生成式 AI 與物聯網融合創新，重塑工業營運模式

生成式人工智慧（Generative AI）與物聯網（IoT）的深度融合正加速推動各行業的數位化轉型，協助企業實現即時決策、預測性維護及更具前瞻性的營運優化。然而，要將這些技術從試點專案推廣至企業級規模應用，仍面臨諸多挑戰，包括海量數據的管理、模型可靠性的保障，以及邊緣運算環境下的部署與運行等問題。

作為 SDG Group（歐立騰集團旗下公司）的首席物聯網架構師，同時也是微軟物聯網（IoT）與即時智慧（RTI）雙領域的 MVP，Sander van de Velde 分享了他對生成式 AI 與物聯網如何推動工業營運變革的深刻見解。

「我們正見證生成式人工智慧與物聯網的深度融合，它能夠將即時數據轉化為預測性分析與智慧決策支援。然而，真正的挑戰在於如何實現大規模、可靠且可持續的應用部署。」

• 當前物聯網領域最重大的變化是什麼？產業仍面臨哪些挑戰？

物聯網領域最具變革性的趨勢之一，是將生成式人工智慧深度融入營運管理流程。

過去，企業主要依賴遠端監控來獲取設備運行狀態；如今，產業已逐步邁向預測性維護與智慧運維階段。借助人工智慧分析即時數據，企業能夠提前預測設備故障、優化營運流程並提升整體生產效率。然而，在推動這些解決方案規模化落地的過程中，產業仍面臨諸多挑戰。

例如，在處理海量數據時，AI 幻覺（Hallucination）等問題可能導致模型產生不準確甚至誤導性的分析結果。此外，在本地網路等運算資源有限的邊緣環境中部署生成式 AI，也為系統設計與運維帶來新的挑戰與複雜性。

特別是在海上作業平台、船舶運輸以及智慧製造工廠等關鍵場景中，企業需要建立穩健的技術架構，以確保系統的可靠性、安全性與持續穩定運行。

• 哪些技術正在對您的專案產生最大的影響？

目前，Databricks 和 Microsoft Fabric 是最具影響力的兩大平台。

這些平台能夠實現即時資料擷取與處理，逐步取代傳統批次處理模式，使企業從靜態報表分析轉向動態且由人工智慧驅動的即時商業洞察。

例如，我們正在利用營運代理（Operations Agents）作為 AI 驅動的虛擬助理，對遙測數據進行即時監測，並根據預設規則自動執行相關操作，例如：

• 向工程師發送警報通知；
• 自動調整設備的運行參數；
• 執行標準化的營運流程。

這些 AI 代理如同「虛擬工程師助理」，在標準化操作手冊（Playbooks）的指導下執行工作，從而確保決策與執行過程的一致性與規範性。

這種方式不僅減少了人工干預，還能在確保營運可控的前提下顯著提升工作效率。

• 您能分享一個利用這些技術解決關鍵挑戰的專案案例嗎？

最近，我們為一家海上作業客戶開發了一套數位孿生（Digital Twin）解決方案。

過去，客戶主要依賴電子郵件與人工回報來了解船舶的營運情況，因此資訊往往存在較大延遲。

為了改善這一問題，我們構建了一套統一的資料模型，整合以下關鍵資料：

•         船舶即時定位資訊；

•         設備遙測數據；

•         環境與氣象監測數據。

專案最大的挑戰在於構建一個靈活且可擴展的規則引擎，以應對天氣變化、設備不可用以及資源調度變動等不可預測因素。

透過將業務規則與系統邏輯解耦，並結合邊緣 AI 技術，我們成功構建了一套能夠動態調整並即時更新的智慧系統。

如今，客戶能夠即時掌握各項任務的執行進度與持續時間，從而優化專案規劃、資源配置及整體營運效率。

• 企業在擴展生成式 AI 與物聯網（IoT）應用時面臨的最大障礙是什麼？

最大的挑戰在於如何將生成式 AI 從概念驗證（PoC）階段成功推進到企業級的規模化應用。

在試點階段，專案通常使用經過篩選與清洗的資料集，因此更容易取得理想效果。然而，真實生產環境中的資料往往規模龐大、來源複雜且高度非結構化，這會帶來一系列新的挑戰：

• AI 幻覺風險；
• 資料安全與合規性問題；
• 系統效能瓶頸；
• 企業級運維的複雜性。

為了應對這些挑戰，我們主要從以下幾個方面著手：

1. 建立更完善的操作規範與安全護欄（Guardrails）
   透過明確規則、約束條件與決策邊界，引導 AI 代理做出更可靠且可控的決策。
2. 建構混合資料策略
   將即時遙測資料與情境資料相結合，例如設備層級本體（Ontology）、資產關係模型等資訊，從而提升人工智慧對業務場景的理解能力與分析準確性。
3. 推動邊緣 AI 的優化
   確保 AI 模型能在本地硬體設備上高效運行，實現低延遲回應，同時減少對雲端資源的依賴。

• 過去五年，歐立騰物聯網（IoT）戰略發生了哪些變化？

五年前，我們的重點主要是協助客戶實現設備與雲端平台之間的資料互聯。

當時，這本身就是一項複雜的技術挑戰，需要深入掌握工業通訊協議、邊緣設備管理以及雲端平台整合等關鍵技術。

如今，我們已逐步轉向採用 Medallion Architecture（獎章架構）等現代資料架構，將海量原始資料轉化為可執行的即時商業洞察。

在此基礎上，我們進一步推動預測性維護與智慧決策的發展，協助客戶在故障發生前進行預判與干預，實現從「事後回應」向「主動預防」的轉變。

這一演進過程充分體現了歐立騰致力於打通營運技術（OT）與資訊技術（IT）之間壁壘的策略方向，協助工業企業實現：

• 更智慧的營運管理
• 更敏捷的業務回應能力
• 更具韌性的永續發展

• 專家簡介

Sander van de Velde
歐立騰 Nederland（SDG Group 旗下）資料與 AI 部門首席物聯網架構師

Sander van de Velde 專注於 Azure 物聯網解決方案，為多個產業提供即時數據洞察服務。

憑藉超過 30 年的產業經驗，他設計並開發了基於以下技術的平台：

• Microsoft Fabric RTI（即時整合）
• Azure IoT 中樞
• Azure IoT Edge（Azure 物聯網邊緣）
• Azure IoT 營運
• Azure 數位孿生

作為微軟認證的 Azure IoT 專家，Sander 自 2017 年起連續獲得 Microsoft Azure IoT MVP 稱號，並於 2024 年榮獲 Microsoft Real-Time Intelligence MVP 稱號。

他長期致力於打破營運技術（OT）工程師與雲端數據工程師之間的協作壁壘，重點關注：

• 系統互通性（Interoperability）
• 遠端維護（Remote Maintenance）
• 即時價值創造（Real-Time Value Creation）

透過將工業現場經驗與先進的數據智慧技術相結合，Sander 持續推動企業實現更高效、更智慧的數位化營運。

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