工業物聯網是什麼？
工業物聯網（Industrial Internet of Things, IIoT）是指應用在工業上的物聯網，透過網路將感測器的互聯、儀表、設備與電腦軟體進行相連形成系統，並專注於機器對機器（M2M）的資料通訊、大數據與機器學習，讓工業運作有更高的效率與品質，達到高程度的自動化。
物聯網 VS 工業物聯網
目前大部分物聯網相關應用都偏向以個人為主的一般使用者，最常見的例如智慧手錶、語音控制的數位助理、智慧電器及電視等，而IIoT為物聯網的支線，以相同的技術作為基礎，但更注重的是整個生態組織的自動化與效率，較不著重在個人使用者上，其中蒐集資訊與資料的存取規劃只是第一步，若想要進一步分析資訊與提供企業有效的決策，則需導入人工智慧與機器學習，才能將製程最佳化並使工作流程朝向自動化，不只是機器與技術的進步而已，人們也需要精進自我的能力，相互增強下才能建立完整且效益高的網絡。
工業物聯網相關的重要技術
IIoT相關的基礎技術有多，包含雲端運算、邊緣運算、M2M、3D列印、大數據、物聯網、射頻識別技術與認知計算，其中以下方五個最為重要：
- 網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS）：又稱為「虛實整合系統」，為一個結合電腦運算領域、感測器與致動器裝置的整合控制系統，能進行抽象化、建模、設計與分析技術。
- 雲端運算：此為基於網路的一種運算方式，讓IT服務與資源能按需求提供給電腦各種終端或其他裝置，且能使用不同主機透過網路在雲端空間進行資訊的存取。
延伸閱讀 >> 雲端運算是什麼？有什麼樣的服務模式呢？
- 邊緣運算：此為一種分散式運算的架構，主要是將數據存儲器移到較實際應用的地方，使運算過程盡可能靠近資料來源以減少延遲和頻寬使用，因IIoT為了轉換工業中的生產力、產品與服務，較需要邊緣運算加上雲端運算的架構。
- 大數據分析：針對感測器蒐集的大型、多變化的資料集（大數據）進行分析，對決策與判斷提供訊息的過程。
延伸閱讀 >> 大數據是什麼？它的應用有哪些？
- 人工智慧與機器學習：人工智慧為電腦科學中的一個領域，能以像人一樣的互動與工作的智慧積器，機器學習則為其中的核心內容，讓軟體能不依靠人為介入或特地編寫程式的情況下就能準確的預測結果。
延伸閱讀 >> 人工智慧是什麼？有什麼應用與趨勢值得我們關注？
工業物聯網的應用與產業
工業物聯網近幾年在製造業中十分常見，主要是因為物聯網在工業領域中能幫助提升生產力，並分析與給予解決方案。在IIoT的相關技術中，較常見的有預測性維護，能減少意外造成的停機，比起計畫性維修可以省下許多維修或故障帶來的成本，另外也有很多應用在停車、交通、產品零件、製程等不同面向的領域，以下舉例幾個常見的IIoT應用：
- 車廠：車輛生產時常會運用到IIoT，將所有的生產、軟體、機器與人員進行數據化資訊互連，使企業在面臨各種標準的變化時能快速應變，甚至讓每個生產製程更快速，更有成本效益，尤其是汽車的客製化，以往都是個別作業，現在藉由IIoT讓人機協同作業，加快生產週期，以面對市場的需求。另外IIoT也能提早辨識潛在問題，再加上自動化的高安全性與效率，為企業大幅提升在市場上的競爭力。
- 石油與天然氣產業：藉由IIoT可以將機器、設備、感測器與人員進行連結，並將鑽探設備與研究機構所儲存以及發送的大量原始數據，在雲端進行儲存與分析，進而讓公司能獲得更好的應對需求、價格變動與網路安全議題，並降低對環境的影響。
- 農業：在耕作時使用IIoT能由感測器蒐集土壤與氣候的資訊，進而分析出施肥與灌溉的時間，甚至有些牧場會在養殖的動物身上植入晶片，以瞭解該動物的血統、重量與健康情形，甚至是知道牠的定位。
- 切削相關產業：除了車廠以外，切削相關的產業也很需要工業物聯網的協助，因切削的狀況多變，很多都只是依靠操作人員的經驗做判斷，但實際上卻很容易因此錯失一些效益，而智慧刀把就是工業物聯網最佳的應用範例，透過感測器蒐集到來自各方向的力量，並進行分析提供判斷與決策的解決方案，最終能降低成本與提高生產效益。
工業物聯網的風險與挑戰
IIoT已能改變許多產業的營運方式，而接下來各家公司需要面對的就是制定策略讓技術導入時也能保障安全性，隨著應用越來越多，最需要關注的為可用性、擴展性與安全性，對於工業來說，前兩者已長期存在於產業中，只要瞭解IIoT的工作原理並評估自家產業所需即可降低問題的產生，而安全性則會是目前最大的挑戰，因為有許多企業仍使用舊系統與流程，新技術的導入可能會有一段適應期，再加上智慧裝置的增加也會有安全漏洞與安全責任的隱憂，因此供應商需確保能保護消費者的權益，並提出預防或補救的措施，而企業也要進行安全考量的評估，以降低風險。
Related Information
更多相關資訊
