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全球力挺智能工厂 成败在于大数据分析
智能工厂中大数据的应用方向，程瑞曦认为有五大方向：探知、诊断、控管、预测以及视觉化，可能用来改善品质、降低成本、缩短工时、提高产量等。
后端大数据分析是成败最后一里
工研院南分院云端服务中心主任程瑞曦则强调，物联网、云端运算和大数据三者宛如兄弟，缺一则无法形成应用，智能工厂也将功亏一篑。
针对大数据的特性，程瑞曦指出，相较于从前习惯的抽样资料，大数据具有样本等同于母体、资料数量重于资料品质、资料相关性先于因果关系三大特点。
由于从前是抽样，母体和样本有差距，样本的品质也显得格外重要，否则容易出现偏差；但在大数据时代，当数量已等同于样本，由于所有的可能性都已经涵盖其中，反而没有品质问题。
此外，在运用大数据时，必须摆脱从前事事寻求因果关系的旧思维，而应将重点放在资料所显现出的观点或趋势；背后的原因不再重要，重要的是抓到趋势后可用于创造效益。
至于智能工厂中大数据的应用方向，程瑞曦认为有五大方向：探知、诊断、控管、预测以及视觉化，可能用来改善品质、降低成本、缩短工时、提高产量等。
而在应用之前，则必须根据目的慎选主题以决定资料搜集的范围，接着以e化方式搜集，避免人为影响，而且必须由业者或领域专家亲自检视欲运用的资料成分并与ICT人员讨论，才能确保资料正确性，达到解决问题的目的。
不过，工研院机械座智能系统技术组组长钟裕亮指出，台湾制造业除了半导体业，一般而言在ICT方面大概落后德国10~20年。
且在工厂智能化之前，机器先得智能化；而在机器智能化之前，零组件要先智能化，能够自我监测健康状态，透过无线射频等方式回传资料。这一连串过程中处处是需求，也代表许多ICT业者可投入的缺口，商机处处。