1969年PLC問世后，自動化技術在制造領域逐漸站穩腳步，如今已是全球制造系統的核心架構，由于制造系統講究穩定，因此對新技術、新架構的接受速度向來緩慢，不過近年來消費市場快速變動，對全球制造業帶來嚴峻挑戰，導入智慧化架構成為業者永續經營的必要策略，而在新世代的制造系統中，工業物聯網不僅成為核心架構，更會與AI（人工智慧）結合，落實智慧化愿景。

所有場域應用的物聯網，其架構都相同，都是由感測器、通訊網路與云端管理平臺所組成的3層架構，由感測器擷取設備數據，再經由通訊網路傳送到上層云端平臺儲存、運算，最后再以分析出來的資料作為系統運作的決策參考，而在整體架構中，AI過去多被建置在上層的云端平臺，透過強大的機器學習演算法，分析由終端感測層傳回的海量數據。

圖1 : 現在工業物聯網的研究議題，主要是集中在生產系統、產品品質、制程優化與數位建模等4個方向。（Source: DirectIndustry e-Magazine）

不過，機器學習演算法需要一定的運算時間，其目的也多在解決制造業類似像是制程排程最佳化的長時間問題，對于制程中會遇到的即時問題反應與控制指令回饋會緩不濟急，近兩年邊緣運算概念興起，成為工業物聯網的即時性問題的最佳答案。
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