打破數據孤島整合OT與IT，從群創案例看AI如何在產業落地
彭愷翔在Moxa座談中指出，雲界是一家新創，由伊雲谷（6689）投資，專注於串聯Cloud與Edge，並強調「把數據的擁有權取回來」。他提到，過去工業現場多以專案思維處理問題，導致系統間出現數據孤島，IT部門難以整合，甚至造成「數據誤導」。NeoEdge平台的核心在於整合OT與IT，透過ETL（Extract、Transform、Load）流程，將不同協議的數據擷取、清理並導入IT系統，再交由客戶AI團隊應用。
平台同時具備AI模型部署功能，形成「邊緣數據收集—雲端訓練—回邊緣推論」的閉環，並可即時勾稽OT數據。他強調，平台結合Moxa工業電腦的TPM 2.0晶片、X.509憑證機制及IEC-62443規範，確保數據在邊雲架構下的安全性。
在應用案例方面，群創已與雲界合作，以「PHM預測診斷」為基礎，運用五年資料與演算法建立平台，目前部署2,000顆感測器監測1,000台設備，藉由數據分析提供健康指標（Health Index），預測設備壽命與維修方向。當馬達或傳動軸出現異常震動時，系統可即時提示，避免突發停機。
彭愷翔指出，這套演算法已趨於成熟，群創正推動平台商品化，拓展至養殖、生產設備與軌道運輸等產業。雲界平台最大優勢是「不綁定感測器」，只要能輸出震動加速度的裝置皆可使用，並可整合不同品牌OT數據，避免形成新的數據孤島，為後續AI分析奠基。
邊緣AI協作驅動數位孿生，混合雲資安成製造新挑戰
彭愷翔表示，雲界推動的「邊緣協作」（Edge Architecture），讓數據能在企業內水平流通，而非傳統的垂直封閉。智慧製造不再侷限於集中式分析，而是擴展至分散式邊緣端。AI的導入，加速了數位工廠的進化，也帶來虛實整合與數位孿生（Digital Twin）的新應用。
他舉例，全球最大的鐵道車輛製造商，透過AI建立數位孿生環境，讓維修人員能在模擬場景中訓練，縮短學習曲線並提升效率。在自動控制方面，邊緣端能達成毫秒級反應，而雲端則適合進行龐大模型訓練，形成「雲端+邊緣」互補架構。
製造業者對數據隱私高度敏感，僅少數願意將數據完全上雲，因此混合雲與地端並行逐漸成為趨勢。以台達電（2308）為例，全球有近四萬台設備需要管理，如何在龐大系統中導入AI是一大挑戰。彭愷翔強調，必須遵循IEC-62443等國際資安規範，台灣「關鍵基礎設施法」也依此建構，確保數據在安全架構下運行。
除了技術應用，彭愷翔也談及國際政經環境。他指出，面對美國總統川普再掀關稅戰，若企業高度依賴美國市場，必然首當其衝，例如台灣工具機產業便是「海嘯第一排」，有廠商因此採「做四休三」因應。但若市場不以美國為重，就無須過度擔憂。雲界目前未經營美國市場，影響有限。他認為，軟體平台部署多在雲端，相關稅務負擔也相對較輕。
平台競爭與差異化，瞄準中小企業需求
談到競爭環境，他分析，研華、凌華等工業電腦廠商雖推出平台，但主要目的是促進硬體銷售，軟體僅為輔助。雲界沒有硬體包袱，能與多家工業電腦廠商合作；同時，市面上不少軟體業者強調「end-to-end」方案，但往往將數據收回自己系統，讓企業反感。雲界平台則把數據導回客戶MES或資料庫，由客戶自主決定呈現方式。
他以東元為例，雖推出預測診斷服務，但因難掌握馬達端安裝變數，數據有限；而雲界則能整合不同品牌馬達數據，並將數據擁有權交還客戶。這正是打破數據孤島的關鍵。
彭愷翔提醒，大廠有資源自行處理數據，但中小企業往往無法承擔，容易受制於外部平台。例如部分供應商提供儀表板，但數據仍存放在供應商資料庫，客戶無法完全掌握。雲界的邊緣端方案，能即時收集並勾稽生產工單，涵蓋人員、機台、物料、製程與環境數據，甚至綁定電力消耗，生成完整報表，協助企業進行全方位管理。
彭愷翔表示，雲界平台強調「泛用性」與「簡單化」，不僅適合大型企業，也適用於中小企業。他最後也補充：「Simple is beauty，簡單就是美。」
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