「巨量資料應用」


  當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。

  在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 「巨量資料應用」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7289&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/08)
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何謂「工業4.0」?

  所謂工業4.0(Industrie 4.0)乃係將產品用最先進的資訊和通訊技術緊密結合。其發展背後的原動力是快速增長的經濟和社會的數位化。在德國,它不斷地在改變未來產品的生產及加工方式:自蒸汽機、生產線、電子和電腦技術之後,現在確認了「智慧工廠」(Smart Factories)乃是第四次工業革命。   德國「工業4.0」一詞源於2011年德國教育與研究部(BMBF)在其高科技策略(Hightech-Strategie)下的研發計畫。而如何落實工業4.0,則可從德國科學技術院(Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, acatech) 與德國高科技策略之研究聯盟顧問委員會(Forschungsunion, Wirtschaft und Wissenschaft begleiten die Hightech-Strategie)共同提出之「工業4.0:實踐建議報告書」 (Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0)窺見整體計畫。   它的技術基礎是資訊科技、數位化的網路系統,藉由該系統,可以實現超強的自行組織運作的生產流程:人、機器、設備、物流和產品在工業4.0中,得以在同一個平台上相互溝通協作。不同企業間的生產及運送過程可以更聰明地以資訊科技技術相互地溝通,更為有效和彈性地生產。   如此一來將有助於產生智慧型新創價值的供應鏈,其囊括產品生命週期的各階段-從開發、生產、應用和維修一直到回收產品階段。藉此,一方面相關的服務可從客戶對產品想法一直到產品的回收都包括在內。因此,企業能夠更容易地根據個別客戶的要求生產定制產品。客製化的產品生產和維修可能會成為新的標準。另一方面,雖然是生產個性化商品但生產成本仍可以降低。藉由新創價值供應鏈相關企業的相互串聯,使產品不再只是各個流程得以優化,而係整體的創新價值鍊的整體最適化。如果所有資訊都能即時提供,一個公司可以儘早快速回應的某些原材料的短缺,生產過程可以跨企業地調整控制,使其更節省原料和能源。總體而言,生產效率能夠提高,加強企業的競爭力和提高生產彈性。

數位基礎建設的挑戰與未來-以歐盟「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」白皮書為中心

數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代,顯得非常重要,也是世界各國重視的議題之一,歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」(WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?)白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣,包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設,將無法順利完成數位轉型及提升競爭力,況且人工智慧以及物聯網時代的到來,正在改變全球消費者的習慣,因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點,但要完成目標,需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金,更需仰賴公私協力才可順利達標,因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力,促使企業投資者以龐大的金流支援,而企業投資者之目標以獲利為原則,因此如果要吸引大量投資人進場,必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到,歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低,且歐盟因為成員國眾多,缺乏單一的市場,難統籌規範,更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中,針對參與者沒有明確規範,諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係,使得參與者無所適從,如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題,白皮書建議以三個支柱作為框架,其一為打造共同連結的運算網路系統(Connected Collaborative Computing)作為歐盟經濟體的中樞神經;其二為建立單一的數位市場,整合各國市場機制並建立完善法規制度;最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性,否則遭到攻擊,將會威脅歐盟各國。 數位化的時代,不僅可提提升運作效能,更能促進永續發展,然而工欲善其事,必先利其器,數位基礎建設為不可少之一環,鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題,歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展,或許值得我國持續關注。

美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。

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