工業閘道器已從單一功能設備進化為集邊緣運算、即時判斷、AI推論的複合式智慧節點，並在瑕疵檢測、預防性維護/保養、產線調配上改善產線效率。
在人工智慧(AI)風潮席捲之下，各領域都將AI的導入與落地視為主要工作之一，而在工業現場曾經只是充當數據通道的工業閘道器，已從單一功能設備進化為集邊緣運算、即時判斷、AI推論的複合式智慧節點。儘管在核心的產線製造活動上，基於穩定性的需求，AI介入程度不高，不過在瑕疵檢測、預防性維護/保養、產線調配上改善產線效率。
工業閘道器變身邊緣運算核心
傳統工廠的自動化是OT(Operation Technology)系統的天下，致動器、感測器、PLC各司其職，資料保留在現場。研華工業物聯網事業群資深經理黃欣怡(圖1)指出，物聯網普及後，工業閘道器負責協助OT與IT間的資料協議轉換與橋接，將原本封閉的工業數據輸送至上層系統；AI進入智慧製造之後，閘道器已不再只是左手進右手出的傳輸裝置。在邊緣AI的加持下，它開始承擔即時資料運算、初步判斷甚至控制指令發出的角色，扮演智慧製造的邊緣大腦。
圖1 研華工業物聯網事業群資深經理黃欣怡指出，AI的導入賦能工業閘道器，核心在於實現製造流程效率最大化
製造現場的智慧化，對於邊緣運算的接受度較高，因為工業生產講究即時性，許多製程以毫秒級速度運作。將AI運算下放到邊緣端，可顯著提高判斷的即時性，避免資料往返雲端造成的延遲(Latency)。此外，影像等高頻寬資料若能直接在邊緣處理，也能大幅降低與雲端溝通的網路流量，僅將無法判斷或需要模型優化的資料傳回雲端進行再訓練，優化整體系統資源利用率與成本效益，透過邊緣推論(Inference)即時處理聲音、震動、影像等感測資料。
AI的導入賦能工業閘道器，黃欣怡表示，核心在於實現製造流程效率最大化。包括精準的瑕疵檢測，以及前瞻性的預測性維護。以往透過閘道器採集感測器資料後，需送至中央系統或雲端進行判斷，或僅提供簡單預警。現在，整合AI功能的閘道器，可直接在邊緣端進行AI推論，運用已訓練好的模型進行即時診斷與判斷。這意味著，當設備出現異常時，閘道器能在現場即時報警或採取行動，例如在瑕疵檢測中直接將不良品從產線剔除。
瑕疵檢測/預防性維護/產線調配大躍進
AI的導入使得過去許多分階段作業得以在同一環節完成，改善自動化效率，並提升生產的精準度與速度。黃欣怡解釋，以瑕疵檢測為例，傳統上需要經驗豐富的工作人員在獨立站點進行人工判斷，品質判斷因人而異且易受疲勞影響。現在，透過機器視覺與AI演算法取代，判斷精準度和速度都獲得提升。即使生產流程仍維持生產站與品質檢驗站的流水線模式，AI導入能讓效率顯著提高，並減少對人力的依賴，降低人為錯誤機率。
另外，黃欣怡認為，預測性維修(Predictive Maintenance)的實現是一項重要的發展，也就是從被動維修到主動管理的轉移。過去維修多半是例行歲休，或仰賴老師傅憑經驗判斷機器異音。現在，AI透過感測器收集的大量資料進行趨勢分析，精準預測設備磨損狀況，並在問題發生前安排預防性保養，避免機器突然故障導致停機，將生產損失降至最低。
AI的導入也顯著降低了產線換線的成本。過去，人員對不同產品的熟悉度差異會造成換線過程中的磨合障礙和時間耗費。現在透過AI的自動辨識與學習能力，使得產線能更靈活地適應多樣化、客製化生產需求，提升了工廠生產彈性。
即便AI功能愈來越強大，黃欣怡說明，AI不是不需要人，而是需要不同的人。舉例來說，工業AI模型需靠大量標註資料學習異常與正常樣態，而這樣的判斷往往仰賴具備經驗的資深人員進行資料標記與驗證。這樣的反覆訓練與修正，才能讓AI真正成為工廠智慧化的助力，所以原有的專業員工，並不是被AI取代，而是調整工作樣態。
工業閘道器智慧化進行中
隨著AI進一步融入邊緣端，未來的工業閘道器將扮演更多元的角色：不只是資料中介，也可能是邊緣判斷者、自主調度者與協作控制核心。工業閘道器從簡單資料橋樑，蛻變為具備AI能力的邊緣運算單元，這股趨勢在近兩年開始顯著並持續加速。
展望未來，工業閘道器將持續演進，成為智慧工廠中不可或缺的邊緣大腦，滲透到生產線每一個環節。它不僅會繼續連接OT與IT的數據，更將深化其作為邊緣AI大腦的角色，在靠近數據源的地方，實現即時、精準的智慧判斷與執行。將引領製造業邁向更高效、更具韌性、更智慧化的新時代。