KangarooTEC
2 位追蹤者
KangarooTEC
2 位追蹤者
EDC設備雲是一個專為工業物聯網打造的智慧平台，強調「AI Ready」理念。透過隨插即用感測器與邊緣運算，企業能快速獲取高品質數據，並即時可視化、分析與管理。無論在製造、能源、建築或農業場景，EDC都能將數據轉化為洞察，協助企業降低成本、提升效率，邁向智慧化與永續經營。
在全球數位化浪潮下，製造業的轉型已成為不可逆的趨勢。然而，傳統產業與中小企業普遍缺乏IT專業人才，難以複製大企業的模式。肯革陸科技歷經十年研發與實踐，推出「EDC系統」，以AI Ready、隨插即用、零門檻維護為核心理念，讓非專業人士也能輕鬆部署與運用物聯網技術，釋放數據價值，助力企業邁向智慧化與永續經營。
全部內容
由新到舊
一、從「能管得動」到「要理得清」
自動化時代最大的成就，就是我們終於能「管得動」機器。
控制系統幫我們維持穩定，只要數據有偏差，它就會立刻修正。
但進入 AI 時代之後，我們開始發現——
能管得動，不代表能理得清。
控制論關心的是系統穩不穩；
治理論關心的是，我們懂不懂這個系統為什麼這樣
什麼是 Tag？為什麼要人工 Tag？
在工業 OT（運營技術）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
你有沒有發現？
現在到處都在開「工業 AI 培訓班」、講「AI 落地案例」、還有人自稱「AI 顧問」，教你怎麼搞智慧工廠。
我每次看那些案例，都毛骨悚然！
因為我知道：
那些 AI，其實是在學虛擬資料或失真的資料！
1、 AI 不是在學，是在背假象
你以為感測器送進去的是「原始訊號」？
本文探討為什麼CCTV DVR被廣泛接受，而IoT系統卻普遍缺乏類似的數據記錄機制（DVR）。作者從用戶需求、系統功能、數據處理方式等角度分析，指出只留存彙總報表，忽略原始數據的風險，呼籲重視IoT系統的數據記錄完整性，並以具體案例說明數據記錄在問題排查和決策中的關鍵作用。
在生成式AI普及的時代，傳統能源管理系統僅提供報表已不足以滿足用戶需求。本文探討如何透過高密度原始數據、電力品質特徵日報及可追溯的數據治理架構，讓AI能從數據中提供更深入的洞察，協助用戶解決能源消耗問題。
本文探討傳統數據採集方式的痛點，例如重複人工、數據格式不一致和失真風險等，並介紹邊緣數據中心(EDC)如何解決這些問題，實現即時結構化數據、使用者自助定義和原始數據直接保存。導入 EDC 可為系統整合商(SI)節省工程工時、加快專案交付速度，並提升數據品質，無縫銜接 AI、ESG 和智慧運維等應用
臺灣積極推動數位轉型與AI應用，然而「Data」、「Information」、「Knowledge」等詞彙的混用，造成數據治理的理解落差。本文分析臺灣現況，提出數據、資訊、資料三層級的分層正名策略，以提升數據品質、明確責任歸屬，促進數位轉型與AI應用落地。
本文探討粗放式節能的侷限性，並深入介紹數據驅動節能的優勢，透過EMS、EDC及AI技術，精準定位高耗能環節，進行因果分析，實現持續優化，最終達到節能減碳與提升企業效率之目標。
本文探討數據驅動管理的演進，從傳統的結果管理轉向更精進的因果分析。傳統的結果管理，例如透過 RS-485 電錶監控能源使用，僅能呈現結果卻無法解釋原因。因果分析則透過更高品質的數據 (例如 EDC 電錶) 和 AI 模型，深入挖掘事件背後的因果關係，進而提出有效的改善方案，協助企業提升效率並降低成本
為什麼 AI 時代，需要一個「原始數據邊緣雲」？
數據，是 AI 的燃料
在 AI 時代，數據就是智慧化的燃料。
但你知道嗎？現在很多 IoT / SCADA 系統，給 AI 的不是「原始數據」，而是經過壓縮、過濾、事後整合的「二手數據」。
就像一張模糊的相片，怎麼能拿來訓練出準確的 AI？
