2011年，德國政府提出工業4.0計畫，整合工業技術、銷售與產品體驗，透過人工智慧等先進技術，建立自動化、標準化、高效率的智慧工廠，帶動一波產業數位轉型的風潮。
全球產業正在經歷一場規模浩大的轉型革命，近年來，新冠肺炎(COVID-19)疫情蔓延全球，居家上班、遠距上課成為人們的生活常態，工廠停擺、長短料問題重創產業供應鏈，然而，早在疫情爆發之前，傳統製造業即面臨諸多難題，迫使企業、廠商重新檢視應變策略與營運思維。
凌華科技開放儀器事業產業中心IoT策略解決方案與技術事業處協理吳文中表示，從經濟學的角度來看，創新的應用需藉由科技推力(Technology Push)和市場拉力(Market Pull)的輔助，當兩者達到穩定平衡才能順利推進。智慧製造和自動化是大趨勢必然的結果，除了疫情加速轉型之外，其中亦包括人力短缺、少子化問題，許多廠商甚至移往人力成本較低的東南亞地區，如：印尼、越南等。 近幾年隨著人工智慧(AI)、物聯網(IoT)等相關技術導入，推升智慧化需求，透過不斷更迭的技術，改善生產線品質、效率與成本問題，加速實現智慧工廠、關燈工廠願景。若要達到產線無人化或人機協同作業的情境，感測器的應用不可或缺。
圖1 凌華科技開放儀器事業產業中心IoT策略解決方案與技術事業處協理吳文中提出智慧製造和自動化是大趨勢必然的結果。
科學化數據取代傳統經驗
過去台灣的傳統產業大多仰賴現場師傅的經驗傳承技術，隨著IT世代的到來，促使人們更相信數據分析、標準化的科學方法，科技的日新月異、世代隔閡，使得數位轉型成為傳統產業的必經之路。
艾默生(Emerson)台灣區銷售經理吳柏奇指出，以往傳統製造業者常常不解為何需要透過感測器收集資料，但其實系統供應商可以透過智慧流量感測器，讀取流量、溫度、壓力等數據，以更深入了解設備狀態與效率。吳柏奇舉例，氣動是現階段工業領域常見的技術，具有諸多優點，包括取得方便、成本便宜且相對乾淨。此外，其安全性高，相較於一般電氣設備、傳統馬達，更適合用於彌漫危險氣體或粉塵的工作場域，如石油化學工業、電廠、核電廠等。
然而，「洩漏」是氣動系統中損失能量最明顯的方式，一般工廠每年平均有35%的壓縮空氣是洩漏掉的。當氣動元件磨損時，就會發生洩漏，不僅必須耗用更多能源來彌補，嚴重的話還會導致機器停機，造成更大損失。透過智慧流量感測器可有效監測氣流，徹底運用取得的數據，將其安裝在機台前端，即可偵測是否有洩漏的狀況發生，亦可搭配其他類型的感測器，偵測設備元件的健康狀況，協助回報客戶即時進行預防性保養，進而提升整體設備效率(Overall Equipment Effectiveness, OEE)。
台灣傳統產業較為保守，疫情迫使廠商不得不轉型，洛克威爾(Rockwell Automation)台灣區動力控制業務暨技術經理郭勇成指出，現今工廠內新型控制系統大多可經由網路進行監控，可將風險控管降到最低，然而，過去的舊系統靈活度低，加上舊有思維和無法輕言停機升級，讓傳統產業難以在一時半刻間進行轉型。
圖2 艾默生台灣區銷售經理吳柏奇認為感測器可偵測產品健康狀況，協助回報客戶即時進行預防性保養，進而提升整體設備效率。
感測器是工廠轉型的必要條件，欲讓製程智慧化、自動化，必須仰賴製造產線的控制系統，郭勇成表示，控制系統包含三個主要元件，就如人體構造一般，可程式化邏輯控制器(Programmable Logic Controller, PLC)是大腦，可接收/發送多種型態的電子訊號，以進行中央控制；馬達如同手腳，輔助驅動系統裝置；感測器則如眼、耳、鼻、口等感知器官，負責收集裝置周邊的環境訊息。
工研院機械所工業物聯網技術組經理仲維德也表示，機器視覺可建構裝置「眼中」的世界；壓電和力覺感測器可協助裝置進行較為精細的動作；MEMS麥克風能偵測周遭環境的聲音。自動化的過程即是模擬人的行為，若要讓機台設備達到人一般的智慧化或彈性化，必須仰賴感測器收集這些細微的資訊。
郭勇成指出，針對系統升級，除了整體機台汰舊換新之外，透過加裝控制系統與感測器相互配合，可將設備數據傳送至雲端進行分析，例如在能源控管方面，透過感測器可同時收集不同的能源種類和使用的時間，藉由數據分析和調配，提供資訊讓工廠進行判斷，有效監控整體能源使用概況，進而達到節能的目的。
有線/無線感測滿足全方位需求
現今感測器的傳輸方式可分為有線感測和無線感測，郭勇成說明，有線感測可直接連到控制系統，無線感測則是透過無線傳輸的方式連結控制系統。若製造上有直接需求或需要立即反應的設備，通常仍使用實體線路，如：石化廠，假設產線中的某個感測器讀取的是製程的關鍵數據，因此需要進行即時反應，若使用無線感測則傳輸上較易有干擾、延遲等變數，無法滿足製程需求和安全需求。
圖3 洛克威爾台灣區動力控制業務暨技術經理郭勇成表示過去的舊系統靈活度低，加上舊有思維和停機所造成的損失，讓傳統產業難以在一時半刻間進行轉型。
但是在工業4.0、物聯網的驅動下，無線感測將成為未來的重要技術，由眾多感測器收集而來的大數據，匯入邊緣或雲端人工智慧系統以提供訓練機器學習模型與AI趨勢模擬分析，成為日後更精準正確決策的依據，在不需進行即時反應的情況下，即便訊息延遲也不會造成太大的影響。此外，由於無線感測技術不需布建實體線路，因此可迅速部署，未來當供應商將可靠性提升至足夠程度，便能運用在需要立即反應、需求較為嚴苛的機台上。
感測技術提升工廠作業安全性
近幾年人工智慧(AI)、智慧物聯網(AIoT)的進步，加速智慧化、自動化相關技術，吳文中說明，現今感測器已能做到狀況監控、預兆診斷，如智慧相機(Smart Camera)的應用，可補足過去的產業痛點，針對工安需求，例如半導體廠、面板廠、石化廠等，需要化學槽車運送毒化物，或是像中油需要運送燃油到各個加油站，在整個過程中，上油、下油其實是最危險的時候，過去相關人員有沒有按照SOP執行、確實穿戴護具，僅能派遣人力不定時抽查，但是現在可仰賴智慧相機、AI技術加成，即時分析每一步驟，達到更嚴密的安全監控。 此外，太陽能、風力發電將成為台灣重要綠能，離岸風場也是近年來新能源重要的發展指標，然而也有不小的維護負擔，例如設置許多風電站的雲林麥寮地區，由於當地風沙太大，在高速旋轉的狀況下，葉片上的保護塗層容易遭受刮傷，進而導致葉片受損，過去通常是派工程師到現場去聆聽，當聲音出現異常，就會進行修繕。現在可以藉由麥克風收音，透過頻譜分析找出問題。諸如此類應用潛力極大，在工業及公用事業中可謂比比皆是，將感測器結合產業領域知識，便能即時掌握設備的健康狀況，甚至結合人工智慧分析以提供預測性維護能力，在機台即將發生故障前便能準確預知，提前進行更換、維修，不僅可避免因故障而導致非計畫性停機的損失，更能有效提高產線稼動率及生產力。
自動化/智慧化推升感測需求
吳文中指出，感測器應用會有兩種需求，第一層運用在產線上的，透過感測器協助產線自動化，達到生產效益，而用來監控整體產線的運作狀況則是第二層需求。過去管理階層進行決策時，往往重視關乎生財設備的第一層需求，但是隨著缺工的情境或是意外成本增加時，第二層需求也逐漸受到重視，這時候相關監測的解決方案也會漸漸被接受，成為重要且必要的投資。
仲維德則提醒，數位轉型縱然重要，但是導入自動化和智慧製造前，需檢視工廠是否有足夠的能力應付突發狀況，以克服後續的設備養護和現代化機台衍生的問題。隨著工業感測器以及相關配套的各種技術持續進化，相信將能成為製造業持續突破數位化轉型的基礎助力。