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物聯網成功?先跨過數據分析這一關再說

2015-08-11

  物聯網(IoT)概念相當龐大,并非萬物皆可連網就可以解釋物聯網的“精髓”。試想,萬物皆可聯網所收集的巨量資料(Big Data),若只是單純的儲存在伺服器中,也只是“大而無用”且占伺服器儲存空間的“紀錄”。若是龐大的資料可進一步分析并透過網路或云端做出適當反應,物聯網的建構才真正有意義。

  Altera工業市場開發亞太區首席經理江允貴表示,物聯網不只是將所有裝置連線即可,資料的分析與運算將扮演物聯網能否成功的關鍵因素之一。換句話說,巨量資料要能有效的運用,才能發揮物聯網強大的功能,舉例來說,監測病患獲得的生理資訊,若沒經過后段醫療中心的分析、比對,并透過通訊技術即刻通知,醫生將不會知道病患已發生問題,須及時救援或照護。

  不僅如此,物聯網涵蓋的所有應用都應針對資訊進行分析,其中,在工業領域,為減少工作傷害,資料的分析與及時通知更顯相當重要。而這樣的機制也衍生出所謂的工業4.0的概念,并讓工業4.0反過來成為助力物聯網邁向成功的因素。

  資料分析提升工安

  江允貴舉先前德國發生的機器人使作業員致死的事件為例,若是工廠中控中心可以提早“ 預見”機器人數據異常,并即時切斷電源讓機器人停止運作,也許憾事將不會發生。另一方面,要讓中控中心及早發現機器人或生產設備的異常狀況,也須讓機械本身隨時自我檢測,并將監測數值透過工業乙太網路傳回控制中心,而上述亦即工業4.0的其中一環。

  工業4.0在歐洲已開始推廣,值得注意的是,工業4.0的成功也能協助物聯網的發展。江允貴說明,物聯網應用范圍牽涉到許多不同的領域,雖然資訊的傳輸變得相當快,但只要其中一環沒能配合,物聯網的推展可能無法帶給消費者較佳的使用體驗。

  舉例來說,消費者在電子商務網站購買了一支智慧型手機,但手機卻缺貨,無法在電商網站標榜的24小時內到貨,消費者的購買經驗會打折扣。然而造成缺貨的原因,一是電商的資訊未進一步有效整合分析;另一是后端智慧型手機制造工廠出貨不及所致,若是工廠導入工業4.0,進一步提升生產力,就可避免供貨不及的問題。(編按:鴻海的生產工廠若能導入工業4.0,果粉們就不用癡癡地排隊等最新的iPhone…的概念的意思嗎…)

  然而,事實上,無論是物聯網資料分析系統或是工業4.0的架構都相當龐大,無法短時間、省成本的建置而成,因此不僅需要業者有自覺,也需要政府單位的“出錢出力”,才能真正推升物聯網或工業4.0的市場綜效。


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