工业4.0趋势带动 工业智能监控市场快速成长

为了提高效率，降低成本，增加营收，制造业对于各种智能监控技术的需求非常高。WIKI

随着各种传感技术的发展成熟，智能监控产品及应用的成长也相当快速。如在工业传感器方面，根据工研院估计，在「工业4.0」趋势带动下，将使工业传感器全球产值由2016年的25.4亿美元，成长至2025年的64.3亿美元，CAGR可望达到11%的高成长水准。

制造业对智能监控需求高

智能监控产品的市场与技术领域相当广，举凡家用、交通、治安等有相当高的应用价值，但因为应用在工业方面，因为可以对营运带来正面帮助，企业导入的动机相对也比较高，也让工业领域的智能监控产品发展更为快速。

智能监控之所以对制造业特别重要，主因在于制造业的数据量不仅横跨各流程，更加上机台、传感器、影像、信息系统等多种数据来源，更具有非同步、快速产生、异质、量大等特性，使得数据在收集、处理、分析及应用的过程面临挑战。

加上过去工厂内部动辄数百甚至数千个生产机台长期运转，大多仰赖人工监控机台，查找低效肇因，不仅耗时耗力，更因缺乏对整体产能、效能、品质与瓶颈问题的通盘了解，都让制程状况的能见度非常低，也让能够协助业者有效提升生产效率及管理透明度的智能监控技术，显得格外重要。

如资策会研发的「通用型制程大数据实时分析系统」，可以在看似毫无关联的巨量数据中，找到影响的关键因子及关联性，运用实时串流分析技术，立即回应与分析产在线的每笔数据。并在考量设备稳定性、制程变量群与制程效率之关系的前提下，提高模型细致度，主动察觉状态的改变，提前预测并提升准确度。

透过智能监控技术，业者不仅可以更有效的运用制程大数据，掌握制程快(算得快)、狠(规模大)、准(数据精确)，逐步实现AI制造，还可培育信息人员应用数据作为决策基础，协助企业迈向数码转型。

如某半导体封测厂将这套系统导入黏晶制程后，原本人工解读两天只能处理100笔，提升到20分钟解读1万笔，预估提升部门人力效益30%。同时，透过系统内「实时效率监控模块」，在机台低效制造期间提供低效警示，将原有机台做最佳化利用，可提升3%的制程效率。

此外，针对传统镜头的智能演算法所研发的物体侦测识别技术，因为可让镜头具备类似人类识别物体的功能，不仅可以提升镜头模块的准确率，更重要的是，可以直接让现行在工厂产线、零售商、安全监控等应用情境的镜头模块无痛升级，对于成本压力特别敏感的传统产业而言尤其重要。因为业者辛苦生产的产品，如果因为出货瑕疵而导致退货，势必会带来严重损失。若能结合AI技术提升物体侦测的精准度，将是产业界所乐见的结果。

这项技术已应用于中部某钢铁厂「切割机瑕疵侦测」专案，完成钢铁表面瑕疵数据库建置与识别技术，借此将瑕疵误判率由78%降低至6%，使得钢材在分级技术上更为精准，免于退货危机。以2017年台湾钢铁产值重返万亿元来说，假设良率为80%，则退货金额由0.32万亿元降低为0.21万亿元。

空气及视讯监控皆有发展空间

环保市场也是智能监控非常重要的应用领域。尤其是空污问题目前已是全球性危机，根据2017 WHO统计全球每年死亡人数中，有10%与空污有关，也让室内及户外的PM2.5自动监控，因此成为关注话题。

结合物联网与大数据分析技术，强化环境品质信息掌握与服务，达到预析与提早防范机制，是空气监控技术的发展方向。本技术未来若能持续精进，还可串联物联网上下游厂商，导入更多有关空品传感器及传感融合应用方案，提供环控预析系统自主化，与个人空品轨迹与健康建议之创新服务，带动整体物联网产业链发展，有助于整体产业价值链的提升，树立台湾在国际高端科技产品的品牌形象。

而在视讯监控技术及应用方面，不管是夜间行车、保全监控或老年居家照护，红外线热影像夜视技术都已是不可或缺的应用，国际技术市场权威Yole Development公司评估报告更指出，商用热影像应用将于未来5年内有爆炸性成长。

如中研院藉由160x120阵列元件关键技术，所开发的实时红外线热影像传感器核心模块，具有高精度测温、动态性、实时性及预警温度监控功能，校正法则在温度量测精度可达到±0.5？1℃，且红外线画祯率高达30Hz，优于国际水准9HZ，且开发目标160x120(中端像素)已足够应用于多数场景，可加速室温热像产业应用，如医疗照护、工业面板检测、鞋业制程监控等。

值得注意的是，本技术已可实际导入热影像产品场景验证，可从应用端回馈到研发端，进行研发技术适性调整至最佳应用模态，可以让台湾厂商获得全方位技术解决方案，协助台湾具有相关潜力影像韧体业者，跨足进入后段整合应用，更同步跨入国际市场，提升新兴产业技术竞争力。

智能监控推动制造业转型

目前全球除OMRON、Keyence、SICK等工业传感大厂正加速完善工控应用方案与产品组合外，即使是以消费性及汽车应用传感器为主的大厂，也正积极转型布局工业传感市场，如Bosch锁定「可预测性维运」与「设备状态流程监控」二大应用，导入集团250座工厂累积场域验证经验。

STM则是以既有微机电传感元件－微机电系统(Micro Electro Mechanical Systems；MEMS)传感器技术为基础，推出可达10年使用年限的工业级传感器。ADI则转型为系统整合(System Integration；SI)方案商，将传感、信号处理、微控制器、通讯等连接产品线进行整合应用于智能工厂场域。

但由于国际大厂开发的工业传感方案普遍存在应用规格限制、导入价格过高、定制化程度不足等问题，无法完整因应台湾产业转型智能制造对工业传感方案的弹性化需求。台湾有必要发展自主化的工业传感器及定制化的解决方案，不仅可以协助产业解决进口与规格限制等瓶颈，更可加速推动台湾制造业智能化与数码转型，迎合全球智能制造的发展趋势。