多年以來，經濟部、勞動部等相關部門，皆投入相當的資源舉辦職訓，協助半導體、數位內容、資訊服務、 機械、紡織、食品等產業，培育專業人才。 物聯網介紹2023 台灣在工業4.0的發展上起步較晚，大型企業正在急起直追，中小型企業則還在摸索中，政府該如何聯合民間力量，協助企業（尤其是中小型企業）發展工業4.0製造模式，十分重要。 軟硬體團隊必須溝通協調，對於目標、時間表、須具備什麼功能等等事項有共識，了解彼此的進展。 物聯網介紹2023 累積大量消費者數據，分析瞭解客戶習性、預測客戶需求，商業模式從B2C走向以客戶需求為起點 ，「多樣少量」C2B的客製化生產與銷售，讓客戶回流。 MicroPython 的出現讓許多畏懼低階語言的開發者有機會以高階語言玩玩硬體端，也能加快原本物聯網開發者的開發速度。
空污物聯網即時感測與告警資訊，讓臨時性的現場稽查能更快鎖定可疑污染地點，針對長期的計畫性稽查，則有污染潛勢分析，限縮可疑的範圍並提供周邊列管污然源廠商清單，幫助各單位規劃稽查作業。 107年各縣市環保局或稽查單位查處違反環保法令者累計40件，裁罰金額達2382萬。 環境部監測及資訊處處長張順欽，應邀至大會演講分享「環境物聯網智慧執法的機會與挑戰」，說明環境部的空污感測物聯網於環保稽查成果，驗證智慧執法的應用成效。 一般來說，我們眼睛所見的空氣污染，其實是飄浮在空氣中的粒狀污染物，也就是大家常聽見的PM2.5或PM10。 只要有燃燒行為就會產生懸浮微粒，來源主要有汽機車排放、工廠、鍋爐等。
物聯網介紹: 智慧型感測器有哪些應用案例？
並且還透過打通唯捷的BPM系統，實現自動化的問題處理，即發現異常後自動透過流程中心對相應的責任人發起問題處理流程，同時會實時監控問題處理的過程與時效。 其次，我們實現了透過選項卡區分資料維度，實現了“日、周、月”之間的切換，讓管理者可以透過不同的角度去檢視經營與運營的情況。 並且可透過日期控制元件實現了歷史資料追溯，透過城市下拉列表實現單城市檢視及多城市的資料彙總檢視。 資料中心對公司各業務部門與一線城市做了全面的訪談，收集了近百個資料需求與業務場景，如何能夠在短期內滿足各業務需求，快速完成全新BI的搭建，對於資料中心來說是個重大的挑戰。
隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。 物聯網介紹 在AI晶片助益下，IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值，同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢，顯示出AI晶片的重要性。 海事通訊與遠洋物流是另一項衛星物聯網可應用領域，2019年Eutelsat便與Sigfox成為策略合作夥伴，以其ELO衛星系統強化Sigfox於海上運輸、物流等應用。 邊緣運算屬於分散式網路運算架構，是將運算資源直接嵌入端點設備，更靠近終端（裝置）使用者，此作法能夠減少所有原始資料都必須回傳至雲端中心執行進階分析的過程，可以透過直接在終端收集到的大量數據給予即時分析，因此，邊緣運算的應用除了可以有效降低網路寬頻的使用量，同時也解決了延遲性高的問題。 我們在談論自動化流程時，經常講得就智慧工廠來說，它們是獨一無二似的，但實際上自動化和機器人早已在製造作業中使用數十年。
物聯網介紹: 應用層
在供應鏈上，IIoT可以提昇維護的程序、整體安全性以及互聯性[42]。 早期可以用無人機偵測潛在的石油或天然氣外洩，也可以用內建的紅外線影像系統識別複雜管道網路中是否有弱點。 互聯性的提昇（資料整合以及通訊）可以讓公司依石油藏量、庫存、分配進度和預估需求的實時數據來調整產量。 例如，德勤的報告提出：透過在幾個內部及外部來源（例如工作管理系統、控制中心、管路屬性、風險分數、在線檢測結果、計劃評估及以往洩漏情形）的資料整合中加上IIoT對策，因此可以實時監控上千英里的管路。 物聯網介紹2023 連接性及數據的取得對IIoT很重要，不過這不是最終的目的，這些只是更大的目標的基礎而已。
例如，過去知名運動品牌如NIKE、PUMA等，一向是以替運動明星開發專屬商品，拉抬品牌知名度，然而，2012年NIKE推出客製化運動用品服務，消費者可上網選擇自己喜歡的鞋子材質、顏色、花樣等，鞋子就會送到家中。 一是 boot.py，開機時執行，可以在此執行一些系統設定，這裏我沒有另外加東西，就是原本預設的 code。 二是 main.py，跑完 boot.py 就來跑它，所以通常裡面是無限迴圈。 MicroPython 除了留有 Python 的許多迷你化的標準函式庫，也有例如 machine、network 等硬體相關的專屬函式庫控制硬體相關功能。 MicroPython 是 2013 年在 Kickstarter 上募資開始建立的，顧名思義就是因為小型硬體資源有限，而將 Python 濃縮成一款小型包，載入硬體微控制器的一項開源專案，目前已經能移植於 Arduino 和 ESP8266 等板子，亦有自己專屬的開發板。
物聯網介紹: 環境
唯捷城配作為一個倉配一體的物流企業，最為重要的自然是業務環節的倉儲與配送的資料以及各項財務資料。 那麼，如何讓資料成為管理者決策的依據，如何將散落在各系統中的資料彙總分析，如何用資料為企業賦能，這是作為資料中心始終在研究的課題，也是BI不斷完善的方向。 其次，透過帆軟的FineReport快速搭建了整套BI，包括首頁的全面重構以及幾十個報表模組，近百張報表，全面實現了為各個業務部門提供資料支援與資料分析。 特別是之前一直被各業務部門詬病的首頁載入時間，由原來的10幾秒，最佳化到了2秒內，而且首頁內容更加豐富。
得益於廉價電腦晶片和高頻寬電信的出現，現今世界上有數十億個裝置與網路連結。 這代表每天各種裝置如牙刷、吸塵器、汽車和各種機器可以使用感測器收集資料並能智慧化地回應使用者的需求。 大多數的物聯網系統均是建構在雲端運算之上，在雲當中具備事件佇列（event queuing）與訊息傳遞系統，這些系統可以處理在各層級中所需要的通訊[42]。 一些專家將工業物聯網（IIoT）中的三層分類為邊緣、平台和企業，它們分別透過鄰近網絡、接入網路（英语：Access network）和服務網路（英语：Service network）來連接[43]。 一些專家將工業物聯網（IIoT）中的三層分類為邊緣、平台和企業，它們分別透過鄰近網路、接入網路（英語：Access network）和服務網路（英語：Service network）來連接[43]。
物聯網介紹: 智慧型感測器和一般的感測器有什麼不同？
處理與儲存機器資料的效率化平台：為了讓企業可快速收集資料與編製索引，同時面對未來資料量不斷增加的情況下，必須提供一個高效與彈性擴充的分散式儲存與運算架構。 前者主要將資料分割並分配給其他伺服器集群，並且可以彈性的擴充至數千個節點來完成執行任務並儲存資料。 後者則方便開發者讓程式在分散式系統上運算，透過將資料切割並分發給數千個節點計算後再整合運算結果，相較於傳統方法大大提升資料與訊息處理與儲存的效率。 裝置雲端是由設備或是連網端點收集來的數據（Machine Data）儲存的地方，同時系統必須具備將時間序列的數據轉換為可以被行動應用存取的數據型態，藉此連接 物聯網介紹 Web APP，提供企業進行商業分析。
5G 物聯網介紹2023 還將有助於推動電動汽車開發、智慧型建築、智慧型電網專案和遠端工作，所有這些都將透過有效利用資源和減少污染來造福地球。 例如，低延遲將允許透過高清影片共用即時資訊，從而可能使遠端手術更加普遍。 預計可穿戴裝置和可擷取裝置也將變得更加普遍，並為醫療保健專業人員提供意見回饋資料。 即時監控將為患者帶來越來越個人化的醫療保健，並協助醫師及早發現疾病徵候。
物聯網介紹: 感測器 傳感器 ( sensor ) 的分類介紹
然而，Shodan則以IP、通訊埠以及運行的服務為主，最後回傳的為Banner訊息所彙整後的資料。 5G 網路可達到每秒 10 Gb 的速度，比 4G 網路快 10 倍。 這意味著之前繁重的任務，如下載影片 或備份資料庫，現在將只需其曾經所用時間的一小部分。 OFDM 是一種調變格式，可對與 4G 不相容的高頻段無線電波進行編碼，相較於 LTE 網路，它具有更低的延遲和更高的靈活性。 ▲ 請先點選「工具」，再點選「通訊埠」，最後再選擇你開發板的通訊埠，如果找不到，請讀者再查閱上篇文章「WEMOS D1 WIFI 物聯網開發板驅動程式 」內容，即可了解安裝開發板之通訊埠為何。 認識AIoT技術之前，一定要先了解AIoT與IoT及5G技術的關聯，當三項技術完美結合，才能開創智慧化的時代。
- 若您想更進一步瞭解請點選了解更多或是我有興趣 ，將有專人與您聯繫。
- 後者則從蒐集到的巨量資料之中找出潛在商業價值、擬定未來投資決策、發現未來商業問題並制定因應策略。
- 由於在網際網路上進行大數據的分析與雲端運算的存取，因此「網路安全」就極為重要。
- 第五個知識如圖27所示，隨機選擇一台被Shodan掃描到的電腦，因為是遠端桌面連線，因此在通訊埠的掃描上通常掃到遠端桌面默認的3389通訊埠（右上方框選），左下方顯示Shodan會判斷這個IP可能存在著CVE漏洞，例如此IP位址被掃描出其存在著CVE漏洞（右下方框選）。
整體而言，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性，在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。 若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。 5G 支援物聯網，這意味著工廠能夠以無線方式連線成千上萬的智慧型裝置，如攝像頭和感應器，以自動、即時地收集資料。 例如，智慧型感應器技術可準確預測裝置生命週期，為規劃決策提供資訊，並預測機器何時需要維護。
物聯網介紹: 邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心
藉由 IoT PaaS 連線管理模組，企業可以理解不同設備產出之不同訊息格式及形式的數據，進而確保設備互通性。 人工智能與工業物聯網的導入，協助設備之間的溝通，打造人工智慧學習平台，除了連動物聯網回傳的各項數據外，人工智慧協助工廠進行自我判斷、自主通報維護、自動排程等模型驗證，達到工廠作業中感知、決策、執行都能自主運作。 「生產力4.0計畫」十年為一期，整合國內代工製造、精實管理與智慧機械及資通訊優勢，運用物聯網、智慧機器人及大數據分析等技術，使產業邁入工業4.0。 市場瞬息萬變，智慧工廠讓企業能夠快速應變、滿足市場需求，以日漸優異的資訊科技、雲端營運管理技術，改變傳統商業模式思維，提升競爭力與市佔率。 但是，有些工廠雖然已有機械自動化設備，但是距離工業4.0，仍有一段差距。 原因在於，工業4.0的重點是強調人與機械的溝通、機械與機械之間的智慧結合，創造智慧化的生產鏈，而非只是用機械取代部分勞力，若生產流程無法因為機械設備的輔助而變得更靈活、快速、有彈性、並收集相關資訊，那並非工業4.0的價值。
由於高頻段的77GHz相對於24GHz具有諸多優勢，也使得日本從60GHz逐漸轉而開發77GHz的毫米波雷達。 如同前面所提，毫米波是指工作約介於30～300GHz的頻段，雖然目前各國針對車載毫米波雷達所分配的頻段各有不同，但主要還是集中於24GHz及77GHz，只有少數國家如日本則採用了60GHz頻段。 光達雖然精準度高，但有天氣因素制約，且目前價格少說一顆也要400美元，離大量普及還有一段時間。
物聯網介紹: 符合業務需求，SaaS IoT 應用程式
另外，在全球化的影響下，預估2030年企業產品出口量會是目前的3倍，開發中國家甚至成長4倍，科技就是幕後推手，自動化系統、智慧工廠有助於降低跨國貿易與製造流程管理的挑戰。 「SoLoMo」，意指Society（社會的）、Local（在地的）、Mobile（移動的），整合虛實信息，提升產品價值，就是工業4.0的產業模式。 例如：生產老人防走失器，透過互聯網的平臺，可以遠端定位和觀察使用者動態；或是將住家與工廠的監控系統與手機相結合，從手機上就能實時收看所有監視器情況等，都是很好的應用實例。 目前在工業設計、工業模擬、線上軟體、數據中心等需要大量運算能力的領域，有很好的應用機會，例如模擬汽車碰撞、虛擬裝潢等，企業不用購買昂貴的軟體，只需要支付平台商服務費用，即可使用如CAD、CRM等軟體，替企業節省可觀的成本。 物聯網介紹 美國將此列為經濟與國安的關鍵，規劃以物聯網、雲端運算為核心的「智慧地球」計劃，受到政府大力支持。 在台灣，物聯網逐漸應用在產品製造、節能減碳、品質管理等面向，例如設備監控、原料庫存等領域，都得到良好的效果。
在IIoT相關技術中，预测性维护是比較簡單的應用，可以應用在現有的資產以及管理系統上。 依照研究，智慧维护系統和計劃性維修相比，最多可以節省12%，並且整體維修成本最多可以減少30%，最多可減少70%的故障[33] [35]。 網宇實體系統（CPS）是更核心的IIoT技術，是人類和網路世界之間的介面。 VMware Pulse IoT Center 是一個安全的企業級端對端物聯網基礎架構管理解決方案。
物聯網介紹: 自動化
空氣網與其他空氣品質觀測平臺最大的差異，在於空氣網除了有全臺灣監測站與感測器即時資訊外，還提供了「感測地圖動態影像錄製」功能，讓使用者自行設定時間長短、選取特定空間範圍後，錄製特定時空的感測地圖動態影像，並下載為mkv檔，供有關單位後續分享應用。 下圖展示的是常用的雲計算架構，當中包括1) 一架智能汽車 (Client)，並且正在使用無人駕駛功能、 2) 互聯網 (Internet) ，用作傳輸數據，以及 3) 雲服務(Cloud computing server)，用作提供無人駕駛服務。 在邊緣計算的架構中，終點被賦予簡單的存儲和計算能力(與霧計算不同，這裡重點是“簡單”的功能)，令它能偶爾脫離雲的管理，並根據環境數據作出回應。
但是，必須要注意的是，這些平台在工業或戶外環境的運作穩定性，是否能成為一個商用產品所可以依賴的核心？ 這是必須要經過長期的測試和驗證流程，業者才能有信心的將此產品正式的量產並販售。 一般來說，人工智慧的運作方式主要是記取大量標記型的數據，然後分析數據的相關性和模式，並使用這些模式對未來的狀態進行預測，像是最近常見的聊天機器人就是藉由這種方式，來學習與人進行逼真的交流，又或像圖像識別工具可以透過查看數百萬個範例來學習如何辨別和描述圖像中的內容。 此外，空氣網亦提供長期的污染潛勢區域查詢，採用熱區分析的方法，繪製長期的污染潛勢區位，整合多臺感測器的數據特徵，將指定地區切分成 N 個虛擬中心點，後續將感測器數據融合為該環境的代表數據，並透過『圓心矩陣』機器學習運算方法進行潛勢區位分析。 簡單來說就是該網格顏色越偏紅(污染潛勢分數越高)，代表其經過計算後為高可疑污染區域，點選該網格後，即會顯示網格範圍內過去曾有不良紀錄之列管工廠，提供相關但未獲稽查人員鎖定目標。 現今 AIoT 的運用大多以智慧城市、智慧醫療以及智慧工廠作為發展導向，透過人工智慧結合物聯網的技術，將來自終端的原始資料轉換為核心洞察，並且即時且自動地做出合適的回應，以提高機器的使用效率、降低資源的耗費，下述將以智慧城市作為範例，簡單介紹 AIoT 的實際應用。
物聯網介紹: 「智慧物流」数位化解決方案
顯而易見， 物聯網的核心是透過眾多的硬體裝置收集數據，利用這些網路數據去提供創新的服務以及商業模式 ; 而聯網物則是反過來，透過連上網路來幫裝置增加更多新功能，然後希望能透過大量販售這樣的硬體裝置來獲利。 AI的自作用系統可用於大範圍場景，智慧製造也有發展成熟的單一場景，於單體作業可順利運作，例如品管瑕疵檢視、改善作業良率等，但要提升到大範圍場景卻因沒有經濟規模，無法複製場景致其他產線上，或是應用組合效率不彰。 精實管理在智慧製造趨勢下被討論的迷思之一，是以為導入資訊系統、機器人、自動化設備就是精實。 設備投資前提是人力經驗，刪除無價值的流程，讓員工學習更有效率作業，才是真正的精實管理。
- 例如，24GHz毫米波雷達就廣泛地用於智慧家庭、智慧開門系統、工業機器人等等。
- 水耕栽培系統可以使用 IoT 感測器來管理花園，而 IoT 煙霧偵測器可以檢測抽菸的煙霧。
- 嵌入式系統上面所設計的 A/D 轉換電路也是一個關鍵，在小型的應用，電子元件的擺放是非常的密集，因此訊號穩定度和雜訊也是必須要注意的。
- 精實管理在智慧製造趨勢下被討論的迷思之一，是以為導入資訊系統、機器人、自動化設備就是精實。
- 雲端運算屬於集中式網路運算架構，提供伺服器、資料庫、存儲空間、網絡及軟體等服務，使用者只要透過網路（雲端）即可從遠端的伺服器同步存取到各項資料，因此，上雲不僅可以提高資料存取及運算的效率、降低投注於硬體及軟體設備的成本，也能夠提供更具彈性及創新的架構選擇。
- 這些業務報表不但幫助業務部門完成了每天日常的監控，也幫助他們完成了業務中對一線城市各項績效考核，同時業務的運營情況也都能實時獲取，極大的減輕了業務部門的日常資料工作量與管理成本。
但由於 UWB 是以 ToF 的 SoC（系統單晶片）為主，製程難度相對簡單，研究團隊認為未來一旦商用化，隨著出貨量的放大成本就有望快速降低。 透過林達介紹並操作完Shodan的五大基本知識後，阿旺躍躍欲試，並親自操作Shodan想驗證林達說的是否正確。 結果在使用Shodan後竟然發現自己的電腦真的早已暴露在網路上，僅用幾個指令就能進到自己電腦的登入畫面，阿旺才真正體悟到原來駭客可以透過Shodan掃描到自己電腦的IP位址，且如果自己的電腦存在如BlueKeep漏洞，等於駭客不需要破解帳號密碼也能夠取得最高權限。 此時，阿旺領悟到網路並非完全安全，同時林達叮嚀阿旺在電腦使用上要保有一定程度的警戒心，才不會讓自身的權益受損。 由此可見，相對於Google搜尋引擎，Shodan能夠搜尋到的資料較為專業且為特定的資料，需要具備資訊分析能力的專業人士才能理解Shodan搜尋到的資料。
