礎而已，更關鍵的是數據的『歸屬』與『分類』。用戶可透過IoTstar平台設定碳排係數、自定義排放源分類，建立排碳模型，搭配設備運轉數據，形成碳排視覺儀表與預測模型，協助企業朝向「ISO 50001 + TCFD」雙軌標準邁進。部門別用電與產線耗電指標成為節能KPI，帶動各單位主動優化用能行為。

AIoT × ESG：從環境責任到企業競爭力

「電力是不分行業的資源，你一旦浪費電，就是每月都在多付成本。節電投資的回報是可累積、可持續的。」鄭總表示。他建議企業優先導入智能化節能方案，從能源管理切入ESG，將碳排資料納入日常決策。

泓格的解決方案協助多家企業完成組織碳盤查與產品碳足跡驗證。例如鞋業大廠透過130顆智慧電錶進行能耗精算，配件廠整合MES與AI模型即時分析生產異常，國際客戶使用AIoT監測UPS電錶避免斷電損失。

AIoT應用實例：從IoT物聯網到生成式AI

AI技術已從辨識式AI（瑕疵檢測、人臉辨識）進化至生成式AI（圖像、語音、流程模擬），未來還將進入『代理式AI』階段，實現從語音指令到決策執行的自動化流程。

鄭總舉例，已有工廠利用5G與AI技術進行軌道裂縫偵測、半導體生產監控與絲襪廠拉力診斷等應用，展現AIoT在跨產業的延展性與靈活度。

「與其擔心被AI取代，不如學會使用AI。你要成為會用工具的人，才能不被工具淘汰。」

智慧製造的核心挑戰與未來趨勢

推動AIoT智慧製造面臨幾大挑戰：

資料安全與隱私保護：隨著歐盟2026資安法上路，企業需建立資安機制與數據加密架構。

系統互通性：OT與IT整合仍是許多中小企業的痛點，泓格提供完整EtherCAT解決方案生態系，涵蓋主站控制器、I/O模組、閘道器與函式庫軟體，打造靈活部署、簡易擴充的智慧控制骨幹。透過EtherCAT的分散式時鐘機制，可實現微秒級同步精度，滿足多軸運動控制、高速取樣與精密機械應用需求，簡化導入門檻。

資料治理與演算法偏差：大數據收集後如何清洗、轉化為可行決策，是落地AI的關鍵。