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-3-工业大数据的搜集与分析是转型智能制造的关键许多制造业者在着手进行往智能制造转型的过程中，是伴随着数字化与自动化同步进行，由于数字化与自动化之后，机台设备可以快速的产生大量数据，业者假如没有完整个规划或从事阶段性的建设，很简单在初期就走错方向。

以工业4.0为核心的智能制造，已经成为目前全球制造业者共同进展的方向。有别于一般消费性市场需求，在工业生产制造领域的进展上，不仅有强调以工业应用为主的工业人工智能，在数据数据的搜集上，自然也有所谓的工业大数据。做为工业人工智能的基础，怎样猎取正确的工业大数据，也关系着制造业转型升级的成败。

除了与一般大数据以强调数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)，及真实性(Veracity)的"4V要素'之外，工业大数据还特殊强调所谓的可见性(Visibility)及价值(Value)。对于大数据及工业大数据之间的差异，一般认为，数据的数量、猎取的速度/频率、数据的多样性与真实性，是制造业在导入数字化与自动化之后，会自然演化消失的数据。但对于工业4.0或制造制造，要从设备制造端向使用者服务端的转型而言，可见性及价值，则代表了对工业大数据所追求的目的与意义。

不过数字转型及产业升级的风潮，许多制造业者在着手进行往智能制造转型的过程中，是伴随着数字化与自动化同步进行，由于数字化与自动化之后，机台设备可以快速的产生大量数据，业者假如没有完整个规划或从事阶段性的建设，很简单在初期就走错方向。

相关业者表示，一般的商业大数据可以在累积大量数据数据后，再固定或周期性的进行数据的处理与分析；但是智能制造要能制造价值，最佳的方式则是必需要将相关的工业大数据，就近的在机台设备端，进行实时的分析处理，并且执行反馈。同时，也需要将这些实时处理分析的结果进行视觉化的展现。

业者表示，工业大数据与一般商业大数据的一项重要差异，就在于对于精准度的要求。对一般商业场域中应用的大数据及人工智能而言，精确     率能达到90%左右，就已经将惊人，由于对消费者的年龄判别失准，或是推播了错误的广告，一般并不会造成太大的影响；不过，假如应用在工业生产领域，工业大数据结合工业人工智能被要求的精确     度，可能是需要到99.9%甚至更高的精确     率，由于一旦工业生产制造上的数据消失误差，对于产品后续生产各方面，都将带来难以估量的损失。

也由于工业大数据需要就近进行高速而精准的分析与处理，因此，在智能制造风潮崛起之际，连带掀起了对边缘运算架构的需求。相关业者指出，就近在机台设备端收集的工业大数据，先将必需优先处理反馈的部分进行分析处理，不仅可以达到快速反应的目的，同时也可以将数据量有效的缩减，对之后传输、储存等部分也都会相对较为有利。

就制造业转型智能制造，相关业者认为，从现场的数据采集规划开头、边缘运算架构的搭建，始终到完整解决方案的供应，假如没有工业大数据支撑，结果可能会有极大的差异。当然，相关业者不否认，智能制造的规模若再进一步的进展后

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