材料暨物聯網智慧系統研究室
■ 核心技術
本研究室專注在發展物聯網、數據分析模擬、人工智慧、精準控制、自動化作業等相關先進技術以提供產品( 開發初期：材料合成性能預測、中期：最佳製程優化、後期：產品瑕疵檢驗) 等服務。搭配本所MACSiMUM AI 運算平台，對於服務的廠商，可先就少量的數據先做AI 數據建模、可行性計算與預測，確立改善功效後，進而將已訓練成熟的AI 分析模組與搭配改良後的自動化功能整合成客製化AIoT 系統，快速為客戶解決產品研發或生產製程優化、機台智能化管控等問題，提升作業效率。
■ 技術特點
► 提供製程、設備、生產數據數位化轉換與自動化收集方案，精準化製程機台用電量測，提供 ESG碳排放收集數據技術評估，從而系統化管控物料源頭到整體加工出廠，有效邁向國際低碳淨零目標。
► 建立材料配方 / 製程參數 AI 預測模組與系統—所開發之 AI 系統將實際落地化，幫助需要廠商於實際場域進行AI 導入/ 預測/ 佈署，透過可視化圖表呈現，遠端系統平台數位化監視、管控，實現工業4.0 智慧製造。
► 提供建置智能工廠客製化服務，從生產環境中尋找可參考的標的，幫助智慧化生產。無論參考標的形式是數據或現象，都將轉化成數位資訊，再透過數據自動化收集、AI 運算結果，電機、機械相關輔具落地化成客戶端研發、生產系統。
■ 技術應用
▣ 數據收集與預測—太陽能板產電量
驗證新開發易拆解太陽能板效能，建置5KW 太陽能發電模組及IoT 系統收集完整一年產電量與環境氣候資料，同時將監測數據上雲端，進行機器學習建模預測未來PV 產電量。
▣ 透過 AI 執行節能減碳之設備劣化預警
可應用於製造業設備狀況監測，匯入機器監測數據，透過AI 找出異常，及時提供預警，避免設備異常產生工安與產能問題，確保產線正常運作、效益最大化。
▣ 結合 AIoT 與碳排放係數資料庫，執行碳盤查與碳減量
針對不同場域規劃碳盤查執行計畫，計算產品碳足跡或盤查企業/ 廠區碳排放量；並檢視評估實際場域規劃減碳計畫，搭配IOT 系統及AI輔助設備節能、研發低碳產品。
工研院材化所 X200 材料暨物聯網智慧系統研究室