全球工业物联网发展起自德国工业4.0的影响，在经过一番摸索与垦荒期之后，将工业领域“物联网化”的成果，已逐渐显现。各个市场调研机构对工业物联网的发展皆做出正面积极的预测，并认为工业物联网在2018年将进入快速发展的阶段。
全球工业物联网(industrial iot;iiot)发展源自德国工业4.0(industry 4.0)的影响，在经过一番摸索与垦荒期之后，将工业领域“物联网化”的成果，已逐渐显现。各个市场调研机构对工业物联网的发展皆做出正面积极的预测，并认为工业物联网在2018年将进入快速发展的阶段。
根据marketsandmarkets最新市场研究报告《2023年全球工业物联网市场预测：设备与技术(传感器、rfid、工业机器人、dcs、状态监测、智能电表、摄像机系统、网络技术)、软件(plm、mes、scada)、垂直市场和地理区(iiot market by device & technology (sensor, rfid, industrial robotics, dcs, condition monitoring, smart meter, camera system, networking technology), software (plm, mes, scada), vertical, and geography - global forecast to 2023)》，2018年全球工业物联网市场规模约640亿美元，预计将在2023年成长至914亿美元，2018~2023年的五年间复合年成长率(cagr)为7.39%。该机构指出，工业物联网市场的成长受益于诸多因素的带动，例如越来越多中小企业采用自动化系统。此外，自动化降低了生产成本，从而减少了开销，并提高整个过程的投资报酬率(roi)。
图1：2015~2020全球工业机器人成长及预估。来源：ifr
gsm协会(gsma)今年6月发布的《大中华区工业物联网发展(the industrial iot in greater china)》研究报告也指出，通过访问中国及台湾主要电信企业得出的结论为，大中华地区将引领工业物联网市场的发展，预计到2025年，全球工业物联网连接数将达到138亿，其中大中华地区的连接数约为41亿，约占全球市场的三分之一。
分析工业物联网快速发展的原因，主要推动力包括5g及其他连网技术、人工智能(ai)与大数据分析、智能机器人…等软硬件技术的加持，以及相关企业开始进一步顺利将上述技术与工业环境整合，使得工业物联网得以实现移动生产线、工厂安全再升级、自动化检验领域再扩大…等，进一步提高投资报酬率，吸引更多厂商包括中小企业的参与。
连网标准可望出现?
工业4.0概念在相关企业的努力下，大方向开始逐步明朗，其中在厂区内部署连接制造机器、机械手臂…等工厂重要组成要素的连网技术，则是落实工业物联网的关键。西门子(siemens)产品经理朱轩逸表示，全球对于工业物联网的讨论已经开始，若是没法将工厂网络建设起来，工业物联网后续带来的收集、分析数据，以及进一步根据分析后的数据调整生产线运作方式，或是预知设备是否即将出问题等优势，加上人工智能等协助提高生产线生产效能的技术，都无法被整合到生产环境，发挥其效用，因此连网技术对于工业物联网而言可谓关键元素。若是无法做到这一点，将现有或新购置的生产工具连接起来，工业物联网将只会沦为口号。
凌华科技(adlink)次世代机器人凯发在线的解决方案架构师陈家榜也认为，通信技术可说是实践工业物联网很重的一环，即使人工智能可以不连网，但未连上网络无法取得数据、无法作分析决策，也无法持续学习强化，这样的人工智能对于企业来说，带来的效益很有限。
不过，企业在工厂导入通信技术时，将遭遇工厂的生产器具、机台新旧不一，其内部内建的通信协议也各不相同，生产机台彼此间如何进一步互通，以及如何整合所有的数据并进一步使用的难题。若这些难题无法进一步解决，工业物联网将只是空谈。
不仅如此，工业物联网也推动通过在终端生产设备上安装传感器，以得知机器实时运转状况，以便监测或预测机器何时将发生损坏，避免停工的可能。这些传感器搜集到的信息都需要通过连网技术才能让控制中心或是工厂工作人员得知，因此如何串联数量如此庞大的传感器，也令厂商相当头痛。
有鉴于此，耕耘工业物联网相关的厂商，开始进行合纵连横，推展工业物联网相关通信标准规范，以期可协助导入工业物联网的厂商，能有最易用、简单部署、低成本且通用的技术。
opc ua/tsn协助机台互通与资料分析
现阶段，许多厂商对于工业4.0或是工业物联网仍有些似懂非懂，抑或者只知其一不知其二，例如只了解要收集工厂的信息，却不知从何做起。再加上，工业物联网中有很大的一部分是生产设备间的通信，但做这一段通信技术及产品的相关企业不多，且产品也需要具备开放性、内置程序与价格都需亲民，才能使持续观望的厂商着手导入，工业物联网的市场才能逐步再扩大。
朱轩逸认为，目前市面上的工业物联网针对设备互连的产品无法受到自动化企业青睐的原因之一是，产品种类不多、部署相对复杂且市场接受度不高。事实上，“上云端”不等于实现工业物联网或是工业4.0，更何况“真正”第一线的使用者，也就是底层工作人员，并不了解工业物联网这个概念带来的好处，因此工业物联网发展呈现缓步上扬趋势，而不是如消费性电子领域有突然的爆炸性成长。
为提高市场对工业物联网接受度，以及发现开放原始码(open source)可让更多厂商参与并促使产业发展更加快速，更易形成统一标准规范，因此西门子与全球1,500多家工控企业，成立台湾工业网络协会(tica)，推广opc统一架构(opc ua)与时间敏感型网络(tsn)，预计明年底制定统一标准规范，并推出集成支持所有厂牌的单芯片产品。
据了解，opc ua是针对工厂自动化设备间的互通标准，亦即非循环数据的垂直通信和控制器-控制器通信;tsn则是用于大数据分析。朱轩逸解释，通过涵盖全球1,500家工控企业产品及标准，开放性的opc ua tsn优势在于可让工业物联网设备更便宜、产品开发更简单，也不须很长的学习时间即可将产品设定完毕并开始使用，还能无缝连接不同厂商的工业物联网设备。更重要的是兼具防毒与安全性，也就是说，操作员不会直接涉入机器对机器(m2m)间的通信，降低黑客入侵的机会。
未来10年，tica将全力推广opc ua tsn技术架构，明年不仅将出台标准规范，也会推出第一款芯片产品。协助要进入工业物联网的企业，顺利实现工业物联网架构，享受工业物联网的优势，而相关产品开发商也能快速研发符合市场需求的产品，拓展工业物联网市场规模。
io-link串连传感器大军
除了opc ua tsn架构外，意法半导体(stmicroelectronics)也与欧洲、美国、日本…等地的企业共同推广针对传感器连接的io-link标准。意法半导体亚太区营销和应用资深总监francesco muggeri表示，意法半导体长期耕耘马达控制领域，在工业物联网时代，将传感器安装到工厂设备内的马达并加入通信技术连成一气，使传感器的数据可向上层管理系统传送，是最重要的关键。
因此意法半导体以“工业智慧感测”为出发点，以及响应市场希望有统一化的硬件与软件，与欧美日等国的工业物联网关键企业，包括传感器供应商、西门子…等共同成立io-link协会，并制定io-link软硬件通信协议。意法半导体亚太区营销和应用总监david lucchitti说，io-link标准是专注解决工业物联网架构最底层也是最末端传感器到控制器的连接，可让传感器传输更多的信息到控制器，并进同时消除模拟信息易失真，无法进一步处理分析的问题。
分析io-link优势，意法半导体技术营销项目经理林进裕指出，io-link为数字化的技术标准，可以改善现有模拟信息无法分析的缺点。而此专注于传感器连接的统一标准技术，可使不同厂商但支持io-link的传感器与主控制器可以彼此互通，将工业物联网优势渗透到更末端的工业设备中。
值得注意的是，io-link硬件向下兼容亚洲low side和欧洲high side mosfet连接电源的架构，林进裕认为，这个特性可以让旧有的工厂机器设备以“最少的变化”，智慧化现有的传感器与可程序逻辑控制器(plc)架构，同时也不需要花费太多成本。
工业以太网络仍担纲要职
上述提到的通信技术标准中，opc ua tsn是基于在工业市场长久发展的工业以太网络标准，主要竞争对手是ethernet cat。事实上，可以发现，不论是哪种类型的工业以太网络，都有各自的支持者，未来在工业物联网中仍将位居要角。致茂电子(chroma)智能制造系统事业部营销处处长吴枢俊表示，半导体工艺可以说是最早在产线中进行自动化的产业，并发展出一套secs通信协议，一般工厂早期则是采用plc通信架构标准，然而若是要将半导体产业采用的secs通信协议应用到一般工厂作为自动化通信标准，将大幅拉高部署成本。
另一方面，secs严谨度非常高，一般工厂不需如此高标准，再加上相关人才不足，因此吴枢俊建议，采用以以太网络为基础的opc web service架构各自对应现有复杂plc与个人计算机为基础的机台。不仅成本相对低许多，也足够满足一般制造工厂的需求，更何况相关人才众多，系统有问题时可以随时找到相关人员进行调整、除错，因此企业导入此架构将可获得较多优势，也能提升导入工厂自动化或工业物联网的意愿。
无线与有线通信因地制宜
除工业以太网络长时间占据工业自动化与新兴的工业物联网领域外，无线通信技术亦试图以在消费性电子的成功经验，进军工业物联网市场。朱轩逸认为，无线技术包括蓝牙、wi-fi、nb-iot、5g…等都有进入工业领域的动作，但工业市场需要相当稳定、安全的通信技术，不仅如此，工业物联网中，机器间的通信或是控制中心取得数据的速度要求要极快、不能延迟，这目前4g或是正在发展的5g，或wi-fi都还做不到，因此工厂现场生产设备间的连接还是会以以太网络相关的有线通信技术为主，收集的信息要往云端传送时，才会使用无线通信技术。
虽然大多企业认为工业以太网络仍是王道，不过5g通信技术的特性，仍使其有机会应用在工业物联网范畴中。陈家榜指出，5g技术特性包括非常低的延迟、高速/高频，以及支持大量传感器或物的连结，正好可各自对应到工业领域不同的应用。
此外，3gpp也针对5g技术在工业物联网应用设计新标准。陈家榜认为，以太网络的确相当可靠、稳定，因此短期内不会消失，但导入无线技术可节省有线技术线材及部署成本，举例来说，若是一台机械手臂用就须使用一条以太网络缆线，一座工厂中将需要非常多的线材，所需花费的成本可能相当惊人且部署也会相当复杂。不过陈家榜也坦承，工厂环境要真正全面无线化，可能要等到5g的下几代技术出现后才可能发生，目前机械手臂的实时控制，还是大多仰赖工业以太网络。
另一方面，adi则是提出smartmesh ip网络架构。该公司产业市场资深经理陆磊表示，smartmesh ip亦即dust network，基于802.15.4标准。这个网络最大的特点是在2.4ghz ism频段上实现达到99.999%的高可靠性mesh网络，并且功耗极低。同时，smartmesh还是一个时间同步网络，可以做到各个节点的时间精确同步，便于很多需要同步的场合，再由于该网络技术的高可靠性，使其适合于对网络传输可靠性要求很高且希望免维护使用的工业应用环境。
林进裕强调，将一切无线化是大家共同追求的目标，但这个愿景可能不太适用于工厂内部，因为工厂环境对于新技术的采用相对保守，势必是沿革以往使用的技术为主，新建的厂房才有较大机会采用新技术，如无线通信。这是由于，对于现有的旧厂房来说，要全面无线化，需要投入较多成本改变现有的通信架构，且无线技术仍存在风险。
若以传感器的连接为例，传感器收集的数据量不大，利用无线技术的成本不但较高，也是“杀鸡焉用牛刀”的做法，因此工业物联网的应用中，各有其适用的有线或无线通信技术。若是需要较长的传输距离，则sub-1ghz或其他无线技术会比以太网络合适;而nb-iot虽然也瞄准智能传感器应用，但该技术应用在智能城市会比在产在线的传感器来得更有价值与效能。
muggeri进一步强调，统一的工业物联网标准确实有助于市场开展，目前也可观察到工业物联网应用标准化正在持续进行，但单一标准要涵盖整个工业物联网架构是不太可能的，因此未来还是会看到有不同有线及无线技术被适当的使用在各类工业物联网应用中。
工业机器人添智慧
工业物联网市场有五个主要应用领域：工厂自动化、工业机器人、流程控制、电机控制和传感器。因此可以发现在2018台北国际自动化工业大展中，参展的机械手臂厂商获得的关注度，有升温的趋势。
图2：管理为数众多的工业机器人，并让产线流畅的运作，管理系统将扮演重要角色
达明机器人(techman robot)营运长(coo)黄识忠表示，虽然工业机器人是工业物联网应用的一部分，且也是发展多年的技术，但在工业物联网的应用中，工业机器人必须进一步智慧化，才能直接收集机器人本身工作状况及产线的信息，如此才能满足工业物联网的应用需求。
如何智慧化工业机器人?黄识忠指出，工业机器人智慧化很重要的部分是“视觉”，使其可进行自动光学检查(aoi)或是qr code辨识，降低人眼辨识的错误率，并提高产能。另外，现阶段工业物联网对于工业机器人的新要求是加上传感器，以便能够做到实时数据收集，供人工智能、深度学习等功能可进一步运作，这是与传统工业机器人另一最大的不同。
另外，传感器也需要监测更多工业机器人的各项参数，包括温度、扭力状态…等，不只如此，为了让工业机器人更具弹性，易于应付不同的生产需求，模块化设计亦是大势所趋。黄识忠强调，这些工业机器人的新功能，过去只能通过外挂的方式加在传统工业机器人上，但由哪个部分的企业来主导、安装这些外加的部分，甚至后续维修管理，常常会出现不知道该寻求哪家厂商协助的状况。
因此达明机器人将工业机器人视为完整的系统，尽可能整合工业机器人周边所需的零件、功能，以及其他工业应用系统，不仅提供市场高度整合、简单易用的工业机器人硬件，也有相关软件管理平台，让导入智慧化工业机器人的厂商，可视其工厂自动化的程度，弹性调整。黄识忠强调，如此一来，工业机器人的推广才可更加快速，并进而改变既有市场生态。
universal robots总裁jürgen hollen表示，目前真正开始将产线自动化的企业大多是口袋较深的大公司，因此通过渐进式逐步改动生产线的过程，以及中小企业也负担得起的协作型机器人，财力有限中小企业也将能实现产线自动化。
此外，有鉴于传统的工业机器人使用上较为困难，得配合工业机器人改变生产或工作型态，但工业机器人应该是易于编程使用的一种生产工具，而非操控现场工作人员的角色。hollen认为，拿掉传统工业机器人的复杂性、增加人工智能与模块化弹性，可以安全地与人类协作，并将控制权力交给第一线最了解产线流程与需求的工作人员的工业机器人，才能符合工业物联网自动化应用真谛。
然而在工厂中导入大量工业机器人时，如何让这些机器人与手臂可互通和管理，将是企业在产线或工厂管理上重要的关卡。陈家榜表示，工业机器人并非设计用来完全取代人类，而是执行一些较为繁琐、人力做不到或没有价值的工作，但要连接并管理数量越来越多的工业机器人，则须仰赖强大的工业计算机与中间件作为管理中心，才能让整个生产系统顺利运作。
人工智能发力
工业物联网应用中，将生产机器通过传感器收集信息，连网技术传送数据在边缘或云端分析运算，这一段过程都是为了得到的结果再回传到机器执行。但要让数据分析更精准、所下的指令更精确，人工智能强大的算法将是相当必要的技术。
muggeri指出，人工智能在工业物联网应用方面正扮演着驱动者的重要角色，将来也会成为工业物联网市场上任何系统级应用的必备模块。陈家榜则表示，工业物联网结合人工智能后所带来的效益，将不可同日而语，因此目前有许多工业物联网相关厂商，皆已开始在其系统中导入人工智能。
其中，人工智能在产线中最能发光发热的爆炸性应用是aoi。陈家榜说明，传统aoi系统是利用颜色、形状判断产品是否有瑕疵，精确度容易受到环境光线的影响;而加入人工智能、深度学习的aoi系统，是利用大量影像、声音等构成的大数据进行分析，产品瑕疵的辨识度自然可提高。
吴枢俊总结人工智能在工业物联网应用中所带来的优势，他认为，为了进一步执行分析、下指令、建模…等工作，协助生产线更快，更准确地找到生产过程的问题与答案，人工智能是必然非得加到工厂产线的技术。
生产流程智能化节省部署自动化成本
有鉴于产线中若是全程通过人脑下指令，错误率可能会比用计算机高，再加上产线全面自动化或是智能化的部署成本高得吓人，对中小企业来说是相当大的负担，且短时间之内不易达成。因此致茂电子认为，若是从生产流程的智能化开始改变，对中小企业而言也是一条不错的途径。
吴枢俊解释，通过将产业智能化，并以软件管理在既有产线进行生产过程控制、产品测试、收集相关数据…等生产过程的细节，且实践过程行为，再由计算机分析并下精准的指令，这也是实践自动化的一种简单方式。
也就是说，利用工业物联网连网技术连接计算机与生产机器，从生产流程上去改变，第一线作业员从计算机端取得工作命令并执行，操作员也不会有输入指令等行为，除非产线发生无法控制的问题时，才需人为介入。这样的方式也是一种产线的智能化，更值得注意的是，这样的产线智能系统精确度高、操作员与生产机器行为易掌握、不容易犯错，对部署成本有所考虑的企业，可由部署此种智能制造系统着手。
吴枢俊并认为，现阶段消费者购买需求已逐渐改变既有的制造现况，也引领工业物联网自动化生产的需求。从以前大量制造转为少量多样的生产模式时，要短时间由人工快速备料、制造、搬运、安排物流送货，会衍生许多问题，甚至会导致无法接到订单的窘境。因此在产线通过连接技术整合硬件与软件，利用机器快速做到或是执行搬运的工作，操作员从旁协助，企业也无需急于添购新设备将现有产线全部自动化，即可解决上述问题。
事实上，特斯拉(tesla)ceo elon musk前阵子曾坦言，无工厂全面自动化仍然不是目前最好的选择，且没有那么易于实现。因为计算机与生产设备仍没有人类那么聪明，要改动设备的某一个行为，还是需要花费人力去修改，因此最贴近现实的一种方式，仍是在发现系统异常时，由人类反馈并处理，而不是完全在生产现场排除操作员。
未来展望
muggeri援引datafloq的数据表示，2018年工业物联网的发展将遭遇来自技术、企业及社会三个层面的挑战。例如技术面则是如何解决安全、通信连接、兼容性、使用寿命或合规问题;企业层面为如何让企业看到工业物联网带来的实质利润，进而启动工业物联网相关建设的计划;而社会层面则是如何推广最佳的工业物联网运营方式，特别是与使用者隐私保护相关的方法，从而赢得客户信任，是工业物联网业者面临的最大挑战之一。所幸上述问题在各家关键企业的努力下，已有初步成果展现，未来工业物联网的发展又会如何?
从工业物联网自动化应用所需的工业机器人来看，黄识忠认为，在工业机器人中集结更多智慧化要素并开始让工业机器人可移动，协助搬运工作，是未来智慧化工业机器人发展的目标。
从整体工业物联网将经历营运效率提升、合理化经营管理和运营维护三个发展阶段来看，muggeri指出，目前，相关企业皆普遍承认，工业物联网的发展仍处于第一阶段，尚在大规模部署中，未来几年还有更大规模的布局。包括技术不断更迭的感测、增强现实(ar)和人工智能技术，再结合即将到来的5g通信技术，将会让远程控制和数据处理变为可能，为工业制造企业带来成功机会。
也就是说，在单一厂房内部实现工业物联网之后，未来将进一步连接分散在各地的工厂。陈家榜说明，为了更便于管理、提升生产设备间优化的使用效率，“厂厂相连”可以说是非做不可的任务。而这也将促使生产设备需更加智慧化、更具自主性。未来内置人工智能的生产设备可以无需通过云端或是计算机进行运算，即可自行对话，决策、弹性改变生产策略。
朱轩逸则认为，无论现阶段产业中所谈论的工业物联网应用中可追寻的新商机有多庞大，但是在追求这些新商机的同时应回归最基本面的数字化发展，才能逐步去思索并落实未来工业物联网的众多新应用，并从中找到盈利点。