物聯(lián)網、工業(yè)4.0和能源管理齊頭并進 加速產業(yè)智能化升級
在物聯(lián)網、工業(yè)4.0和能源管理的趨勢交集后，技術加上管理優(yōu)化，各方多看好其降低成本，提升績效的潛力。惟相關應用是否契合組織目標，又是否能滿足經濟效益，仍得盱衡全局。
常見的狀況是，企業(yè)過早投入尚未熟悉的科技，造成無法善用技術的成本高過先占優(yōu)勢。具體地說，若以能源成本審視物聯(lián)網與工業(yè)4.0，何種方案較有成本效益？在導入技術革新的同時，又該如何兼顧財務條件，都是組織經營應考慮的關鍵。
物聯(lián)網發(fā)展的進程和必要性有目共睹，SetTIng the Standard for AutomaTIon（ISA）研究預估，至遲2020年，全球物聯(lián)網設備總數(shù)就會達到500億單位，每人平均約有200項裝置。而專為物聯(lián)網設計的查找引擎Thingful，也應證物聯(lián)網的成長規(guī)模與速率。
盡管物聯(lián)網建構了龐大的資料量，但已分析者不過3%；已標記且未受影響者也不過15%。另一方面，無論物聯(lián)網的服務業(yè)者或潛在用戶，都還在思索如何善用物聯(lián)網完善決策，以兼顧效益與投資報酬。
另外，除資料搜集與通訊傳輸設備所費不貲外，物聯(lián)網也潛藏資安與能源負擔。2016年美東的大規(guī)模遭駭事件，便凸顯萬物聯(lián)網的可能風險；而國際能源署（IEA）也預估，至遲2025年，物聯(lián)網相關的能源消耗，就會等同葡萄牙一年的發(fā)電量。
再深入以技術成熟度評估，盡管物聯(lián)網已邁入「過高期望的膨脹期」（Peak of Inflated ExpectaTIons），但機器學習等配合技術相對猶新。因此組織最好事先能有明確藍圖，才不致迷失于錯綜的集成脈絡中。
不過支持者認為，能源效率是物聯(lián)網和工業(yè)4.0的最大優(yōu)勢，并援引美國能源效率經濟委員會（ACEEE）和麥肯錫（McKinsey & Company）的研究數(shù)據佐證，指出這些科技可促成10~20%的節(jié)能幅度。
其中運輸物流業(yè)可說是物聯(lián)網效益的最大受惠者。如與人工收費站相較，無線射頻識別（RFID）能省下4%的燃料消耗。另外，衛(wèi)星定位與導航也可節(jié)省12~16%的油耗。而且這些物聯(lián)網帶來的好處，尚不包括生產力與團隊管理的優(yōu)化。
在建筑領域，物聯(lián)網也有亮眼表現(xiàn)，其中又以空調、照明和能源管理為最，在主動式能源管理的架構下，中型建筑的節(jié)能幅度約為10~25%不等。
一般而言，互聯(lián)網內含元素的連動程度越高，節(jié)能效果越有可能提升。例如根據負載曲線（load shaping）優(yōu)化的建筑物能源管理系統(tǒng)（BEMS），若能搭配目標鎖定（geofencing）功能，能源效率還可更上層樓。
吊詭的是，盡管能源效率是工業(yè)4.0與物聯(lián)網的一大優(yōu)勢，但卻不是多數(shù)采用者的主要動機。這一方面可能是智能化的各方解讀差異，但也是許多組織本身都還在自我探索，因此礙于不確定風險與財務限制等顧慮而無法貿然投入。
可以確定的是，組織引進相關技術后，能源經濟效益確實改善。艾默生過程管理（Emerson Process Management）分析師以年產量25萬桶的釀造廠舉例，說明設備穩(wěn)定與能源管理較佳者，年營運成本約比一般同業(yè)低上1，230萬美元左右。
回顧臺廠經驗，2017年在經濟部工業(yè)局輔導下，盈錫建構6個智能廠區(qū)，共約150臺機器導入物聯(lián)網，此后人均產值提升13.6%、設備稼動率提高20%、產品良率提升7%；而紡織業(yè)者力麗透過智能升級，產值估計增加新臺幣4，000萬元，人工操作時間減少10~15%，加工絲質量A級率還增加到96%以上，客訴率降低10%，品牌形象因此看漲。無論工業(yè)4.0或物聯(lián)網，數(shù)碼化與信息輔助要帶動產業(yè)升級，首要前提是經營者對經營生產流程得充分了解，才能厘清能源使用與運轉設定等要素間的關系。其次是實時監(jiān)控資料回饋后，有無相應適當?shù)男袆臃桨浮Ｗ詈髣t是工業(yè)4.0下的智能生產，還須綜觀耗能、產能、閑置時間與適配組合等方案，才能放大實際獲益。
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