不只是数据量　制造业导入智能化须先了解的事

　　物联网（IoT）相关的技术与概念，为产业界带来一波波的新浪潮。万物联网的世界，让市场对此充满想象，从制造业、物流、零售、医疗、交通、安防等不同的应用领域，让基于物联网所衍生出的不同产业连网应用，在不同领域中掀起不同程度的风暴。不过，业者强调，在不同连网应用中，数据是最为关键的部分，如果数据不正确，则后续的一切都只会变成，Garbage in、Garbage out的结果。

　　对于数据在物联网产业应用上的重要性，早在2018年时，鸿海创办人郭台铭就曾对外以「关键有效微观纳米海量大数据乃新能源」的对联来宣告数据的重要性。当时，市场上对于数据的概念还相当模糊，很多机器设备甚至都还没有演进到数码化、网络化及平台化的阶段，但是在云端运算、大数据及物联网等风潮的一波波带动下，要有数据才有后续的发展。

　　只是对于郭台铭强调的关键、有效、微观、纳米、海量等对于数据本身要求的条件，许多业者都还不太了解。在市场带动下，一味的进行数据的撷取、累积。

　　相关业者指出，以物联网为基础的产业智能化发展，确实是需要大量的数据作为基础，但是更重要的是业者必须要了解自己所面临的问题是什么，想解决的问题是什么，是要提升产能、提高良率还是确认设备维修保养时间？因为不同的问题，需要的推演过程、数据来源不同，如果无法提供正确的数据，再精细详尽的算法，也无法得到正确的结论。

　　业者举例指出，如果要训练算法判定车子是什么，最好的方式就是直接提供大量各式各样车子的数据；当然，也可以提供各种不是车子的数据，让算法去学习，但是两者相比，所需要的数据量与学习时间，将会是截然不同的两种等级。

　　业者认为，一旦过于强调数据数量的重要性，却没有同时宣导对于数据质量方面的要求，将会让部分对问题定义不清的业者，在投入大量数据撷取搜集累积之后，却发现对整体产生的效益有限，进而将会影响到产业的整体发展。

　　所以，在导入智能化之前，一定要先确认自己要解决的问题是什么，需要的数据有哪里些。从正确的地方，在正确的时间取得正确、有效的大量数据，对于解决问题才能有正面的帮助。否则盲目的大量撷取不必要的数据，虽然看似投入很多的相关建置，但是最终将落得Garbage in、Garbage out的结果。