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智慧化不外乎4部分：硬體、軟體、運(yùn)算能力及后續(xù)分析。硬體部分有終端、感測、通訊、顯示、監(jiān)控等，以通訊為例，未來智慧工廠的無線傳輸將以ZigBee為主流，其優(yōu)勢在能夠建立大量節(jié)點(diǎn)且能節(jié)省更多耗能，而基礎(chǔ)網(wǎng)路設(shè)施仍是透過相當(dāng)成熟的乙太網(wǎng)路進(jìn)行資訊傳輸。

軟體部分則如監(jiān)控的人臉辨識、共通的通訊協(xié)定及互通的管理平臺；運(yùn)算能力與后續(xù)分析則有賴于云端的建立與導(dǎo)入，云端運(yùn)算與大數(shù)據(jù)分析對智慧工廠的運(yùn)作模式相當(dāng)重要，前述提到的偵測設(shè)備使用狀態(tài)與發(fā)現(xiàn)異狀并事先預(yù)警，即應(yīng)用大量歷史資料進(jìn)行比對，再進(jìn)行未來行為推測的預(yù)測機(jī)制。

大數(shù)據(jù)及云端運(yùn)算的建置通常非多數(shù)廠商所專業(yè)，如已推出多年的Hadoop，其生態(tài)系統(tǒng)相當(dāng)龐大，普通廠商往往難以了解該如何應(yīng)用或更新新技術(shù)，也因?yàn)槿绱?，目前大?shù)據(jù)的應(yīng)用讓許多廠商仍難以抉擇是否要投入。

但事實(shí)上大數(shù)據(jù)分析早已成為世界趨勢，不論是智慧聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)，前端感知層及中間通訊層的建立再如何完善，若是缺乏后的運(yùn)算層進(jìn)行趨勢與商業(yè)分析，那物聯(lián)網(wǎng)與智慧聯(lián)網(wǎng)就不能稱為成功，廠商也只是徒增硬體與軟體上的成本而已，對真正改善廠商的運(yùn)作流程完全沒有幫助，尤其在工業(yè)與制造業(yè)已經(jīng)逐漸再次獲得政府與企業(yè)界青睞之后，大數(shù)據(jù)商業(yè)分析將會是真正邁入下一階段的利器。