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物聯網發展與應用
中華電信研究院
陳榮貴
2018.10.23
第27屆近代工程技術討論會
2
大綱
• 物聯網市場趨勢
• 物聯網技術發展
• CHT物聯網方案與應用案例
3
萬物聯網時代來臨
1999
2009
2018
物聯網一詞由 Kevin Ashton 所創
車聯網領域快速發展
歐盟宣布「物聯網行動計畫」
IBM建立主機與主機互連系統，第一台聯網主機 1971
LG推出全球第一台連網冰箱 2000
2014 蘋果、Google跨足智慧家庭
204億個 物聯網裝置
BMW發布第一台連網汽車 2001
2020 物聯網發展歷程
2006 AWS雲端發佈PaaS (2015推出AWS IoT服務)
2012 美國安裝1000萬具智慧電表
4
物聯網發展過程
第一階段 第二階段 第三階段
終端連接 平台分析 應用服務
硬體載具變革
•可連網終端裝置數量快數成長，感知能力提升
•缺少資料儲存、資料交換能力
物聯平台出現
•以平台收集感測資訊，提供資料存儲與交換
•缺少各產業/領域資料智慧分析與加值應用
領域應用深化 •以垂直整合及
AI分析解決產業問題，著重領域深化應用
•如：智慧家庭、車聯網、智慧能源、智慧製造…
資料來源：IEK(2018/03)
5
IoT 市場規模趨勢
0
5
10
15
20
25
2016 2017 2018 2019 2020
全球連線裝置 6.38 8.40 11.20 14.67 20.41
Un
it：
Billi
on
全球聯網裝置成長趨勢
Ref: The Age of Connected Things, Gartner, 2018
全球市場預測
Smart Cities
Connected
Cars
Retail
Transport
and Logistics
Healthcare
Energy
and Utilities
2015 $188.2B
2020 $471.4B
具發展潛力之
應用領域
CAGR : 20.2%
6
IoT 生態鏈 Ref: Gartner
85% (雲端服務5% / 應用服務 80%) 5% IoT價值占比： 10%
設備層 Chip/module Terminal devices
網路層 應用層
Cloud service Platform/Service provider
終端元件關鍵技術
• 感測技術
• 低功耗技術
• MEMS 技術
• 先進封裝技術
智慧手機成為智慧終端
• 網路連結
• 資料顯示
• 控制設備
• 感測器
通訊技術支援IoT應用需求
• 5G技術
• LPWAN(如NB-IoT)
MEMS: Micro Electro Mechanical Systems
資料應用與智慧決策
• Data mining
• AI預測及決策
電信商機會與優勢:
• 裝置連線管理
• IoT 平台 PaaS
• IoT 應用服務
• 資料儲存與分析 LPWAN(Low Power Wide Area Network)
7
台灣物聯網政策 5+2+2+1 創新產業計畫
西部沿線 亞太生技中心
全台復興國防
台灣物聯網經濟商機於2020年
占全球規模的4.2%
台中 智慧機械
前瞻基礎建設計畫(2017-2024)
數位建設
打造物聯網基礎環境，預計
2020年5G商轉，並建構完整低
功耗廣域網路(LPWAN)
綠能建設
水環境建設 軌道建設
城鄉建設
桃園 亞洲矽谷
預算243億元
預算461億元
預算4241億元
預算2507億元
預算1372億元
107年度科技預算1,111億元重點投入「5+2+2+1」產業
• 新農業 • 循環經濟
•數位國家‧創新經濟(智慧城鄉)
•文化創意產業科技創新
•晶片設計與半導體產業
+2
+2
+1
台南 綠能創新城
8
物聯網市場的機會
• 無線通訊技術將取代有線通訊技術，並將朝
5G/NB-IoT 發展 5G/NB-IoT
• IoT裝置大幅增加，平台可以快速整合設備，並將
成為聯結核心 平台
• IoT整合AI進化為 AIoT，驅動智慧應用
AIoT
• 物聯網應用服務領域將著重於能源與公共建設、智
慧交通、智慧城市、智慧製造…等應用 應用服務
• 具備Edge computing能力，終端執行即時運算，
並須具備資安防護能力 終端裝置
9
大綱
• 物聯網市場趨勢
• 物聯網技術發展
• CHT物聯網方案與應用案例
10
MWC 2018 物聯網焦點
IEK 觀點
1. 台灣具有終端製造優
勢，但缺平台來整合
終端、網路與應用服
務
2. 善用AI、NB-IoT、
Edge運算等新技術
3. 應搶先布局交通、製
造及健康等應用領域
AI • 已進入手機、智慧家庭、自駕車…等應用 • AI+IoT已成為下一個兵家必爭之地
NB-IoT NB-IoT成為LPWAN主流技術已成趨勢
Edge運算
低延遲、即時、資料分析等應用，如自駕車、無人機、AR等
Smart City
智慧車隊、智慧路燈、智慧橋梁、2020東京奧運應用
AR/VR 5G+Edge運算帶動AR/VR應用普及
Ref: MWC 2018 物聯網發展趨勢與創新應用, IEK, 2018
11
4G/LPWAN/5G
物聯網技術發展
IoT平台
資安管理
維運管理
智慧 能源與 環境
智慧 交通
智慧 製造
智慧 城市 …
感測器 車機 穿戴裝置
攝影機 I/O 模組
1
物聯網應用 應用層
網路層
感測層
雲端運算 基礎服務
深化及跨領域整合，發展城市、智慧製造、智慧交通、智慧能源…等應用
發展IoT平台，提供快速整合終端與大量連線
高速、低延遲、大量連線
發展深度學習、預測建模等技術，整合分析物聯網資料提供加值服務
2
3
4
邊緣運算及終端元件資安防護技術
AI 商 機 佔
90%
12
5G 主要特色
Holography AR VR
增強行動寬頻上網(eMBB)
• Gbps等級速率 • 大容量 • 用戶體驗一致
速度更快 超高速
路燈 電/水/瓦斯表
城市基礎 設施
大量物聯網連結(mMTC)
• 高連結數 • 低耗電、低成本 • 大涵蓋
更多連結 大連結
工廠自動化 無人機 自駕車
高可靠低延遲通訊(uRLLC)
• 低延遲 • 高可靠度 • 高可獲性
延遲更低 低時延
• eMBB: Enhanced Mobile Broadband; • uRLLC: Ultra-reliable Low-latency Communications; • mMTC: Massive Machine Type Communications
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5G標準發展
Release 15 Release 16
2017年 2018年 2019年 2020年~
Release 17
2017/12 5G eMBB 非獨立組網(NSA)規格完成
2018/06 5G eMBB 獨立組網(SA)規格完成
2019/12 5G uRLLC與mMTC規格完成
• 將延續LTE-M(eMTC)及NB-IoT支援5G LPWA相關物聯網應用
- 省電 - 大涵蓋 - 低成本
- LTE-M(eMTC)
- NB-IoT
LPWA: Low Power Wide Area
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5G發展進度
美國：2018年底以固定無線網路服務在五大城市提供5G測試服務
南韓：2019年3月推出全球第一個商用化5G網路
歐盟：歐盟成員國預計將於2020年底5G商轉
中國：2019年預商轉，並於2020年商轉
日本：2020年東京奧運啟動5G商用網路
台灣：預計2020年商轉 (600MHz, 28, 39GHz)
(3.42-3.7, 28GHz)
(4.4, 28GHz)
(3.5, 4.8, 26GHz)
(700MHz, 3.5, 28GHz)
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5G物聯網 use cases (1/2)
5G高可靠、高可用及低延遲特性可於遠程進行精密控制
遠距診療協作
遠程機械控制
應用領域:
遠程操控/自駕車、無人機
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5G物聯網 use cases (2/2)
5G大量物聯網連結特性可於進行長時間監測
應用領域:
• 高頻寬、低延遲應用： 如路口影像監控
• 小頻寬、低功耗、大連結應用：如水、電讀表
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• 2017/11 NCC配發電信三雄各300萬門物聯網專用門號
• 2017/6 聯發科發布NB IoT R14通訊晶片
• 在5G正式上路前，LPWAN提供產業持續前進的動力，因應物聯網裝置省電及低資料量傳輸的需求
LPWAN 技術
• 3GPP 5G規範納入NB IoT • 建設成本相對較低，具備成長潛力 • 使用電信級網路，網路品質、訊息安全具高度保障
技術協定 主要推動
者 成立
連接數/cell
使用頻段 傳輸距離
(MCL) 傳輸速度 技術範疇
產業 生態系
SIGFOX Sigfox 2009 2萬 Unlicensed
band <12KM (160dB)
100bps Proprietary
Solution 最早發展
LoRaWAN Alliance
IBM/ Semtech
2015 1萬 Unlicensed
band <10KM (157dB)
300bps~50kbps
Proprietary Solution
已發展
NB-IoT 3GPP 2016 5萬 Licensed
band <15KM (164dB)
~50kbps 3GPP
standard 起步最慢但 生態鏈完整
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IoT 平台
Application Enablement Platform(AEP)- 提供快速發展IoT應用服務工具.
Business Analytics Platform(BAP)-客製化產業服務、產業大數據分析等
Connectivity Management Platform (CMP)- SIM card、連線、流量等網路監測管理
Device Management Platform(DMP)- 裝置聯網、資料收集、監控
Amazon Cisco PTC IBM Verizon
名稱 AWS IoT(2015) Jasper Wireless
(2010) ThingWorx
(2009) Watson IoT
Platform (2015) ThingSpace
(2015)
功能
DMP、AEP 裝置聯網註冊、眾多web service服務開發工具
DMP、CMP SIM card management、eSIM OTA setting
AEP、BAP 圖控開發工具
BAP、AEP、DMP AIoT分析工具 Watson Analytics
AEP、DMP、web-based操作介面簡化服務開發
類型
可讓裝置間與各應用系統資料交換 Intel: IoT devices and applications services need
information exchange
大量聯網裝置 Gartner: IoT devices reach 20.4 billion in 2020
加快應用服務開發 Digitimes: IoT Platform significantly accelerates
service development time
機會
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電信商IoT平台
電信商 平台 特色
中華電信 IoT智慧聯網平台 自行開發，提供IoT PaaS、智慧城市、智慧交通、智慧能源等服務。
台灣大哥大 物聯網sim管理平台 與Jasper合作物聯網SIM卡管理平台，提供以sim通訊管理之服務
遠傳 全球聯網管理平台 提供車聯網、智慧建築、智慧路燈等應用服務。
Verizon ThingSpace 提供平台工具加速服務發展，主要應用於智慧城市、智慧交通等
Vodafone Global Data Service Platform
提供安全、快速設備聯網機制，主要應用於車聯網、智慧建築等
中國移動 OneNet 提供設備、跨平台互聯機制及服務開發工具，主要應用於車聯網、環境監測等領域
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AIoT 新趨勢
AIoT
AI
Big
Data
IoT
AI Data-based學習, 認知計算, 機器學習
Big Data 資料捕捉, 儲存, 分析
IoT 感測, 連結, 資料收集, 控制
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AIoT 應用例 : Google 自駕車
深度學習模型與演算法 Google雲端中心運算 海量訓練資料累積
• 無人車近60輛，累計行駛超 過 200萬英哩
• 每秒產生數據量高達750MB
• 15座雲端中心遍佈全球 • 2017/5 推出第二代TPU晶片，每秒可處理 180 T次浮點運算
• 深度學習的類神經演算法 • 每1英哩，約做出1,000次決定，如該變換駕駛路線，調整行駛速度
IoT Endpoint
IoT Functions
AI Inference Engine
AI System
Training System
Production System
IoT系統持續向AI提供數據 週期性地訓練AI系統
AI系統創建新的生產系統 (Model)部署到終端，精進 終端推理決策能力
22
大綱
• 物聯網市場趨勢
• 物聯網技術發展
• CHT物聯網方案與應用案例
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CHT 物聯網應用領域
共創物聯網 產業生態圈
24
CHT IoT 智慧聯網平台
DMP：Device Management Platform CMP：Connectivity Management Platform
AEP：Application Enablement Platform ACM：Application Container Management
1個雲平台、2類介面、3個核心、4+個領域、 5種智慧
IoT、AI、AR 智慧功能
提供 連網服務
領域 創新應用
IoT大平台 領域應用模組 智慧應用模組 核心模組
IoT裝置
IoT應用
雲端資源管理 (IaaS/PaaS)
網路連線管理(CMP)
資安 大數據 AIaaS AR 裝置連網管理(DMP)
智慧交通 (ITS)
智慧建築/家庭 (Home)
智慧能源 (iEN)
智慧安防 (IVS)
…
智慧交通 智慧建築/家庭 智慧物流/零售 智慧能源 智慧製造 智慧醫療 智慧金融 智慧城市
聚焦四大領域應用 佈局新領域應用
…
北向介面
…
裝置連線SDK/Adapter (DMP)
感測器 車機 攝影機 服務
控制器 工具機 AR裝置
智慧 家電
有線 (FTTx/ADSL/專線) /無線網路 (WiFi/3G/4G/NB-IoT/5G) 南向介面
應用開發服務(AEP)
區塊鏈
25
IoT平台 南向介面
車機 連網家電 IP CAM 空調、機電設備
Modbus、OPC
大金、三菱、台達電、施耐德…等50+家
ONVIF
5,000種
IPCAM
智慧家電業界標準 (TaiSEIA 101)
日立、松下、東元等9家
TTIA 營業大客車 車載標準
CHT、麗台、寶錄等30家
CHT IoT裝置協定
支援各種可程式化設備 與主流IoT開發板
4G/LPWAN/5G
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IoT平台 北向介面
北向介面 SSO API Gateway
核心模組
DMP、CMP、…
62 項 API
領域模組
智慧能源、智慧交通、…
37 項 API
智慧模組
大數據分析、AI、AR
37項 API
IoT APP框架 開發工具
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CHT IoT產業鏈合作夥伴
4G/5G NB IoT
通訊晶片
感測晶片
感測器
服務控制器
系統整合 閘道器 應用框架
應用開發平台
固網
晶片/模組 終端設備 網路 服務
平台 服務
系統 整合 應用服務
安研、聚恆、程泰、康舒、華電…
PTC、 研華、 工研院 …
Ericsson Nokia
交通、能源、製造、環境偵測…等領域
碩景、凱文、環保署、多采、安研 、可翔、天眼、勤崴、程泰…
聯發科、 高通、Sequans
研華、台達電、施耐德、中磊、程泰機械、安研、西門子、三菱、歐姆龍、Honeywell、panasonic…
設備層 網路層 應用層
28
CHT IoT平台現況
• 2018/1上線
• 會員數2,200+
• 連接設備數24,000 + (統計至107年8月)
• 主要應用領域為智慧家庭(智慧家電)、智慧環境(空氣品質監
測)、智慧交通(UBI、多元叫車)、智慧能源(AMI電錶、太陽能監測管
理)、智慧製造(工具機管理)
https://iot.cht.com.tw
29
案例: 智慧電表AMI • 行政院推動低壓智慧電表建置，包含表體、通訊及控制中心三部
分，分三階段完成300萬戶布建
• 節省抄表人力，收集記錄用戶用電量，搭配時間電價與需量反應等措施，鼓勵用戶用電行為改變，達到抑制尖峰用電與節能目的
模組化智慧電表設計
106
107
108
109
110 113
105
20萬戶模組化電表布建
100萬戶控制中心建置
累計100萬戶
參考資料：台灣電力公司AMI系統建置資訊網
累計300萬戶
30
AMI 讀表通訊系統架構
• CHT方案
– 結合 NB IoT、RF、PLC通訊技術，提供AMI通訊整解決方案
– NB-IoT 具低功耗、大涵蓋、高穿透力等優勢，並可降低佈建成本
– 開發AMI電表讀表模組收集NB-IoT智慧電表資料，並提供給台電後
端系統
計量單元
P1 FAN 通訊模組
HAN 通訊模組
P2 電表
家庭端系統
4G/光纖 頭端管理系統
台電後端系統
(MDMS)
P6
AMI 通訊系統 (台電制定P1、P2、P6介面規範)
Home Area Network (HAN)
參考資料：台灣電力公司AMI系統建置資訊網
RF、PLC等 DCU
NB IoT
31
案例: 智慧路燈
感測器 空氣品質監測 水位監測
攝影機 影像監視 停車空位偵測 人潮分析預估
網路 Small Cell WiFi hotspot
智慧照明 照明監控 用電分析
資訊看板 政策宣導 廣告輪播 即時資訊發佈
充電座 充電服務 充電管理
RFID iBeacon 廣告推播 即時資訊發佈
智慧綠能 發電監測 發電分析
提供單一照明功能
• 燈具邏輯控制達到節省能耗
• 提供交通、環境、安防等智慧應用
階段一
階段二
階段三
階段四
階段五
• LED照明
• LED照明 • 控制器/感測器
• LED照明 • 控制器/感測器
• 連網
• LED照明 • 控制器/感測器
• 連網+分析
• LED照明 • 控制器/感測器
• 連網+智慧
智慧路燈演進
資料來源:工研院IEK, 2017/6
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各縣市智慧路燈計畫
• 目的 – 整合節能燈具、感測器、通訊及軟體服務，藉由感測器收集資料，
整合各種城市資訊並分析，作為智慧城市的觸角
• 縣市政府建置計畫 – 2014年政府推動「水銀路燈落日計畫」
– 2016年 新竹縣約汰換1.2萬盞LED路燈
– 2017年 高雄市約汰換11萬盞LED路燈
– 2018年 彰化縣約汰換10萬盞LED路燈
– 2018年桃園市「亞洲矽谷桃園青埔專案」設置216盞智慧路燈
– 2018年高雄市「哈瑪星智慧路燈示範計劃」設置26盞智慧路燈
– 2019年北市預計於內湖、南港建置1.26萬盞智慧路燈
– 2020年預估約100萬盞智慧路燈市場需求
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106 年
基礎建置期
107年
合作推動期
108年
全面建置期
109年
成熟推廣期
案例: 空氣品質監測
• 環保署推動「空氣品質感測物聯網」計劃 – 建構達到智慧稽查應用，感測數據亦提供民眾全國空氣品質感測物聯網即時空氣品質資訊
臺中市布建500點示範
地方政府2,000點布建
地方政府2,700點布建
環保署布建5,000點
完成臺灣空品物聯網 可視化平台
第1階段
第2階段
第3階段
第4階段
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案例: 智慧交通服務 台灣 ITS 九大領域 對應提供的使用者服務項目 CHT
商車營運服務CVOS (Commercial Vehicle Operation Services)
•商車車隊管理、計程車派遣與管理、環保車輛監控服務 ▲▲▲
先進大眾運輸服務APTS (Advanced Public Transportation Services)
•大眾運輸資訊服務：便民應用、智慧站牌、Open Data •大眾運輸業營運管理與稽核
▲▲▲
先進用路人資訊服務ATIS (Advanced Traveler Information Services)
•行前旅次規劃、旅行中路況資訊提供等服務 •觀光旅遊資訊、共乘配對與預約等服務
▲▲▲
先進交通管理服務ATMS (Advanced Traffic Management Services)
•交通控制、交通監測、事件管理、旅次需求管理等功能 •交通環境影響功能：空污/噪音等交通環境影響管理功能
▲▲
先進車輛控制及安全服務AVCSS (Advanced Vehicle Control and Safety
Services)
•車道偏移、前車距離、車側盲點等行車安全防護系統 •自動化車況偵測與安全系統 •自動車輛駕駛
▲
緊急救援管理服務EMS (Emergency Management Services)
•緊急事故通告：提供事件(故)緊急通報之服務 •緊急救援車輛管理、自然災害通報與管理等服務
▲
電子收付費服務EPS (Electronic Payment Services)
•電子收費系統 •電子票證系統
弱勢使用者保護服務VIPS (Vulnerable Individual Protection Services)
•行人/自行車/機車騎士安全維護服務
資訊管理服務IMS (Information Management Services)
•資料蒐集彙整及分析應用 ▲
35
商用車輛營運服務(CVOS) (1/2)
35
智慧偵測 統計分析 安全駕駛 節能減碳
行車監控 溫度偵測與告警 IO狀態偵測 即時與歷史行車
影像監控調閱 事件影像紀錄
ADAS安全車距、偏移車道、打瞌睡偵測
超速、急加減速、急過彎偵測等駕駛行為偵測
進出危險/管制區域告警
緊急求援
駕駛行為分析 *超速、怠速統計
車輛使用記錄 *行駛里程、駕駛
工時、油耗統計
KPI指標統計 *異常次數統計、
準點率
急加減速偵測 怠速偵測 *車速小於10km/h
且持續3分鐘以上
油耗管理 *加油發票記錄/總行駛里程計算各車輛平均油耗
• 掌握車輛狀況，提高營運管理效率
• 即時監控偵測，降低營運成本
eFMS
GPS衛星
4G 車訊快遞
雲端服務 車機 司機
網站、App 企業車隊
溫度感測器 I/O感測器 條碼機
車隊管理者
服務架構
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商用車輛營運服務(CVOS) (2/2)
節省能源消耗：降低油耗量 減少CO2排放：縮短怠速時間
2,850 輛車每年共節省約 NT$820萬元 油料成本
減少48%
減少9.9% 減少45%
1,690 輛車每年共節省約 NT$1096萬元 油料成本
捷O
O榮
捷O
2,850 輛車每年共減少排碳量約136,000kg
1,690 輛車每年共減少排碳量 600,000kg
減少11.9%
O榮
37
先進公共運輸服務(APTS) (1/2)
• 藉由資通訊技術應用，改善公車營運效率及服務品質，提升大眾運輸載客率及營收
• 管理中心納管全台約6,800部公車車機，約佔48.5%
• 提供民眾透過網頁、電話及App查詢車輛動態資訊
車輛即時位置及道路狀況資訊
排班調度與車輛派遣
導入ADAS設備協助駕駛行為監控與行車安全管理
APTS服務架構
政府單位 公車乘客
客運業者
公車預計抵達時間
到站播報與顯示
路線/站位資訊
票價/時刻表資訊
監理稽核與管理
行車安全管控
公共運輸指標提升 手機App應用程式
智慧站牌
LCD資訊看板
38
先進公共運輸服務(APTS) (2/2)
人力資源有效節省
違規事件明顯減少
以6,800 輛車估算
每年可節省燃油消耗 ：742,868 L
每年可減少碳排放量：1,859 噸
56% Off
節能減碳，降低營運成本
人力配置
作業效率 大幅提升
建置前 每年總怠速時間：9,000 分鐘 建置後 每年總怠速時間：4,000 分鐘
提升民眾搭車便利性
虛擬智慧站牌與智慧乘車
39
清潔車到站時間預估(APTS)
預估到站時間
資料蒐集 資料前處理 模型訓練 到站時間 使用模型
預測到站時間
資料 • 到站/離站時間歷史
紀錄
• 車輛行駛軌跡紀錄
• 環境資訊(如天氣)
預估到站時間
關鍵技術
資料分群
資料特徵抽取 (週次、星期別、天氣資訊)
迴歸預測模型
清潔車到站時間預測準確度: 75% (運研所對於公車預估到站準確度建議為70%)
到站時間預測
y = 0.0365x + 160.42
y = -0.5063x + 1180.5
y = -0.0507x + 246.79
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
第n
+1站到第
n+
2站旅行時間
(seco
nd
)
第n站到第n+1站旅行時間(second)
星期六 星期一和星期四 星期二和星期五
線性(星期六) 線性(星期一和星期四) 線性(星期二和星期五)
分群+線性迴歸
清運e點通APP
40
國道旅行時間預測(ATIS)
資料蒐集 資料特徵 萃取
模型訓練 旅行時間 使用模型預測旅行時間
CMS資料
氣候資料
VD資料 eTag資料
GVP、CVP
油價資料 日期資料
關鍵技術
短期旅行時間預測
多元歷史資料彙整及 路況預測特徵選擇
未來日旅行時間預測
多元交通資料 路況快易通-國道壅塞預警
蒐集分析交通大數據
(2015 ~2017年，約
400億筆、3TB資料)
建立全台共408個國
道路段之預測模型
CHT路況快易通APP-預警國道未來30分鐘內壅塞路段，協助民眾迴避，下載人次>44萬
短期旅行預測(30分鐘內)
誤差約5%~10%、
未來日預測(隔天~未來
100天)誤差約7%~15% 與高公局合作透過1968網站及APP提供民眾查詢縱向國道未來3個月內旅行時間預估。
41
案例: 工具機管理
• CHT方案 :
– 提供機台遠端維運與預測保養，達到快速處理與縮短故障時間
– 跨廠區管理、產能分析，即時掌握各廠生產狀況與稼動率，提升產能
– 開發行動APP，提升管理效率
• 特色：
– 雲端管理，減少跨國維運成本
– 預測保養，減少無預期故障
– 跨廠區與行動化，隨時隨地管理
– 穩健資安防護，傳輸過程安心
IoT服務平台
(3)精密組裝區 (1)機台整合 (2)跑合機監測
控制閘道器
預測保養
工具機智慧管理系統
跨廠管理 遠端維運 產能分析
XX機械台中工業區廠房示範產線案
資安憑證 (PKI)
資安憑證 (PKI)
資安憑證 (PKI)
行動化管理APP
診斷分析 設備稼動 切削分析
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工具機震動預測保養分析
• CHT方案:
– 與工具機製造商合作，提供頻譜
與機構對應關係
– 開發控制閘道器擷取加速規、主
軸轉速…等感測資訊
– 建立AI模型自動分析及判斷異常
(軸承偏移、機構鬆脫等)通報進行
檢修
– 回饋機台參數至AI模型訓練，提
升模型之預測能力
• 效益
– 降低30%無預警停機率
– 提高機台價值
維運人員
震動分析預測保養情境
收集機台資訊
建立 AI 模型並分析
機構鬆脫 軸承偏移
Internet
控制 閘道器
正常情形
維修人員
零件劣化 通報處理
回饋並校正AI模型
智慧製造管理平台
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案例: 智慧城市運籌管理 (IOC)
• 打造智慧運籌管理中心(IOC)成為智慧城市之大腦中樞世紀
• 落實IOC三大核心: 營運監控、智慧治理、決策輔助
應用案例
• 台中IOC
• 桃園IOC
• 台中花博
後續整合
• 智慧路燈
• 智慧站牌
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IOC 架構
核心模組
智慧環境/防災
決策管理
智慧分析
智慧運籌管理中心(IOC)
市民 決策主管
智慧應用模組 領域應用模組 雲平台
感測器 車機 攝影機 AR裝置
Device SDK/Adapter (DMP)
智慧交通 智慧能源 第三方應用1
AI預測
Dashboard
營運監控
事件 管理
資料 檢核
資料 鏈結
業務承辦
決策輔助 智慧治理
訊息 管理
協同 運作
營運管理人員
第三方 公開資料
政府 公開資料
大數據 分析資料
決策支援 分析預測 訊息通知 協同運作管理 資訊聚合 營運監控
….
政府資訊系統
地磁
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道路施工影響分析
多元資料界接 資料特徵 萃取
建立施工時段預測模型 負評指標預測
預測施工時段 投訴量
數據分析與預測
施工時段投訴量預測
多元歷史資料分析及 特徵萃取
負評指標預測
多元資料界接 負評指標預測
萃取工務局、交通局
、資訊中心、市政信
箱等多元資料(共1.8億
筆)特徵，建立施工時
段預測模型
施工時段投訴量預測準確率達92% 綜合旅行時間、車速及施工時段投訴量等因子演算負評指標預測
成功使用於桃園智慧城市平台，做為桃園市工務局核准計畫道路施工時段的重要決策依據
施工日期 2018/6/5
施工地點 桃園區中興里民安路1號
建議可核准之施工時段
0-6 7-17 9-16 19-24
施工時段
Average
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人潮足跡分析
• 針對重要活動分析人潮屬性與動向，供市府安排增進經濟效益活動、強化交通管制、彈性佈建便利設施等
– 協助桃園市府分析2017跨年晚會人潮屬性與動向，供市府進行動態
交通管制、疏導人潮
2017年桃園跨年晚會人潮屬性分析 (非六都人潮較2016跨年大幅成長近70%， 來自台中的人潮成長幅度最大為143%。)
2017年桃園跨年晚會人潮動向分析 (人潮移入方向以會場之西南、東南、南方等為主，
移出方向則以會場南方為主)
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結語
• IoT 發展趨勢
– 5G : 低時延/大連結
– AI : 智慧化
– Cloud/Edge : 平台化
• IoT 為高度垂直產業相關
–CHT提供網路與開放式IoT平台，與各資通訊及
服務業者合作，共建IoT生態圈
謝謝聆聽 敬請指教
