面對後疫時代及全球供應鏈重組趨勢，導致制造業在營運上越發受到外在環境快速變化的考驗，產品庫存或產能過剩的問題接踵而來，也順勢催化產業須加強數位轉型的進程，首先要讓工廠數據可視化，接著才是導入AIoT智慧化，并搭配PLC兼顧彈性與高穩定度。

基於現今制造業應用領域廣泛，對於加工產品的品質、產量、價值越來越高，更加深人力與物料的雙重挑戰，終端加工廠商邁向工業4.0階段為了能預診系統故障，在加工尚未發生不良品或導致整機損壞前，即能優先排除問題。因此透過在機臺上安裝多樣感測器，并搭配各種邊緣（Edge）人工智慧（AI）演算法、模型，以有效監測作動效能；進而上傳云端（Cloud）示警或快速規劃保修程序、避免意外停機，從而提升機械設備總體效率（OEE）的高精密與高穩定性，實踐節能低碳目標。

惟當OEM機械設備制造商在投入研發、提升設備性能的同時，也必須透過數位化強化內部營運，創造競爭優勢。透過MEMS感測器直接搜集、分析資料的好處固然方便，也不必大幅更改機構，并避開PLC控制器的系統封閉性或保護裝置，整體成本低於通過PC-based架構控制器讀取運作資料。
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