不只是數(shù)據(jù)量　制造業(yè)導(dǎo)入智能化須先了解的事

　　物聯(lián)網(wǎng)（IoT）相關(guān)的技術(shù)與概念，為產(chǎn)業(yè)界帶來一波波的新浪潮。萬物聯(lián)網(wǎng)的世界，讓市場對此充滿想象，從制造業(yè)、物流、零售、醫(yī)療、交通、安防等不同的應(yīng)用領(lǐng)域，讓基于物聯(lián)網(wǎng)所衍生出的不同產(chǎn)業(yè)連網(wǎng)應(yīng)用，在不同領(lǐng)域中掀起不同程度的風(fēng)暴。不過，業(yè)者強調(diào)，在不同連網(wǎng)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)是最為關(guān)鍵的部分，如果數(shù)據(jù)不正確，則后續(xù)的一切都只會變成，Garbage in、Garbage out的結(jié)果。

　　對于數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上的重要性，早在2018年時，鴻海創(chuàng)辦人郭臺銘就曾對外以「關(guān)鍵有效微觀納米海量大數(shù)據(jù)乃新能源」的對聯(lián)來宣告數(shù)據(jù)的重要性。當(dāng)時，市場上對于數(shù)據(jù)的概念還相當(dāng)模糊，很多機器設(shè)備甚至都還沒有演進到數(shù)碼化、網(wǎng)絡(luò)化及平臺化的階段，但是在云端運算、大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)等風(fēng)潮的一波波帶動下，要有數(shù)據(jù)才有后續(xù)的發(fā)展。

　　只是對于郭臺銘強調(diào)的關(guān)鍵、有效、微觀、納米、海量等對于數(shù)據(jù)本身要求的條件，許多業(yè)者都還不太了解。在市場帶動下，一味的進行數(shù)據(jù)的擷取、累積。

　　相關(guān)業(yè)者指出，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展，確實是需要大量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，但是更重要的是業(yè)者必須要了解自己所面臨的問題是什么，想解決的問題是什么，是要提升產(chǎn)能、提高良率還是確認(rèn)設(shè)備維修保養(yǎng)時間？因為不同的問題，需要的推演過程、數(shù)據(jù)來源不同，如果無法提供正確的數(shù)據(jù)，再精細(xì)詳盡的算法，也無法得到正確的結(jié)論。

　　業(yè)者舉例指出，如果要訓(xùn)練算法判定車子是什么，最好的方式就是直接提供大量各式各樣車子的數(shù)據(jù)；當(dāng)然，也可以提供各種不是車子的數(shù)據(jù)，讓算法去學(xué)習(xí)，但是兩者相比，所需要的數(shù)據(jù)量與學(xué)習(xí)時間，將會是截然不同的兩種等級。

　　業(yè)者認(rèn)為，一旦過于強調(diào)數(shù)據(jù)數(shù)量的重要性，卻沒有同時宣導(dǎo)對于數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的要求，將會讓部分對問題定義不清的業(yè)者，在投入大量數(shù)據(jù)擷取搜集累積之后，卻發(fā)現(xiàn)對整體產(chǎn)生的效益有限，進而將會影響到產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展。

　　所以，在導(dǎo)入智能化之前，一定要先確認(rèn)自己要解決的問題是什么，需要的數(shù)據(jù)有哪里些。從正確的地方，在正確的時間取得正確、有效的大量數(shù)據(jù)，對于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(shù)據(jù)，雖然看似投入很多的相關(guān)建置，但是最終將落得Garbage in、Garbage out的結(jié)果。