AIoT 能为产业带来什麽样的效益？
固德科技报｜AIoT 能为产业带来什麽样的效益？#互联网
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Posted On : 07 Oct. 2019
由于 AI 人工智慧技术需要有强大的数据资讯累积，才能得以判别结果，并透过不断学习累积改良提升准确率，进一步增加自主性、提升智慧化功能。
人工智慧
全球人工智慧研究报告中，203 0年AI将预计给全球 GDP 成长 14%，贡献 15.7 兆美元；根据麦肯锡研究指出，2025 年互联网全球应用产值高达 11.1 兆美元；AI在2030年前可望带来 13 兆美元的产值。研调指出亚马逊及微软、Intel、ARM等指标企业大厂正积极布局边缘运算以扩大 AIoT 生态系，而 AI 与 IoT 的相辅相成，帮助产业加速智能化的转型。台湾在电子软硬体等产业表现亮眼，技术不断创新，再加上政府的大力推行『五加二』产业创新计画，让 AIoT 产值持续增长，除了在智慧城市发展也在工业产业中加速落实。
由于 AI 人工智慧技术需要有强大的数据资讯累积，才能得以判别结果，并透过不断学习累积改良提升准确率，进一步增加自主性、提升智慧化功能。因此 IoT 所构成的互联环境是让AI技术能有效运作的关键因素，而发展成熟的 IoT 结合 AI 人工智慧就进化成 AIoT，AIoT 的发展带动各类环境感测器的技术应用升级。
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具备 Ai 功能的机器学习监测系统
目前已有广泛应用于产线的 AIoT，此类系统大多用来预测设备故障及异常时即时性发送警报的监控系统。产线运用 IoT 收集设备运作时的数据资料，并在产线设备异常时，根据异常数据发送警报，在产线系统导入AI后，再根据使用者经验与数据统计，进一步优化设备数据，使得产线量率维持一致性或提升良率。
AIoT实现设备的智能升级
由IoT的连接，整合智能机器运算与人为经验，共同组成智能化系统，应用在设备製程时，能帮助使用者进行智能化判断、构思、决策等。通过加装感测器对设备进行状态监测，建构网络监控并建立故障门槛，有效提前预测故障。也就是设备可以自己学习或是经由输入人为经验数据学习，并且能根据数据实行预防性维护，有效阻止因为设备故障导致的损失，更能让设备发挥运转效益。
台湾製造业对于智动化的接受度相当高，经济产业转型导致製造业主动加快自动化的速度，而自动化是智慧化的先决。製造业结合 AIoT 全面应用在设备端，在製造生产的过程中，明显提升产业效益。
再加上全球市场的激烈竞争，随着使用者消费模式，传统的生产模式面临着再不转型就被淘汰的命运，为使企业继续存活于市场，製造产业必须强化竞争力，AIoT 智慧化建置就成为必然选择。
AIoT海量数据帮助研发
AI 所强调的深度学习，也就是要让设备经过长时间的资料搜集。要让设备、软体、人能够结合为人机一体协作的运作方式，需要海量的数据蒐集及智能演算，也因此数据蒐集是至关重要的。透过 IoT 全方位蒐集的数据累积在由 AI 运算判断后所得到的分析数据，帮助研发人员在开发新产品或调整产线时，优化调整机台数据。