想像一下：「工廠機器在故障前就發出警報」、「你的智慧手環跳出通知，提醒今天步數沒有達標」。這些情境，都是物聯網 IoT 的魅力。

根據 Gartner 研究，全球物聯網市場預期將在 2031 年成長至 9547 億。從你手上的智慧手錶、車用到工廠產線，物聯網 IoT 正在重塑我們的生活與企業營運。

物聯網是什麼？IoT的定義

物聯網（Internet of Things，IoT），簡單說就是讓物件透過網路互相連。舉例來說：

• 智慧家電：冷氣、冰箱
• 穿戴裝置：智慧手錶、健康手環
• 工業設備：感測器、機台、AGV/AMR
• 醫療設備：生命偵測、智慧病房系統

當這些設備與系統串接，就能互相傳輸和分享資料，持續蒐集周遭資訊，進行自動化操作和決策，將實體世界整合到龐大的網路系統。這種「萬物連接」的概念，就是IoT的核心精神。

在製造業領域，這項技術又被稱為工業物聯網（IIoT），是實現工業 4.0 與智慧製造的關鍵基礎。

為什麼需要物聯網？IoT的核心價值

物聯網IoT的核心精神是「連接」（Connection），但最終目的是應用整合。因為物聯網IoT真正價值在於：讓蒐集到的數據，轉化成有價值的知識，實現自動化與智慧化的決策管理。例如，幫助醫生監測遠端病人的健康情況，協助偏鄉照護。

今日，物聯網 IoT 的應用範圍已非常廣，從家電、汽車、智慧工廠、醫療設備，甚至城市建設，全都離不開它。

物聯網核心價值：連接、數據蒐集、應用整合

物聯網怎麼實現智慧化？IoT的5C流程解析

IoT 要能做到「智慧化」，必須經過五個階段（5C）。這就像一個循序漸進的過程，從單純連線，最終達到自動決策 。

1. 連接（Connection）：物聯網的核心概念是設備互相串聯，是最關鍵的第一步。

【例】當冰箱的內部感測器連網，持續偵測食材、溫度等資料。

2. 轉換（Conversion）：把設備蒐集到的資訊，轉換為可分析、利用的數據。

【例】冰箱偵測環境資料，具體轉變成數據，像是牛奶剩餘量、食物保存期限。

3. 聯網（Cyber）：所有設備形成互相連動的「數位工廠」，數據調整會自動觸發其他裝置。

【例】冰箱與手機 APP 或雲端系統同步，偵測到食材短缺，自動發出通知。

4. 認知（Cognition）：光有數據還不夠，關鍵是「看懂數據在說什麼」。系統導入AI 能建立數據模型，做出最佳決策。

【例】透過AI和機器學習，冰箱能分析你的使用習慣和消耗速度，估算出食材將在3天後過期。

5. 組態（Configuration）：終極目標：將決策轉化為指令。 AI 自動調整設備參數，不需要人工介入。

【例】冰箱根據外界溫度或使用行為，自動調整冷藏冷凍模式。

物聯網智慧化的流程圖解

物聯網的運作結構：感知層、網路層、應用層

物聯網IoT的運作形成一個金字塔結構，由下往上分三層：

感知層：數據蒐集

物聯網的「感官系統」，負責採集數據，智慧製造強調的數據蒐集，就在感知層進行。

關鍵設備包括：

• 辨識技術：條碼、QR Code、RFID、NFC，快速定義物品或裝置的身分。
• 感測設備：溫度、濕度、音量、壓力感測器。監控環境變化，將資料轉化為電腦可辨識訊號。
• 執行器：訊號與介面轉換器等感應技術，例如安裝工業感測器（監測震動、溫度、壓力），預防設備故障。

網路層：通訊傳輸

像是人體神經系統，把數據傳送到雲端或應用系統。

核心技術：

• 短距離無線通訊：如 Wi-Fi、藍牙、ZigBee，頻段穩定、傳輸快，適合有限範圍內的多個設備互聯，例如工廠和智慧家庭。
• 長距離無線通訊：如 3G/4G LTE、5G，覆蓋範圍廣、低功耗，適合大範圍應用，像是智慧城市、遠端監控和物流追蹤。

「可視化」是網路層重要功能，包括戰情看板、趨勢圖、場域圖、即時看板等。讓現場人員第一時間掌握，快速排除問題，事後也能進行數據分析。

應用層：決策執行

金字塔最頂端。分析來自網路層的數據，依照不同需求、領域轉化成實際決策，透過直接互動，實現 IoT 的價值。

關鍵技術：雲端運算、大數據、 AI

實際應用：遠端設備監控、自動化生產排程、自動駕駛

物聯網的運作結構分為感知層、網路層、應用層

工業4.0，IoT物聯網如何解決製造業四大痛點

「沒有數據，就沒有管理」。在工業4.0時代，物聯網是智慧製造的基礎建設。IoT提供細（涵蓋範圍夠小）、精（取樣頻率夠快）、準（錯誤率夠低）的客觀真實數據，讓工廠從傳統人力經驗管理，邁向數據驅動。

一、數據失真和管理不穩定

傳統痛點：

傳統工廠常面臨數據品質不佳，人工回報不夠精確即時，長期用失真的數據做決策，很可能「從頭錯到尾，輸在起跑點」。

IoT解決方案：

導入 IoT 物聯網，能忠實記錄機台運作的「痕跡」，整合 OT 數據（機況、感測器數據）跟 IT 數據（工單編號、品號等），掌控設備的全生活週期，回頭檢視生產瓶頸的原因。

【例】

「標準工時」對成本和進度相當重要，但傳統的估算手法通常很粗糙。利用物聯網 IoT 結合演算法，能算出真實的標準工時，並自動更新至 MES 或 ERP。APS（先進排程系統）的管理品質，也取決於數據精準度，IoT 提供的數據能讓 APS 準確度大幅提升。

二、設備不穩與無預警停機

傳統痛點：

製造現場最怕設備臨時故障，機台出現 Error Code 前，其實常有輕微異常，例如，泵浦馬達流量感測器偏低、溫度過高，但沒人注意到。

IoT解決方案：

• 預知保養與微病症偵測：感測器偵測震動、溫度，建立資訊模型，提前作保養規劃並自動預警。

• 分析與智慧診斷：運用數據，建立 OT 數據與設備異常的關係模型，異常時做到智慧通報，幫助現場人員快速判斷。

• 智慧耗能偵測：電量與產量、外環境參數（如外氣溫度）整合後，進行 AI 建模，建立基線（Baseline）。對比實際用量與基線，自動偵測異常耗能，等同有個24小時數位老師傅監看機台健康狀態。

三、提高生產效率與排程彈性

傳統痛點：

部分工廠會計算 OEE，但缺乏精細數據，還是無法快速找出原因。

IoT解決方案：

• 精確 OEE 分析：IoT 數據可協助管理人員釐清停機原因。

• 智慧調度：生產工時回饋到系統，當差異過大，系統可啟動調整派工機制，達到智慧調動產能。

【例】

智慧工廠透過 IoT 感測器即時監測設備，並蒐集沒正常運作時的數據，避免 OEE 數據過於籠統，一旦偵測到異常例如缺料，系統（應用層） 立即診斷閒置原因（如「缺人上料」），並判斷出「缺少」的生產數量。由於生產工時差異過大，系統進一步利用大數據分析，啟動調整派工機制，減少停機時間。

四、老師傅經驗斷層和缺工

傳統痛點：

製程參數的調校都要仰賴老師傅經驗，但在缺工浪潮下，這些經驗越來越難傳承。

IoT解決方案：

• 經驗數位化： IoT 把老師傅的經驗智慧化、具體化，轉換為數位老師傅。

• 自動設定參數： 數位老師傅可持續偵測異常，從模型中找出最佳調參數據，並自動調參，解決人工記錄易出錯且難以溯源的痛點，特別是秒級變化的感測器數據。

【例】

過去，工廠依賴老師傅用手輪調整製程參數，現在加裝感測器， AI 自動學習執行，將老師傅的行為數位化，新手也能操作，AI 辨識還能確保現場人員流程正確，例如所羅門的智慧組裝功能。

推動IoT物聯網，需要哪些核心技術？

1. 人工智慧和機器學習

AI 演算法能分析海量數據、預測結果，實現自動決策，並持續優化IoT物聯網平台，形成循環。

2. 邊緣運算

解決網路延遲，將部分運算能力部署在設備端，直接處理數據，提升即時反應和靈活性。

3. 5G技術

高頻寬、低延遲、廣連結三大特性，迅速推動了物聯網發展。特別是智慧製造和智慧醫療等，需要即時反應的場景。

延伸閱讀：5G如何加速AIoT產業應用？

2025物聯網IoT應用趨勢：5大領域發展現況

1. 工業 4.0／智慧製造

• 預測性維護： 即時監測設備狀態，預測故障、提前維護，避免突發性停機。
• 流程自動化： 設備自動調整生產參數，減少浪費。
• 品質控管（QC）： 透過AI 影像辨識，已能做到即時、非接觸式檢測。
• 供應鏈與物流追蹤： 監控庫存，並利用 GPS/感測器追蹤物流，提高可視化管理效率。

2. 智慧城市

• 智慧交通：自動調整紅綠燈，緩解塞車。
• 環境與能源監測： 即時監測空氣、水質和噪音，智慧能源系統實施節能減碳。
• 公共服務： 利用 5G 與雲端，提供遠距醫療、線上繳費等智慧生活服務。

3. 智慧醫療

• 遠程監控：醫生透過穿戴式裝置，追蹤、診斷病人狀況。
• 居家照護：感測器偵測跌倒，保護獨居長者。
• 醫院自動化： 智能導航、自動化藥物配送，簡化醫護流程。

4. 智慧家庭

• 自動化控制： 自動調整燈光、溫度、安防設備。
• 個性化體驗： 記錄並學習屋主使用習慣，打造個人化設定。

5. 其他應用領域

• 智慧零售： 利用店內感測器，捕捉顧客移動軌跡和停留時間，分析人流熱區，優化營運策略和空調溫度。
• 精準農業： 監測農田環境數據，進行精準灌溉、施肥，節省資源。

IoT物聯網可應用在工業、醫療和公共服務等各領域。圖源自Freepik

物聯網的商業模式與未來挑戰

商業模式轉型：從產品到「設備即服務」(EaaS)

在新科技持續變化下，物聯網IoT的商業模式也持續轉變。未來，將會以服務為主，例如，製造商轉型為服務供應商，「設備即服務」（Equipment as a Service, EaaS）。

客戶只要透過訂閱制購買服務，可以省下安裝成本，一方面降低企業導入門檻，供應商也能持續獲得營收。

未來挑戰：數據資安與隱私防護

雖然效益值得期待，但物聯網會產生複雜的大量數據流，每個連線裝置，都是駭客的潛在入侵點，也引發資安風險疑慮。

因此，未來需要更注重數據治理、法規監管及資訊透明度，並增加對安全解決方案的投資，例如零信任驗證和匿蹤防護網，防止未經授權的訪問和駭客攻擊。

【IoT與AIoT 完整地圖】

⬥IoT是什麼？

⬥IoT物聯網的進階應用

⬥五分鐘了解 AIoT

⬥IoT與AIoT是什麼關係？

⬥5G如何加速AIoT？

FAQ 物聯網快速解答

Q1: 什麼是物聯網 IoT？

簡單說就是讓日常物品「上網」。透過感測器和網路，讓各種實體物件、設備和系統連接起來，相互溝通。目的是自動蒐集、傳輸與交換數據，達到智慧化與自動化執行任務。主要價值包提升效率和生產力，實現數據驅動精準決策，有效提高品質。

Q2: IoT 如何在製造業中發揮作用？

 IoT 在製造業中的運用即工業物聯網（IIoT），能提供細（涵蓋範圍夠小）、精（取樣頻率夠快）、準（錯誤率夠低）的高品質數據，使傳統生產模式轉型為高度智慧化、自動化和互聯系統，提高生產效率、產品品質並降低成本。

Q3: 物聯網的運作分為哪三個主要層次？

物聯網的運作架構由下到上分為：感知層、網路層、 應用層，分別負責數據蒐集、通訊傳輸和決策執行。

Q4: 物聯網未來在商業模式上面臨什麼挑戰？

1. 隱私與安全性挑戰： 許多 IoT 裝置因缺乏加密或使用弱式密碼，容易受到殭屍網路攻擊和網路釣魚攻擊。

2. 商業導入與整合挑戰： 企業難以自行完成整套 IoT 系統建置，因為環節眾多且缺乏足夠的知識與技術來整合。

3. 生態系統成熟度： 在技術發展初期，因技術開發與連網裝置限制，尚未能有完整的生態鏈。

Q5：中小企業如何導入物聯網？

首先部署如感測器等硬體設備，並確保穩定的連網技術（如Wi-Fi、LoRa或5G），以實現營運數據的精確即時採集。接著，企業需在應用層利用AI和數據分析，將這些數據轉化為智能決策，藉由預測性維護和流程優化，來提高生產效率並降低營運成本。