預測性維護 (Predictive maintenance) 有助於企業延長設備年限能否延長，藉由讓生產系統更加可靠，來減少設備的停機時間。在本系列文的前 2 篇文章中（第一部分和第二部分在此，歡迎讀者閱讀），我們確定了企業可能會想部署預測系統的原因，並說明了一般匯入預測系統的感應器和資料類型。在本系列文的第三篇也是最後一篇的文章中，我們將會解釋我們如何從 Google Cloud Platform (GCP) 各項產品中，建立一個完整的預測性維護參考解決方案，包括Cloud IoT Core、...

維護產品、設備和程式的安全性，是企業的必要需求。研究人員（或駭客！）每天都會發現新的安全漏洞。或許，有些公司認為他們的規模並不足以成為駭客的目標，但事實上，若是在分散式阻斷服務攻擊 (DDoS) 的情況下，駭客會隨機占用主機（數量越多越好）來達到特定目標。資安不能是事後諸葛，對於任何有雲端連接設備的公司來說，最好的方法就是加強身份識別、安全加密及存取控管。但在物聯網世界中，這個過程並不像聽起來那樣簡單。 接下來我們會介紹 Acme 的故事，這是一家假想的公司，它們正計劃推出新一代的雲端連接設備。...

近年來，名為工業 4.0 的現象持續在製造業帶動轉變：工廠變得越來越「聰明」。因此，工廠在獲得技術工具的情況下，努力提高生產率、營運效率與安全性。許多工廠都將新舊機器結合在一起，而使工廠更聰明的第一步，就是啟用「預測性維護（PdM）」。 「預測性維護」著重識別傳感器和產量資料中的固定模式，這些模式代表設備狀態的變化，通常是特定設備的磨損。借助預測性維護功能，公司可以確定資產的剩餘價值，並準確確定製造工廠、機器、元件或零件何時可能發生故障、需要更換。 本系列文章共 3 篇，在第一篇文章中，我們將解...

在系列文的第一篇中，我們為大家科普了預測性維護 (predictive maintenance) ；預測性維護會識別感應器和產量資料中的特定模式，這些模式會顯示設備狀況的變化（特定的穿戴式裝備）。借助預測性維護功能，公司可以確定資產的剩餘量，並準確預測機器、組件或零件何時可能發生故障需要更換。 在我們的系列文的第二篇，我們將解釋一些資料探索技術，對機器學習的類別進行比較，並以範例來探討執行「預測性維護」時的一些公式和指標。 一、資料探索 資料探索 (data exploration) 階段的目標...