投資前的決策：為何每個PHM技術項目都需要可行性分析？

發佈日期：2024-07-09

攤位號碼：S1329

為什麼需要可行性分析？

疑慮A：「告訴我能不能做PHM就要錢？」
疑慮B：「可行性分析就是一份報告也要錢？」

　　根據我們過去的執行及實踐經驗，我們一直都是以可行性分析為起點，包含台灣中油、國家中山科學研究院、金豐機器等案例；先說結論，目前尚未遇到無法完成可行性分析的情況，但為什麼我們仍堅持進行呢？就像修理汽車一樣，技師需要拆卸檢查才能確定維修的零件以及是否能夠維修，無法僅從汽車外觀來判斷。
　　AI和大數據分析都是基於數據，我們需要透過數據分析才能得知未來是否可行，且該如何部署。有經驗和無經驗的技師的區別在於，有經驗的技師能夠初步判斷，再進行拆卸。因此，在我們進行可行性分析之前，我們也會根據過去的經驗評估標的是否具有可執行性。所以到目前來說，我們尚未遇到無法完成可行性分析的情況。

為什麼可行性分析的模型不能直接上線？

疑慮：「有了可行性分析的結果，肯定已經建立了AI模型，難道沒辦法直接上線／落地嗎？」

　　當然，模型的使用是絕對沒有問題的。但前提是我們需要先解決以下問題：（1）感測器的價格範圍從一套幾千元到幾十萬元都有，最低需要滿足什麼規格？收集哪些類型的數據才能建立AI模型？當有了數據後，這些數據應該儲存在何處？是公有雲、私有雲還是本地儲存？資料傳輸應該透過何種通訊進行？這些都是模型預測前需要考量的。（2）模型應該部署在哪裡？模型預測的結果應該如何視覺化呈現？是使用本地軟體還是網頁？正式上線後，隨著資料量的增加，模型應該如何自動重新訓練？當數據出現偏移時，模型應該如何感知並自動調整？
　　因此，這份可行性分析的結果並不僅僅是告訴公司是否可以進行，還包括解決上述問題的經驗和技術。
　　市面上有很多平台聲稱只需提供數據即可建立模型，但評價普遍不佳，這是因為除了模型建立外，還有許多像上面提到需要克服的問題。

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