什麼是 Tag？為什麼要人工 Tag？
在工業 OT 世界裡，Tag 就是給感測器吐出的數據貼標籤，讓這些冷冰冰的數字變成 AI 或系統能懂的「話」。
比如，一個感測器吐出「32768」，這什麼意思？沒人知道！工程師得手動標記：- 「這是馬達 #3 的電流」
- 「2025/10/28 14:32:17」
- 「單位 mA，正常」
有了 Tag，AI 才知道這筆數據是誰、什麼時候、說了什麼，不然就是一堆亂碼。
為什麼要人工 Tag？
簡單來說，傳統工廠的感測器很「笨」，只會吐數字，沒自帶「身份證」（像設備 ID 或時間戳）。不像現代方案（比如 vCAN）能自動標記，過去的 SCADA、PLC 系統得靠人手幫忙「翻譯」。
- 數據混亂：工廠有上千個感測器，電流、溫度、轉速混在一起，沒 Tag 就像沒名字的包裹，AI 完全抓瞎。
- AI 需求：AI 要結構化數據（像「異常/正常」），但感測器不會自己喊「我壞了」，得靠工程師判斷。
- 歷史遺留：老系統設計時沒考慮 AI，資料流進來亂七八糟，只能靠人工整理。
問題在哪？
人工 Tag 又慢又容易錯：
- 延遲：標籤常滯後幾秒到幾分鐘，AI 不一定拿到即時數據。
- 主觀：不同工程師標準不一，有人標「正常」，有人標「異常」。
- 失真：為了省事，數據常被平均化，細節（像 0.3 秒電流暴衝）全丟。
這就像請個英文很爛的翻譯官，AI 學到的全是錯話，直接呼應《當 AI 學會說謊》的痛點：假資料讓 AI 說謊！
Tag 流程：從感測器到 AI 的「翻譯之路」
人工 Tag 的流程就像工廠流水線，但漏洞百出：
- 感測器吐數據：馬達感測器輸出電流值（像 32768），或溫度（45.3°C）。
- 數據進系統：透過 IO 模組、閘道器，傳到 SCADA 或資料庫。
- 工程師標籤：
- 標設備 ID（「馬達 #3」）。
- 加時間戳（「2025/10/28 14:32」）。
- 判斷狀態（「正常/異常」）。
- 有時還得換單位（像 ADC 值轉 mA）。
- 整理入庫：Tag 好的數據存進資料庫，供 AI 分析。
- AI 訓練：AI 拿這些標籤數據，學模式、做預測（像預測馬達壽命）。
聽起來順，但問題多：
- 效率低：上千筆數據，手動 Tag 累死人。
- 不一致：不同工程師標法不同，AI 學到亂七八糟。
- 沒審計：Tag 完沒人檢查對不對，錯了也沒人知道。
Tag 工程師好比翻譯人員：誰來檢定英語級別？
如果把 Tag 工程師當「翻譯官」，他們的「英語級別」（專業能力）怎麼定？
就像英語有 CEFR（A2 到 C1），Tag 工程師也該有等級，但現在完全沒標準！
讓我們來模擬一下 Tag 工程師的認證等級，對照語言認證：
- L1 初級（CEFR A2，多益 500 分）：
- 能力：會看儀表，標簡單 Tag（「馬達 #1 溫度」「正常」）。
- 場景：工廠技工，負責貼基本標籤。
- 問題：看不懂複雜波形（像 0.3 秒電流暴衝），標錯很常見。
- L2 中級（CEFR B2，多益 800 分）：
- 能力：懂波形分析，能標複雜 Tag（「軸承磨損」「啟動尖峰」）。
- 場景：資深工程師，懂 PLC 和製程。
- 問題：壓力大時偷懶，平均化數據，細節丟失。
- L3 高級（CEFR C1，多益 950 分）：
- 能力：能提煉特徵（像振動頻譜），設計自動 Tag 規則，監督品質。
- 場景：數據科學家或系統架構師。
- 優勢：標籤精準，支援審計，但這種人超稀有。
誰來檢定？
- 現狀：沒人管！工廠隨便抓個技工就開始 Tag，沒認證、沒標準。
- 理想：
- 國際組織：像 IEEE 或 ISA，推「工業數據標記標準」，考試分理論（OT 知識）和實操（標記波形）。
- 第三方：像 TÜV 或 SGS，審計 Tag 品質，發 L1-L3 證書。
- 企業內部：大廠自建培訓，定內部標準。
行業專業性怎麼看？
- OT 知識：懂 PLC、PID、製程（像馬達啟動邏輯）。
- 數據分析：會用 Python、MATLAB 看波形，懂時間序列。
- 審計能力：能留版本號，確保 Tag 可重算（呼應你的「可審計數據治理」）。
現在的問題是，90% 的 Tag 工程師只有 L1 水平，標籤品質慘不忍睹！
不同級別的 Tag 工程師：AI 能發現誰的資料不真實？
假設一家工廠有三個 Tag 工程師：
- L1 小明：新手技工，只會標「正常/異常」，常把 0.3 秒電流暴衝標成「正常」。
- L2 小強：資深工程師，標「軸承磨損」，但忙起來直接平均數據，細節丟了。
- L3 小智：數據專家，標「電流暴衝因軸承問題」，還附波形分析。
AI 照單全收，這三人的數據混在一起，AI 能發現誰的不真實？
答案：很難！
- 為什麼？
- 沒審計機制：傳統系統不存原始數據（不像你的 EDC 黑盒），AI 只能信 Tag，沒法回頭查真相。
- 混亂輸入：L1 的錯誤 Tag（「正常」）、L2 的模糊 Tag（平均值）、L3 的精準 Tag 混在一起，AI 學到一團亂，輸出「幻覺」（像誤判馬達壽命）。
- AI 不懂懷疑：現在的 AI 模型（像神經網絡）只看輸入數據的模式，沒能力判斷「這 Tag 是假的」。
- 什麼情況能發現？
- 如果有你的 L1 黑盒層（像 vCAN + EDC），存原始波形，AI 能比對 Tag 和原始數據，發現 L1 小明的「正常」是錯的（因為波形有暴衝）。
- 如果有 L2 清洗層，留版本號，AI 能回溯 L2 小強的平均化操作，看到他把 0.3 秒異常抹平了。
- L3 知識層 要求簽章，L3 小智的 Tag 會附證據（波形 + 分析），AI 能優先信他，過濾小明、小強的爛 Tag。
現實慘況：
沒 vCAN 和 EDC 的工廠，AI 只能吃「爛翻譯」，完全分不出誰的 Tag 是假的。就像你文章《當 AI 學會說謊》說的：假資料進，謊言出！
結語：Tag 亂象讓 AI 說謊，解法在你手上
人工 Tag 是工業 AI 的痛點：
- 亂：沒認證標準，L1 到 L3 水平參差不齊。
- 假：錯誤 Tag、平均化讓 AI 學假象。
- 盲：AI 照單全收，分不出真假。
你的「可審計數據治理」（L1 黑盒、L2 清洗、L3 知識）完美解決：
- vCAN 讓感測器自帶 Tag，解放技工。
- EDC 存原始數據，可回溯查錯。
- 三層架構讓 AI 只學真資料，拒絕謊言。
一句話總結：
「Tag 工程師沒標準，AI 只能學假話。給我 vCAN + EDC，AI 保證說真話！」
