microsoft
活動+
 

不只是數據量 製造業導入智慧化須先了解的事

企業希望藉由大數據進行轉型升級,但數據的精確度可能會影響到升級的效率。

物聯網(IoT)相關的技術與概念,為產業界帶來一波波的新浪潮。萬物聯網的世界,讓市場對此充滿想像,從製造業、物流、零售、醫療、交通、安防等不同的應用領域,讓基於物聯網所衍生出的不同產業連網應用,在不同領域中掀起不同程度的風暴。不過,業者強調,在不同連網應用中,數據是最為關鍵的部分,如果數據不正確,則後續的一切都只會變成,Garbage in、Garbage out的結果。


對於數據在物聯網產業應用上的重要性,早在2018年時,鴻海創辦人郭台銘就曾對外以「關鍵有效微觀奈米海量大數據乃新能源」的對聯來宣告數據的重要性。當時,市場上對於數據的概念還相當模糊,很多機器設備甚至都還沒有演進到數位化、網路化及平台化的階段,但是在雲端運算、大數據及物聯網等風潮的一波波帶動下,要有數據才有後續的發展。


只是對於郭台銘強調的關鍵、有效、微觀、奈米、海量等對於數據本身要求的條件,許多業者都還不太瞭解。在市場帶動下,一味的進行數據的擷取、累積。


相關業者指出,以物聯網為基礎的產業智慧化發展,確實是需要大量的數據作為基礎,但是更重要的是業者必須要瞭解自己所面臨的問題是什麼,想解決的問題是什麼,是要提升產能、提高良率還是確認設備維修保養時間?因為不同的問題,需要的推演過程、數據來源不同,如果無法提供正確的數據,再精細詳盡的演算法,也無法得到正確的結論。


業者舉例指出,如果要訓練演算法判定車子是什麼,最好的方式就是直接提供大量各式各樣車子的數據;當然,也可以提供各種不是車子的數據,讓演算法去學習,但是兩者相比,所需要的數據量與學習時間,將會是截然不同的兩種等級。


業者認為,一旦過於強調數據數量的重要性,卻沒有同時宣導對於數據品質方面的要求,將會讓部分對問題定義不清的業者,在投入大量數據擷取蒐集累積之後,卻發現對整體產生的效益有限,進而將會影響到產業的整體發展。


所以,在導入智慧化之前,一定要先確認自己要解決的問題是什麼,需要的數據有哪些。從正確的地方,在正確的時間取得正確、有效的大量數據,對於解決問題才能有正面的幫助。否則盲目的大量擷取不必要的數據,雖然看似投入很多的相關建置,但是最終將落得Garbage in、Garbage out的結果。 

  •     按讚加入DIGITIMES智慧應用粉絲團