逐步实现智能制造

尽管实施智慧工厂不只可有效改进流程和营运管理，也可促进垂直沟通，但经济现实无法一步到位。因此根据优先级分阶段实施是非常必要的。例如先设法将现有机器和仪器连上网络，以节约能源、增加设备的投资报酬率；接着构建出基于物联网平台的虚实整合系统(CPS)，在此架构下增加新的设备，然后逐步增加应用项目、发展出完整的智慧工厂结。

■连接既有的机器和仪器

虽然这一步是最大挑战，却是实施智能制造最重要的基础。如果无法将机器和设备连接上网络，工厂便无法采集智慧决策所需的关键数据。可能需要耗费数年光阴，才可能达到整厂智能化的目标。

配备通讯协议汇整转换与区域运行的智能型中间件——物联网网关，将可使得原本未连网的厂区中的各种设备、传感器、仪器仪表得以简单快速地整合上网，采集OT端的生产现场数据，并将原本使用Modbus或Zigbee等通讯协议取得的现场数据，通过网关转换为MQTT、DDS或RESTful等物联网可以接受的IT通讯协议传输，将传统设备串连成为物联网系统。

当设备联机上网后，系统便可从联机设备中采集数据，厂区工作人员可通过现场显示屏检视机器的工作状态，而公司管理人员则可从中央控制室远程监看厂区整体生产状况、各别机器工作状态、环境参数、能源使用状况等重要信息。

■节约能源

部署生产执行、仓储管理、设施监管与能源管理等系统，可监控厂区水、电、煤气及其他能源的使用，进而协助拟定节约能源措施、减少能源使用费用。一旦用户感受到设备联机上网的好处，就可能扩大实施、逐步迈向更完整的智能工厂应用。

■可靠的数据分享平台

到了第二阶段，建立一个数据分享平台可强化物联网功能的整合，并扩大实施智能制造所能得到的效益。一旦数据传输出现故障或错误，就可能造成相当大的财务损失，因此需要可靠的数据分享平台，以确保数据在整个物联网系统内

■开发云/雾相关的应用

一旦数据分享平台就位，设备运行的数据即可送往云端进行大数据分析，并发展新的应用；有些数据分析也可就近在网络的边缘进行，以增加效率，这就是所谓的雾系统(Fog subsystems)。

例如，通过使用机器学习(Machine Learning)模块，可以实施预防性的维护系统(Preventive Maintenance Systems)，来预测设备组件的使用寿命，而在故障或停机发生之前就预先维修或更换零件，如此可以把设备故障对生产活动造成的冲击降至最低。

物联网系统还可进一步将厂区既有的应用项目——如制造执行系统(MES)、能源管理系统(EMS)等，连结到运营管理方面的信息系统，例如企业资源规划(ERP)、库存管理、客户关系管理(CRM)等系统。

当所有系统及元素都连接、整合成一个大的物联网管理系统时，数据可在各子系统边缘自由流动进出，而得以支持、产生出许多相关的应用。

管理层可以实时监控所有厂区的生产活动，同时可从云端数据库获得历史统计数据及趋势图。物联网所控制的智能制造有助于加强跨厂区的质量控管，并且改善资源分配和库存控制。

大数据分析实现了数据库的深度探索，可从中获取有价值的情报，以便决策层能够发展出更具有洞察力和预测能力的营运决策。