目錄

AIoT是什麼？

AIoT架構的基本組成

AIoT三大核心技術

AIoT賦能的智慧化生產藍圖全景

AIoT為製造業帶來的效益有哪些？

AIoT的未來的應用趨勢

AIoT是什麼？

AIoT（Artificial Intelligence of Things），就是人工智慧（AI）跟物聯網（IoT）的深度融合，讓原本單純的「連網設備」進化為具備「智慧決策能力」的系統。

傳統物聯網（IoT）著重於感測器與網路的部署，主要是生產設備與系統的連接與數據蒐集。然而，這些資料過去大多仰賴人工進行後續分析與決策，不僅效率有限，也易產生誤判風險。AIoT 的則改變了這一現況，將AI人工智慧導入資料處理流程，實現即時分析與自動化反應，提升決策速度與精準度。

在 AIoT 架構中，數位系統軟體扮演著不可或缺的中介角色，特別是 ERP、MES 與 SCADA 等，分別對應企業管理、製造現場與設備監控三個層級。ERP（Enterprise Resource Planning）整合企業內部財務、供應鏈與人力資源資料，支援策略制定與資源分配；MES（Manufacturing Execution System）即時串接生產流程，精準紀錄工序進度與品質數據，是執行效率與品質控管的核心；SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）則即時監控機台運作，掌握設備溫度、振動、轉速等關鍵參數，有效預警異常狀況。

這些系統並非孤立運作，而是共同協作整合，串聯設備與管理層，實現從感測數據到營運決策的閉環控制。透過高品質數據的整合與標準化，企業得以突破資訊孤島，為後續的 AI 分析與預測模型提供堅實基礎，進一步放大 AIoT 的應用價值，推動製造現場邁向智慧化、即時化與最適化。

最後一步，則是以機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等技術，讓設備不僅能「感知」，還具有「思考」與「行動」的能力。

例如，在智慧製造中，工廠的感測器可以即時收集溫度、壓力與機台參數，而AIoT則能分析這些數據，預測設備何時需要維修，甚至自動調整生產參數以提升效率。這種從「被動連接」到「主動智慧」的轉變，正是AIoT的核心價值。

AIoT架構的基本組成

AIoT架構由三個層次構成：感知層、網絡層和應用層，每一層在數據流轉中承擔不同角色，共同支撐系統的高效運作。

感知層：數據收集的前端

感知層是AIoT架構的起點，負責環境數據的即時捕捉與感知。這一層通常由各類感測器、攝影機、RFID標籤等設備組成，能夠監測溫度、濕度、壓力、振動、光照等參數。例如，在智慧製造中，CNC機台、機械手臂等設備的感測器則回傳運行狀態數據。這些設備為後續的數據處理和分析做準備，確保數據的全面性和準確性。

網絡層：數據傳輸的橋樑

網絡層負責將感知層收集的數據以有線或無線網絡傳輸至雲端或本地數據中心。高效的通信協議（如4G、5G、Wi-Fi）是這一層的核心，直接影響數據傳輸的速度和穩定性。在智慧製造場景中，網絡層確保工廠內設備數據能夠快速上傳至雲端，或在邊緣端進行即時處理，為即時決策提供支持。

應用層：數據價值的實現

應用層是AIoT架構的核心，負責數據的處理、分析與應用。像是機器學習、深度學習等人工智能算法，原始數據被轉化為可操作模式。例如，企業可以用來優化生產流程、預測設備故障或提升服務品質。在智慧製造中，應用層利用分析生產線數據，實現預防性維護、智慧排程和質量檢測，顯著提升運營效率。

AIoT的三大核心技術

AIoT的實現依賴於三大技術支柱：感測與數據收集、雲端與邊緣運算、人工智慧分析。這三者相輔相成，共同驅動系統的智慧化功能。

感測與數據收集，是所有數據的基石

感測與數據收集是AIoT運作的基礎，感測器部署於CNC機台、SMT生產線、AGV（自動導引車）、AMR（自主移動機器人）等設備，實時蒐集溫度、振動、電流等數據。此外，RFID技術的應用進一步提升了供應鏈管理的透明度，例如記錄產品批次、儲存條件，實現庫存的可視化管理。這些數據為後續分析提供了高質量的輸入。

雲端與邊緣運算，達到高效處理的雙輪驅動

AIoT架構中的數據處理分為雲端運算和邊緣運算兩種模式，各自適應不同的應用場景。

雲端運算：適用於大規模數據儲存與深度分析。雲端可彙整來自全球工廠的數據，進行歷史趨勢分析、預測性維護和生產優化。例如，企業可通過雲端AI分析一年內的設備數據，制定最佳的生產排程，提升產能利用率。

邊緣運算：強調低延遲與即時決策。邊緣運算在設備端或本地伺服器進行數據處理，減少對雲端的依賴。在智慧製造中，邊緣AI晶片使機械手臂或AGV能夠即時執行異常檢測或路徑規劃，確保生產線的高效運轉。

數位系統軟體+AI分析成為智能化的核心：人工智慧分析是AIoT的價值所在，像是利用機器學習、深度學習、電腦視覺等技術，將數據轉化為決策依據。

AIoT賦能的智慧化生產藍圖全景

在高度自動化與數位轉型的製造領域中，智慧工廠運作模式已大幅降低人力依賴度，以AIoT架構全面整合各項OT設備，實現原物料入廠、產線加工、品質檢測、倉儲配送及設備管理的串聯。

從識別到上架的智慧開端

物料抵達廠區後，AGV與AMR會依系統指令自動執行卸貨與搬運作業，物料附帶的RFID標籤經掃描後即時同步到MES(製造執行系統)，完成自動化系統報到與資料比對。

智慧料架則是以高精度感測器辨識儲位狀態與物料特性，根據此引導AGV進行最合適的上架配置。

整體流程實現無人化操作，物料完成進廠、辨識、定位及儲存等系列作業，提升進料準確率與入庫效率，並大幅降低人為錯誤風險，達成物料管理作業流程優化。

零組件精密加工，讓設備與資訊雙軌驅動

生產指令下達後，系統會自動調度所需工件與刀具，經由AGV進行精準配送至指定加工站，接著再由智慧刀具及刀把以已內建感測器持續回傳運轉參數，系統於加工前執行刀具壽命評估與預測分析，可以有效防止因刀具損耗導致工件不良率及停機時間增加。

CNC加工機台啟動後，機械手臂搭配高精度夾爪從托盤中提取料件進行夾持、定位與裝卸。加工過程中，刀具與工件狀態資料即時傳輸至邊緣運算裝置，進行加工品質與穩定度分析，並依據數據進行進給速率與轉速之最佳化調整，形成閉環式製程控制機制，確保產品品質一致性。

智慧料架與自動倉儲系統接軌，讓倉儲更智慧

工件通過品質檢測後，進入中間儲存與製程轉序階段，由智慧料架系統與自動倉儲模組構成可彈性調整、精準控管的儲運中樞。

智慧料架以內建感測器持續監控儲位狀況、物品尺寸與存取頻率。接收儲存指令時，系統立即分析現有可用空間、加工優先順序與下一道工序排程，自動指定儲位並派遣AGV或AMR完成儲放作業。不同於靜態儲位設計，智慧料架可根據產品周轉率動態分配高頻/低頻儲區，實現類似自動分撿概念。

接著，整合至垂直式自動倉儲系統後，產品或零件將依製程節點、出貨時程與物料屬性進行多維排序，加上自動倉儲系統內建升降與滑軌模組，可同時支援多樓層空間利用與快速定位出庫，並與MES系統緊密串接，確保物料流與資訊流一致。

當刀具使用壽命達門檻，智慧刀具管理系統也會透過刀具櫃自動出料，由AGV配送至刀具準備站，並同步將新刀具資訊上傳至CNC機台，確保換刀作業與生產任務無縫接軌。所有調撥、出入庫與刀具替換紀錄皆完整保留，滿足製程透明化與品質可追溯的核心要求。

跨線調度與生產優化，達到數據驅動的自主管理核心

在整體智慧工廠運作中，所有設備的感測資料皆整合至邊緣運算與數據平台進行分析，藉由AI模型持續學習與優化，系統能根據即時狀況自動調整排程、重新分配資源，甚至依據產能瓶頸即時調動AGV與機台工序順序。

產線不再是單點式管理，而是由中控系統統一監控與決策，涵蓋機械手臂作業效率、AMR電量與路徑規劃、刀具耗損預測、加工穩定度分析、倉儲利用率與生產週期追蹤等。

出貨與追溯供，達到應鏈透明化的目標

成品準備出貨時，AOI智慧辨識可以掃描產品序號與規格，系統立即產出對應物流資料與品質報告，並與ERP(企業資源規劃)系統對接，完成自動出貨作業。貨物裝載至自動化物流車後離廠，系統同步將產品履歷、出貨紀錄上傳雲端，實現從原料入廠到成品出貨全流程的可追溯性與透明度。

AIoT為製造業帶來的效益有哪些？

AIoT已成為製造業數位轉型的關鍵技術，利用感測器蒐集數據，再以數位系統軟體進行數據整合與分析，最後再用AI調整學習並優化，企業不僅優化現場效率，更全面提升營運管理能力與市場應變速度，實現數據驅動的決策模式。

一、提升生產效率：減少人為干預，優化製程週期

AIoT導入智慧決策與自動化控制，明顯縮短生產週期、提升產能。例如，用機械手臂與CNC機台協作，製程連續性與機台利用率大幅提升。傳統依賴人工作業的流程，因AIoT的導入而得以自動化，有效避免因操作誤差或資訊延遲造成的瓶頸。

二、降低運營成本：預測性維護降低停機與耗損

AIoT可即時監控設備狀態並進行預測性維護，避免非計畫性停機與不必要的維修支出。例如智慧刀把與刀具管理系統的應用，讓系統根據刀具磨損數據預測更換時機，延長使用壽命，同時降低耗材浪費與機台損耗風險，進而有效控制運營成本。

三、提高產品品質：即時監控品質、強化良率管理

藉由AOI+AI智慧影像辨識與即時品質監控技術，AIoT可掌握產品在製過程的各項品質參數，顯著降低不良率。系統能即時反饋製程異常狀況，並自動調整生產參數，以確保製品品質穩定，進而提升客戶滿意度與品牌信任度。

四、強化市場競爭力：彈性應對市場變動、加速決策反應

AIoT所帶來的生產資訊透明化，使企業能更靈活地調整產線與供應鏈策略。舉例而言，智慧倉儲與智慧料架系統能即時回應庫存變化，依據MES（製造執行系統）與ERP（企業資源規劃）的即時數據進行排程與備料，快速因應市場訂單變動，有效縮短交期並提升交付能力。

五、數據驅動的數位系統：實現AIoT的營運中樞

AIoT的核心優勢在於其「數據驅動」的營運模式。數位系統不僅整合感測器數據與雲端平台，也跟企業的MES、ERP、SCM（供應鏈管理）等系統串聯，形成企業營運的數據中樞。

透過對轉速、溫度、振動等機台關鍵參數的即時蒐集與分析，AI可預測設備異常或加工偏差，進一步調整切削參數、最佳化產能配置，提升加工精度與穩定性。此外，企業可依據產線實際負荷，自動調整採購策略，實現「即需即供」的彈性供應鏈。

數據視覺化則讓決策者可即時掌握工廠整體營運狀態，包括設備健康、能源使用、物料消耗與人力配置。這種即時掌控能力，不僅加快了決策效率，也降低了營運風險。

AIoT未來的應用趨勢

智慧醫療

在智慧醫療領域，AIoT將實現從被動治療到主動預防的轉變，未來的可穿戴設備和智能醫療裝置將更輕巧、精準，配備多功能感測器，能夠持續監測心率、血壓、血糖、血氧濃度甚至神經活動等數據，並通過邊緣運算即時分析異常。

例如，智能手環檢測到心律不整的早期徵兆後，可以自動聯繫醫師並啟動遠距會診，預防心臟病發作。AIoT也可以將整合基因數據與生活習慣分析，為患者提供個人化的健康建議，如定制飲食計劃或運動方案。

AIoT以其強大的數據感知、即時運算和智能分析能力，推動智慧醫療、城市、製造、農業及家居等領域的全面轉型。

未來，隨著5G/6G網絡的普及、邊緣運算的進步以及AI算法的持續優化，AIoT將實現更低延遲、更高效能的應用，進一步打破地域與資源限制，促進個人化、自動化和可持續化的發展。

從提升醫療可及性到優化城市資源，再到實現綠色製造與精準農業，AIoT不僅將重塑產業生態，更將深刻改變人類生活方式，開啟智能化與綠色共榮的新時代。

參考資料：工研院產業學習網、AIoT 是什麼？、AI共學社群、何謂AIoT？、Harbor、COMMEET