智慧載具產業現況
無人車-臺灣首輛無人巴士於台北市試運行
資料來源：台北市政府
- 此自駕巴士實驗計畫由經濟部工業局、台北市政府、台灣智慧駕駛公司及其協作成員包含創奕能源、奕兆綠能、興創知能、資拓宏宇及大都會客運相互配合，亦結合遠傳5G專網串連自駕與網路，讓車內及路口影像傳輸更清晰快速，未來待5G終端及週邊設備更完整後，將可提供更多元化的整合服務，可望擴大車聯網相關情境與應用。
- 台北市無人巴士是用更嚴謹的技術。在台北市信義路要面對許多交通規則、前方和側向障礙物、車輛停靠位置等複雜問題，而現在無人巴士使用的是深度學習和最新的高精度地圖定位導航，並搭配感測系統，讓巴士自己能判斷路況行進。
無人車- Amazon 倉儲中心的無人搬運車
資料來源：Amazon
- Amazon在2012年以7.75億美元收購Kiva System公司，Kiva System公司以做倉儲機器人聞名。被收購後Kiva iva機器人有兩種尺寸，小型款能載重1,000磅，而大型的能載重3,000磅，移動速度每秒1.3公尺，並根據遠端指令在倉庫移動。
- 把目標貨架從倉庫搬到員工處理區，由工人拿下包裹，完成最後的揀選、二次分揀、打包檢查等工作，之後Kiva機器人會把空貨架移回原位。Kiva機器人依靠電力驅動，因此每小時需要充電5分鐘，因此當電池電量過低時，Kiva就會自動回到充電位置。
智慧無人機- Amazon發展無人機物流配送 
資料來源：Amazon
- Amazon於2020年開始測試無人機送貨，Amazon獲得美國聯邦航空總署(FAA)核准，可以開始測試無人機遞送包裹服務，未來這項無人機送貨服務若成真，預計將再為Amazon節省許多成本及時間。
- FAA在2020年8月底宣布對Amazon Prime Air無人機隊核發Part 135許可證，代表Amazon Prime Air無人機隊可以測試並營運旗下無人機送貨服務，這是Amazon繼推出無人商店、無人超市後的又一個新里程碑。
智慧無人機-無人機監測農作物生產
資料來源：行政院農業委員會農業試驗所
- 2020年9月行政院農業委員會農業試驗所，於嘉義縣打貓果菜生產合作社辦理「鳳梨產業智能化技術觀摩記者會」，農委會農業試驗所在嘉義大學協助指導下，研發以無人機監測鳳梨影像、高光譜品質篩選果檢測等成果，可減少人力及有效掌握鳳梨品質，提升整體經營效能與國際市場競爭力。
- 農試所透過無人機作為載具結合多光譜分析及邊緣運算技術，使無人機於田間進行拍攝任務，同時進行影像校正、拼接及分析，取得並監測鳳梨的生長狀況、葉片氮肥含量狀況甚至開花盤點作業等，再透過無線圖傳技術，讓在地面的管理人員能同時間蒐集到視覺化的分析結果，增加資料使用的效率及可行性。
5G智慧工廠-日月光集團半導體封測5G智慧工廠
資料來源：日月光集團
- 日月光集團與中華電信、高通(Qualcomm)合作，在半導體封裝廠中建置5G企業專網，提供數據高速傳輸和即時回傳資料；並導入產線自動巡檢(AI+AGV)、AR遠端維護協作與綠科技教育館AR體驗環境三大應用，展現未來智慧工廠及自動化可以涵蓋的範圍及複雜度。
- 以產線自動巡檢為例，以前生產線多以人力進行重複性檢查；在導入5G後，透過在智慧無人搬運車上裝設相機，搭配AI及大數據分析，可進行產線自動巡檢(例如機台警示偵測及人員安全巡檢)(圖11)。除了減少人力負擔之外，也可降低人為疏忽造成的意外。Wi-Fi基站的信號覆蓋範圍通常不足以覆蓋整個製造廠域。引入5G通訊可以實現低延遲，提供更大的信號覆蓋範圍，讓AGV可以在工廠車間內無縫移動。
5G智慧工廠-台達電子桃園龜山5G智慧工廠
資料來源：台達電子
- 台達電子在2021年3月30日，對外公開展示位於桃園龜山工業區廠區內5G智慧工廠。此工廠主要生產工業用向量控制變頻器產品；目前已導入自動插件設備(Rapid Transformable Machine, RTM)、無人搬運車(Automatic Guided Vehicle, AGV)、自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR，以及運用虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)所建構的組裝訓練、操作輔助、視覺化設備控制與管理等智慧功能。
- 依據正式上線後的實測數據，此5G智慧工廠人均產值可大幅提升69%，全線產值提升初期即可達75%。
臺灣製造產業智慧化程度現況
資料來源：DIGITIMES
- 依據DIGITIMES與清華大學智慧製造與循環經濟研究中心、逢甲大學台灣智慧製造創新營運中心、大同大學、智炬科技在2021年9月共同合作完成的台灣製造產業智慧化程度現況調查結果，製造業導入比率較的新興科技為：數據可視化與數位決策系統(導入比率27%)、大數據(巨量資料)分析(導入比率25%)、物聯網(IoT)(導入比率23%)。
工業物聯網應用發展策略-既有產線數位化、智慧化提升方案
| 數位化方案 | 功能與效益 | 重要技術 |
|---|---|---|
| 機台運作狀態監控 | 掌握機台稼動狀態及實際生產結果，運作數位化及遠距監控 | 感測(感知)、通訊、機(物)聯網、邊緣運算、資訊可視化、虛擬實境AR |
| 機台健康狀態診斷及預測維護 | 掌握機台即時運作效能，預測失效時間與原因，制定維修時程規劃 | 感測(感知)、通訊、機(物)聯網、邊緣與雲端運算、人工智慧AI、數位分身(Digital Twin) |
| 機台運作狀態最佳調控 | 依據機台實際生產效能進行即時調控，已完成既定生產目標 | |
| 即時品質檢測、品質預測 | 工具、產品在線上品質檢測，依據檢測結果及機台狀況進行品質預測 | 自動光學檢測AOI、AI、邊緣與雲端運算 |
| 工件與生產周邊裝置管理 | 工具、模具、夾治具、刀具即時監控及位置追蹤管理 | 感測(感知)、無線通訊、物聯網、資訊可視化 |
| 產線人員作業輔助 | 產品組裝、品質檢測、機台設備操作、維修過程提供數位化指引 | 感測(感知)、無線通訊、AR、Digital Twin |
| 人員工作保障及效能最佳化 | 產線人員安全保障，產線人員工作方式監控與調整 | 感測(感知)、無線通訊、物聯網、AI |
| 產線資訊加值應用 | 將上述各種資訊，與企業原有生產、營運管理系統結合，達成提高生產與營運效能、降低總體成本等目的 | 資訊可視化、邊緣與雲端運算、AI |
資料來源：工研院產科國際所
- 工業物聯網已成為企業與供應鏈即時擷取、傳遞、分析場域關鍵資料，以及進行回饋控制的重要技術方案。隨著通訊基礎設施持續進化(例如5G通訊)與感測、感知裝置成本下降，工業物聯網應用正快速普及，並進一步提升整體應用效能支持實現各類創新應用。未來在人員、零組件與產品、場域環境變化感知，以及機台產線連結監控上，都具有極大發展空間。
- 在後疫情新常態下，製造業數位化投資可由兩大方向進行：基於現有設備、產線下的數位化、智慧化升級，以及能提升現有生產體系的數位化軟體(含相關硬體設施)建置。