為什麼需要數據可視化？
相信許多人在生活中會將許多事情可視化，像是學習時將重點繪製成圖形，或在工作中將報表製作成圓餅圖等，人們從小被訓練需要理性思考，人與人的溝通方式就是一種以語言或文字的理性思考，但是當需要即時做判斷或決策時，這些直覺式的圖形能讓我們在處理問題時，以理性思考的方式將資訊總結、歸納、推論與驗證，進而將這些數據進行可視化，最終使判斷時間縮短，而這就是理性思考與直覺反應相互配合達到的效果。
物聯網（IoT）如何讓數據可視化？
初步瞭解物聯網是如何在製造業運作與它的優勢後，真正重要的是這些從製程中獲取的數據能夠「可視化」，並且在分析完後能對策略進行優化，那物聯網要如何讓企業的數據「可視化」？
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IoT如何讓數據「可視化」？
透過物聯網與感測器的結合，能使設備之間進行資訊的串連、統整與分析，在過去，製程內的所有活動與資訊是很難被看見的，甚至無法被量化與分析，靠著技術的進步，已能蒐集整個製造過程中的資訊，進一步利用文字或圖像方式記錄，像是智慧刀把，能將切削過程中的狀態透過圖表或polar plot呈現出來，操作人員可以直觀的對刀具與工件的狀態進行判斷，有助於整個製程的優化。
若將製造過程「可視化」，資訊就會被轉化為數據，那我們要如何呈現這些數據給操作人員看呢？
- 即時系統：當製造過程中發生緊急狀況需要快速因應與處理時，可將警告訊息傳遞至操作人員的手機中，使他能夠即時掌握現場狀況，以降低最大損害。
- 訊息一目了然：若能將實際蒐集到的資訊與計畫進行比對，且能輕鬆看出實際成效，不須再另外花費成本（時間、人力等）進行分析。
- 自動檢測系統：過去傳統需要依靠人力進行品質的檢測，而現在已可透過感測的方式，自動與即時的檢測出產品的品質是否良好。
雖然這些數據能提供給現場的操作人員觀看，但最終若沒有將數據用以改善製程，那也無法獲得效益，且必須事先確認好使用的目的，才能將數據正確、有效地運用，否則將徒勞無功。
如何運用這些取得的資訊？
這些獲得的數據不僅要準確，也要運用得宜，過去因為設計不佳導致有很多無法達到預期效益的例子，時常會有在資訊傳遞上出現錯誤或只停留在製造端的案例，最終無法產生效果，像是製造設計部門與採購部門之間的，若能讓資訊正確的流通與共享，將會有助於日後採購的優化。
除了部門間能利用資訊外，現今取得設備狀態的各種資訊變得非常容易，過去只能仰賴人工的判斷，現在自動化能透過人工智慧學習實現，甚至能降低不良率，另外，人工智慧會主動分析各式各樣的數據，以模擬的方式，預測未來製造過程中可能會發生的問題，避免不必要的成本產生。
「可視化」的普及程度
傳統的製造過程是由各式各樣的設備與操作人員進行生產活動，但實際的量與質是不容易計算出來，甚至需要透過另外的人力去檢測品質的好壞，而製造的「可視化」就是將這些無法單憑肉眼統整出來的各種生產資訊，運用IT技術與感測技術呈現出來。隨著IT的蓬勃發展，製造業開始將重點集中在製程的活動可視化（視覺化、目視化），那目前的普及程度高嗎？答案是現今還是有許多企業或工廠，都還無法實現真正的「可視化」。
「可視化」的挑戰
其實IT的進步，也無法確保能滿足現今「可視化」的需求，挑戰之一就是設備，在工廠中運轉的多半還是過去幾十年的老舊機器，要從這些機器中蒐集資訊並不是件容易的事情，因此，需要根據各個設備的性能，再裝上感測裝置，才能將蒐集到的資訊進行數位的轉換。
另外，也需要針對每個工廠與設備的狀況調整數據蒐集的方法，並不是一次性的投入大規模的資金進行整合，就是最有效果的方法，而是先進行小規模的導入，再進行成效的評估，最後才進行大規模的部署，才有機會獲得良好的成果，此種驗證活動稱為「POC概念性驗證」。
這之中適用於各種製程的驗證是很重要的，必須確認運作與系統規格是否有一致性，像是在確認作業進度時，操作人員在檢查數據時，就算系統顯示為「及時」，但實際上可能會有十秒到數分鐘的延遲，若是能以運作的情況進行系統的設計，就能讓效益最大化。如何將「可視化」實現，最重要的還是系統與實際操作的結合，需經過充分的內容了解與多方驗證，才能真正將製程往「可視化」發展。
結論
過去只能以人工的方式進行檢測與製程的規劃，隨著技術的升級與進步，不僅是蒐集數據變得簡單，也能大量運用這些數據來做出「可視化」的圖表，方便操作人員快速瞭解設備與製程的狀態，甚至幫助企業各部門進行策略的優化，最重要的是能透過人工智慧設計未來的製程，提早避免錯誤的出現，才能降低成本的產生，但以目前的普及程度與實際應用的過程還是有許多挑戰需要去克服，事先了解與多方的驗證，將會有助於企業朝向「可視化」發展。
主圖photo by adobestock
參考書籍 圖解智慧工廠
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