工業4.0趨勢帶動 工業智慧監控市場快速成長

為了提高效率，降低成本，增加營收，製造業對於各種智慧監控技術的需求非常高。WIKI

隨著各種感測技術的發展成熟，智慧監控產品及應用的成長也相當快速。如在工業感測器方面，根據工研院估計，在「工業4.0」趨勢帶動下，將使工業感測器全球產值由2016年的25.4億美元，成長至2025年的64.3億美元，CAGR可望達到11%的高成長水準。

製造業對智慧監控需求高

智慧監控產品的市場與技術領域相當廣，舉凡家用、交通、治安等有相當高的應用價值，但因為應用在工業方面，因為可以對營運帶來正面幫助，企業導入的動機相對也比較高，也讓工業領域的智慧監控產品發展更為快速。

智慧監控之所以對製造業特別重要，主因在於製造業的數據量不僅橫跨各流程，更加上機台、感測器、影像、資訊系統等多種資料來源，更具有非同步、快速產生、異質、量大等特性，使得資料在收集、處理、分析及應用的過程面臨挑戰。

加上過去工廠內部動輒數百甚至數千個生產機台長期運轉，大多仰賴人工監控機台，查找低效肇因，不僅耗時耗力，更因缺乏對整體產能、效能、品質與瓶頸問題的通盤了解，都讓製程狀況的能見度非常低，也讓能夠協助業者有效提升生產效率及管理透明度的智慧監控技術，顯得格外重要。

如資策會研發的「通用型製程大數據即時分析系統」，可以在看似毫無關聯的巨量數據中，找到影響的關鍵因子及關聯性，運用即時串流分析技術，立即回應與分析產線上的每筆數據。並在考量設備穩定性、製程變數群與製程效率之關係的前提下，提高模型細緻度，主動察覺狀態的改變，提前預測並提升準確度。

透過智慧監控技術，業者不僅可以更有效的運用製程大數據，掌握製程快(算得快)、狠(規模大)、準(數據精確)，逐步實現AI製造，還可培育資訊人員應用數據作為決策基礎，協助企業邁向數位轉型。

如某半導體封測廠將這套系統導入黏晶製程後，原本人工解讀兩天只能處理100筆，提升到20分鐘解讀1萬筆，預估提升部門人力效益30%。同時，透過系統內「即時效率監控模組」，在機台低效製造期間提供低效警示，將原有機台做最佳化利用，可提升3%的製程效率。

此外，針對傳統相機的智慧演算法所研發的物體偵測辨識技術，因為可讓相機具備類似人類辨識物體的功能，不僅可以提升相機模組的準確率，更重要的是，可以直接讓現行在工廠產線、零售商、安全監控等應用情境的相機模組無痛升級，對於成本壓力特別敏感的傳統產業而言尤其重要。因為業者辛苦生產的產品，如果因為出貨瑕疵而導致退貨，勢必會帶來嚴重損失。若能結合AI技術提升物體偵測的精準度，將是產業界所樂見的結果。

這項技術已應用於中部某鋼鐵廠「切割機瑕疵偵測」專案，完成鋼鐵表面瑕疵資料庫建置與辨識技術，藉此將瑕疵誤判率由78%降低至6%，使得鋼材在分級技術上更為精準，免於退貨危機。以2017年台灣鋼鐵產值重返兆元來說，假設良率為80%，則退貨金額由0.32兆元降低為0.21兆元。

空氣及視訊監控皆有發展空間

環保市場也是智慧監控非常重要的應用領域。尤其是空汙問題目前已是全球性危機，根據2017 WHO統計全球每年死亡人數中，有10%與空污有關，也讓室內及戶外的PM2.5自動監控，因此成為關注話題。

結合物聯網與大數據分析技術，強化環境品質資訊掌握與服務，達到預析與提早防範機制，是空氣監控技術的發展方向。本技術未來若能持續精進，還可串聯物聯網上下游廠商，導入更多有關空品感測器及感測融合應用方案，提供環控預析系統自主化，與個人空品軌跡與健康建議之創新服務，帶動整體物聯網產業鏈發展，有助於整體產業價值鏈的提升，樹立台灣在國際高階科技產品的品牌形象。

而在視訊監控技術及應用方面，不管是夜間行車、保全監控或老年居家照護，紅外線熱影像夜視技術都已是不可或缺的應用，國際技術市場權威Yole Development公司評估報告更指出，商用熱影像應用將於未來5年內有爆炸性成長。

如中研院藉由160x120陣列元件關鍵技術，所開發的即時紅外線熱影像感測器核心模組，具有高精度測溫、動態性、即時性及預警溫度監控功能，校正法則在溫度量測精度可達到±0.5？1℃，且紅外線畫禎率高達30Hz，優於國際水準9HZ，且開發目標160x120(中階畫素)已足夠應用於多數場景，可加速室溫熱像產業應用，如醫療照護、工業面板檢測、鞋業製程監控等。

值得注意的是，本技術已可實際導入熱影像產品場景驗證，可從應用端回饋到研發端，進行研發技術適性調整至最佳應用模態，可以讓台灣廠商獲得全方位技術解決方案，協助台灣具有相關潛力影像韌體業者，跨足進入後段整合應用，更同步跨入國際市場，提升新興產業技術競爭力。

智慧監控推動製造業轉型

目前全球除OMRON、Keyence、SICK等工業感測大廠正加速完善工控應用方案與產品組合外，即使是以消費性及汽車應用感測器為主的大廠，也正積極轉型布局工業感測市場，如Bosch鎖定「可預測性維運」與「設備狀態流程監控」二大應用，導入集團250座工廠累積場域驗證經驗。

STM則是以既有微機電感測元件－微機電系統(Micro Electro Mechanical Systems；MEMS)感測器技術為基礎，推出可達10年使用年限的工業級感測器。ADI則轉型為系統整合(System Integration；SI)方案商，將感測、訊號處理、微控制器、通訊等連接產品線進行整合應用於智慧工廠場域。

但由於國際大廠開發的工業感測方案普遍存在應用規格限制、導入價格過高、客製化程度不足等問題，無法完整因應台灣產業轉型智慧製造對工業感測方案的彈性化需求。台灣有必要發展自主化的工業感測器及客製化的解決方案，不僅可以協助產業解決進口與規格限制等瓶頸，更可加速推動台灣製造業智慧化與數位轉型，迎合全球智慧製造的發展趨勢。