臺灣產業推動數據應用創新之問題與對策

隨著物聯網、5G、機器人、雲端運算以及AI等智慧科技的成熟發展，巨量數據的收集與分析作業變得較為容易進行，許多潛藏於產業現場的多樣化數據的整合以及創新應用，成為科技發展是否能夠提升顧客價值的關鍵所在。台灣產業在推動「以數據結合智慧科技發展創新服務模式」時，容易面臨1. 製造現場上各種生產設備相關數據規格難以統一、2. 投資與營運維護成本太高，不符合經濟效益、3. 供應鏈廠商相互提供製造生產相關數據的意願不高、4. 欠缺製造現場上各種數據收集之後的分類與定義能力，以及5. 製造生產流程相關數據多為人工抄寫，尚未電子化與數位化等問題。

針對上述問題，可藉由1. 促進工業聯網相關平台組織或產業聯盟之橫向連結、2. 鼓勵民間合作進行數據應用實作驗證、3. 建立產業數據應用創新的互信共創機制，促使新興產業創新規範以及研發創新網絡的成形發展。

資料來源《經濟前瞻 第190期》／中華經濟研究院日本中心 魏聰哲主任（2020-07）
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