『您的瀏覽器不支援JavaScript功能,若網頁功能無法正常使用時,請開啟瀏覽器JavaScript狀態』

跳到主要內容區塊

工業技術研究院

:::

工業技術與資訊月刊

299期2016年09月號

出版日期:2016/09/15

正方形 Icon 創新之鑰 Innovation

物聯網來襲 你的公司準備好了嗎?

撰文/工研院巨量資訊科技中心技術長 王雲 圖片提供/法新社

進入21世紀後,大數據、工業4.0以及物聯網的浪潮隨之襲來,企業若要在日益複雜的環境中求生、求勝,勢必要利用這些浪潮乘勢而上,若太過輕忽這些創新概念及科技的影響力,則可能會被這些浪潮所淹沒,不可不慎。

「他山之石,可以攻錯。」在優秀的成功案例中,我們可以學習到許多寶貴的經驗,以下我要介紹三位重量級人士的三個案例,並藉此說明他們如何看待這些即將顛覆未來全球產業的創新力量。

【案例一】軟體及分析能力 讓傳統製造業轉型為物聯網產業

美國通用電氣公司(General Electric Company;GE)現任總裁Jeffrey R. Immelt從2012年開始,就在全球各地不斷演講,宣揚該公司自2012年開始推動的工業型網際網路 (Industrial Internet)計畫。

他認為網際網路的初期應用,包括Google、Facebook都是消費型網際網路 (Consumer Internet),然而網際網路的最大價值並不在於一般大眾的使用,而是來自於產業界對於網際網路的使用,所產生的龐大運作效益。
Jeffrey在許多演講中不斷重複一段話,“If you went to bed last night as an industrial company, you're going to wake up this morning as a software & analytics company.”也就是說,要適應未來,一家公司的經營方針,必須從製造能力改聚焦於軟體及分析能力。

GE在2012年啟動工業型網際網路之後,分別從兩個角度來推動,一是從應用方面切入,GE不斷將自己的航空、鐵路、醫療儀器與工業型網際網路結合。其二,GE推出Industry Internet Operating System平台(Predix),在今年七月的微軟全球夥伴大會中,微軟和GE雙方的總裁共同出席一場新聞發布會,宣布微軟與GE合作,提供企業用戶在Azure雲端服務中使用GE的工業PaaS (Platform as a Service)平台──Predix。

Predix提供產業企業用戶打造工業網路應用程式,用來連結工業資產、蒐集和分析工業資料,同時也能提供即時資訊來優化工業基礎建設。

GE以工業網際網路為中心、不斷進行軟硬體整合,加速製造業的服務化及智能化;這項重大新策略將讓GE從一個傳統設備製造公司,轉型進入以物聯網為新發展方向的公司,使得GE主導的工業網際網路革命勢如燎原,成為美國製造業文藝復興的重要內涵。

【案例二】工業4.0 打造製造業智慧生態系統

德國工業4.0計畫的起草人──德國國家科學與工程院院長Henning Kagermann教授,他在1998年至2009年間,曾擔任軟體公司SAP的總裁。工業4.0計畫起草人的背景為來自IT界,這也說明工業4.0的重點並非硬體,而是軟體。

許多人認為德國工業4.0只是德國High-Tech Strategy 2020的研究計畫之一,但於今年一月舉行的「第46屆世界經濟論壇2016年年會」之大會主題就是「掌控第四次工業革命(Mastering the Fourth Industrial Revolution)」,讓我們看到工業4.0正在全球擴散的趨勢,影響力也開始擴及全球。

Henning Kagermann曾說,「德國工業4.0並不只是要鞏固德國做為一個製造供應者的角色,其實是希望透過工業4.0計畫,讓德國成為全球市場的領導者。」也就是說,德國不只是要做到智慧製造,還要領軍打造智慧生態系統,這就是德國提倡工業4.0的真正意義所在。值得注意的是,德國在2005年啟動了智慧工廠 (Smart Factory)計畫,以人工智慧為核心,這又是一項足以顛覆製造業面貌的長期計劃。

【案例三】大數據預測 人工智慧趨勢到來

最後要分享的案例是Thomas H. Davenport,他是活躍於美國波士頓地區的學者,曾任教哈佛、麻省理工學院等知名學府,專門研究商業分析的發展。在2012年底,Thomas H. Davenport和D.J. Patil在《哈佛商業評論(Harvard Business Review)》曾發表一篇文章,標題為“ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”,這篇文章引起熱烈迴響,闡述在大數據時代中,負責淘洗數據、從中精煉價值的資料科學家,將是21世紀最搶手的人才。

在2013年底,他又發表了另一篇文章,主題為Analytic 3.0,為大數據下了很好的註解。他提到大數據分析的發展,首先是由網路公司,也就是Google和Facebook等網路公司所啟動,之後則是由企業及政府接棒,然而這其中資料的應用樣貌及特性有極大差別。在網路公司部分,因為其應用樣貌種類較少,然而累積數據量極大,所以其大數據分析的特性是「少樣多量」。

對於企業與公司來說,大數據分析的特性則是「少量多樣」,因為各家公司的應用千奇百怪、使用情境多元,為了處理各式各樣的資料,數據分析的自動化、甚至是智能化將變成非常重要的事情,因此,他在今年又提出大數據所分析的下一個產業決勝點──人工智慧。

面對席捲全球的工業4.0、大數據分析,以及人工智慧創新趨勢到來,工研院一方面積極促進產業應用,另一方面,也在推動相關應用的同時,檢視哪些平台能與這些應用進行最好的接軌及搭配。

工研院顯然已充分掌握了「領域知識」(Domain Knowledge)及最新的技術,加上與學界進行學研合作,未來將發揮其中介角色,協助臺灣企業做好準備,迎接大數據、工業4.0與物聯網時代的到來。

王雲認為企業應做好準備,迎接大數據、工業4.0與物聯網的浪潮,並利用這些浪潮承勢而上。
王雲認為企業應做好準備,迎接大數據、工業4.0與物聯網的浪潮,並利用這些浪潮承勢而上。

下載全文PDF Icon下載全文PDF


[{"text":"企業網","weight":13.0},{"text":"材化所","weight":11.5},{"text":"機械所","weight":10.0},{"text":"綠能所","weight":9.4},{"text":"生醫所","weight":8.0},{"text":"半導體","weight":6.2},{"text":"南分院","weight":5.0},{"text":"太陽能","weight":5.0},{"text":"課程","weight":5.0},{"text":"遠紅外線","weight":5.0},{"text":"雷射","weight":4.0},{"text":"LED","weight":4.0},{"text":"LED可見光","weight":3.0},{"text":"5G","weight":3.0},{"text":"工研人","weight":3.0},{"text":"電光所","weight":3.0},{"text":"綠能與環境研究所","weight":3.0},{"text":"機械","weight":3.0},{"text":"資通所","weight":2.0},{"text":"面板","weight":2.0},{"text":"文字轉語音","weight":2.0},{"text":"實習","weight":2.0},{"text":"無人機","weight":2.0},{"text":"生醫","weight":2.0},{"text":"3D","weight":2.0},{"text":"v2x","weight":2.0},{"text":"員工","weight":2.0},{"text":"地圖","weight":2.0},{"text":"太陽光電","weight":2.0},{"text":"材料與化工研究所","weight":1.0}]