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全球制造业近年来纷纷引入各种信息科技，包括物联网、云计算、大数据、人工智能等以精进制造技术，试图达到提升制造精度、效率及降低成本等目的。

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值得注意的是，根据美国劳工部的就业数据显示，从2010年上半年起至2016年5月，民间企业已连续75个月增加就业机会，失业率也持续下探至4.7%。智能制造因为可以提升制造业竞争力，创造市场繁荣，不仅不会减少对人力的需求，反而可以创造就业机会。

根据联合国发表的经济展望报告指出，制造、贸易及食品产业等交易成长将带动全球经济，尤以东亚地区成长最强劲，2016年全球经济成长率虽仅2.3%，但2017年全球经济成长率即已回升至2.7%，2018年更将增至2.9%，市场回温的同时，制造业也应趁势努力提升制造实力，朝向智能化及自动化两大方向努力。

在智能化机器设备的生产过程中，导入各式智能化软硬件，借由设备的精度提升，制造出高质量与差异化的高附加价值产品是目前智能制造的研究和投入重点。

事实上，物联网、云计算、人工智能及大数据分析等技术的关系紧紧相依，如果没有云计算技术及应用，大数据的采集、储存、处理及发布，都会遭遇不同程度的困难，也因为现在的云端应用环境已经相当成熟，让越来越多的个人及企业用户，乐于将资料存放在云端，甚至分享给其它人，进一步加以应用，在许多智动化技术结合物联网应用的过程中，也必须要导入云端大数据技术，才能提供全方位的服务。

物联网、云计算、AI及大数据分析等技术的结合，除了带来更经济的备份成本，数据的可用性也变得更加方便，企业内部的资料库在处理大量信息时，不用担心在达到系统性能的极限时，无法迅速扩充，还可以减少自建高效能大数据应用平台的成本。

云端大数据平台对于智能制造的影响

由于制造趋势朝向少量多样，产品生命周期日趋缩短的方向发展，加上市场需求瞬息万变，产品组合结构日趋复杂，资料来源也相当多元，资料处理难度有增无减，云计算技术发展的需求，势必也会跟著水涨船高。

据统计，资料处理作业往往占开发者整体开发计划近八成的投入时间，特别是当接取的资料来源很多且复杂，后续维运成本高时，就需要投入更多人力进行系统对接与资料清理、集成与转换等前置处理工作。而约40%的资料提取，转换与加载过程需要手动操作且容易出现错误的累积、需要耗费时间和资源，往往影响资料处理效果，势必也会影响智能化的效果。

影响云端大数据平台的导入原则

对云端大数据而言，目前已有很多算法和模型，可以解决资料处理过程中的技术问题，而且为了让终端用户使用方便，通常也已经包装成各种解决方案，甚至提供简单易用的操作接口，但就处理的过程而言，至少要能够做到包括资料采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用，以及为完成前述作业的高效计算平台。

选择一个合适的云端大数据平台，作为智动化应用的基础，才能让大数据应用的开发能更加容易、让开发人员能更集中精力在业务层面的资料分析与处理上。

首先是平台的功能与性能，不同的平台所侧重的功能也都不同，如强调资料存储能力的平台，资料的存储效率、读写效率、对结构化与非结构化资料存储的支持，资料存取接口的亲和度就是比较重要的。但如果重点是放在资料采集，能否采集挖掘到有价值的资料，就必须更加重视支持的算法、算法的封装程度、算法的复杂度、资料采集结果的展示能力等重要指标。

第二，要具有较高的集成度，可以为使用者提供良好的操作接口，具有完善的说明和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级，尽快发现其中的错误，此外，开源的架构也比较容易进行扩展，植入更多的新算法，对于使用者而言，也是比较重要的。

第三，还必须符合技术发展趋势，大数据分析技术已是当前各行各业发展和研究的重点，但可以预见在市场竞争之下，并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台，才会被用户、被技术开发人员所接受。因此，一些不支持分散式、集群计算的平台，大概只能针对较小的资料量，侧重于对挖掘算法的验证，而与云端运算、物联网、人工智能联系密切的技术平台，才会成为主流。

不管是产品、技术或应用的更新速度都在加快，如果要花很多时间去掌握熟悉某种技术平台，可能等到熟悉之后，更好更新的技术平台就出现了，业者千万不要受累奔波于各种技术平台之间，而是要全面系统地掌握云端大数据应用于智能制造的原理和具体案例，导入或学习新的技术平台才会容易上手。

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