在工業領域運用物聯網與大數據分析的概念，不但可增加產量還同時可以提高良率，而要達成此一目標，須藉由導入工業用智慧型感測器，來增進馬達與電池這兩樣工業基礎設備的可靠度與效率，進而提升產量與良率。
大數據與物聯網(IoT)是最近幾年熱門的話題，前端的物聯網作用在於個體的感測與資訊蒐集，其主要目的為提供一個即時可靠功能來解決立即應用的需求，在消費產品中最常見的就是穿戴式裝置，而大數據技術則可以將這些物聯網蒐集到的各種資訊加以分析與整理以便提供更精確的「需求」評估，而後提供各種不同服務或產品的決策。這是在資訊科技融入到日常中的每一秒後，讓整個環境改變到與過往不同的生活模式。
這樣的發展在工業上也產生了工業4.0這個革新想法，依前述大數據與物聯網的關係，在前端其需要的是各種不同的感測器來得到基礎裝置的各種行為資訊，而工業上藉由智慧型多元感測器的導入來增進馬達運轉與能源的使用效率，從而強化生產設備的可靠度，提升產量與良率。
舉例來說，在馬達中不但可利用霍爾元件來感測磁極位置進而控制轉子運轉，並監控磁場的強弱，更可以提供工程師各種不同的馬達的特性與健康狀況。另一方面，整合負載分析與電池電源在不同負載動態下就更能夠提高能源的利用率，而電池陣列監控與感測可以得知電池的使用狀況、殘量，估計各種健康狀況、過載與短路保護。
智慧型多元感測器導入馬達應用
在圖1中可以看到當一個傳統的永磁同步馬達加入多元感測器後，再透過整合智慧控制，就可診斷電壓、電流、振動、熱、磁量感測與位置等物理資訊，馬達端就可以對於定轉速、定位、定馬力、定轉距、力回饋、抗振動、過熱、過載、短路與堵住做立即處理，以正常地工作。
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| 圖1 加入多元感測器的永磁同步馬達，再透過智慧控制的整合與診斷，就可以針對各種控制立即處理以供正常地工作。而透過無線傳送，能夠讓工程師在近端維修直接操作手持式裝備進行維修與故障排除。 |
振動以往是須要先透過分析機台本體與工作物品的數學模型，然後再抑制不同的共振頻率，而有了振動感測後，不用這麼複雜的分析，就可直接透過自我動態調整來抑制。
透過無線傳送以上的各種資訊與長期監控磁場、振動與熱的變化，就可知道是否絕緣劣化、設備老化與氣隙不平均或是否造成效率降低，這些資訊讓工程師能夠準確地在近端維修或在遠端排除故障。在後端大數據分析過的資訊，則可以使製造商掌握更好的材料特性與構造優勢，用以製造更好的馬達與更低的價格。
在機械手臂的應用中，若有這種智慧型馬達，不但可以做到精確的定位控制與力回饋，重要的是能夠提供更好的可靠度與故障排除。在機器人的應用中，由於各個關節都需要馬達，想要做到準確控制與回饋，對於控制器選用與撰寫程式都是非常大的挑戰，而智慧型馬達可透過裝置間的自動調整，在雙足或多足機器人上甚至可以做到自發運動(Locomotion)(圖2)。
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| 圖2 (a)機器人的每一個活動關節都須要馬達帶動；(b)行走分析圖。透過智慧多元感測器能夠讓馬達像生物的神經元一般，而神經元(馬達)與神經結(控制器)的組合就可以產生很多已知的神經網路行為，而自發運動就可順利地產生。 |
智慧型多元感測器導入電池應用
在電動車的應用中，電池的有限能量要如何利用是一個左右成敗的關鍵，將影響到車程的長短，另外，電池壽命與老化也考驗著對於負載變化與電池殘量間的最佳化工程。
負載變化與馬達效率以往都只能倚賴效率良好(90%以上)的永磁同步馬達來加強，因為這種馬達從輕載(20%)到重載(90%)效率都極高，而推動車輛本身剛好也是運作在這個負載範圍，所以高價馬達變成車價不可降低的原因之一。
車輛的負載瞬間變動很大，造成電池會在低效率的情形下運作，如大腳啟動或超車也是難以克服的問題。另外，電動車異於引擎車的四輪獨立控制(用於車身穩定與其他特殊控制)、動能回收都是對於電池利用的挑戰。以上這些問題都是可以在智慧型多元感測器導入電池應用後得到改善(圖3)。
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| 圖3 當電池整合智慧型多元感測器後，就可以運算電池陣列的殘量與負載狀況，進而調整電池陣列之輸出最佳化的電壓與頻率，馬達就能夠獲得最佳化的功率面對不同負載。 |
結合大數據分析 物聯網前景看俏
在工業應用上，可以看到對於智慧型多元感測器的需求，當基本設備如馬達與電池導入這樣的技術後，不但增加可靠度與精密度，並且對於故障的排除都可以立即地反應。另外，從多元感測器獲得裝置資訊，還能夠透過大數據分析對材料與結構提出更好的驗證，不再只是透過實驗室中的模擬環境來預測。
(本文作者任職於工研院資通究所)