解決方案

透過感測器聯防、NB-IoT、AI邊緣運算、區塊鏈技術，打造智慧水資源監測及示警系統：
● 採用NB-IoT無線通訊技術，具低佈建成本、低功耗、長傳輸距離、高通訊穿透力，可深入地下。
● 設計智慧感測聯防機制，降低整體能耗，延長系統壽命，減少系統維護成本。
● 配合AI邊緣運算及雲端巨量資料分析，提供水資源網路即時監控及預警之智慧服務。
● 使用安全區塊鏈技術保護水資源資訊安全並提供自動告警。

● Unable to provide efficient information regarding production progress for each order during sales meeting
● Lack of traceable information
● Implement MES to help manager understand how current conditions on the plant floor
● Establish traceable systems to enhance traceability and consumer trust

支援長距離低功率之智慧型霧運算物聯網閘道器
補助單位 : 經濟部/永洋科技
本計畫開發一多用途物聯網閘道器，藉由整合多種低功率無線通訊裝置(LoRa、Zigbee、Bluetooth)與工業常見PLC通訊協定(FINS、MELSEC、EtherNet/IP)於一台物聯網閘道器以大量降低異質性智慧製造情境中環境布建的成本，協助業者輕鬆打造智慧製造的情境。

補助單位 : 中冠資訊/經濟部
本計畫由中鋼集團旗下中冠資訊主導開發，整合哈馬星科技、永洋科技、工研院、成功大學、高雄應用科技大學、高雄中山大學南區產業發展中心等單位組成扣件服務雲團隊，提供「產業拓銷媒合平台」、「產業技術與知識平台」、「供應鍊管理平台」，扣件雲利用雲端技術達成「品牌服務、研發設計、製程管理」，以提升產業整體效能，帶動產業收益。

● Smart sensing and data analysis for improving production efficiency.
● iOS/Android Mobile app for real time monitoring, alarm notification and data report generation in anytime and anywhere.
● Smart Manufacturing.

● Labor-intensive production flow
● Mature cultivation relies on manual work
● Lack of automatic operation and production
● Automatic control and remote monitoring to increase productivity
● Maintain optimal conditions for flower induction facility to ensure better production quality that increases revenue
● Smart watering to reduce the labor demand

● Labor-intensive processing flow
● Lack of automatic operation for processing and storage
● Lack of traceable information
● Maintain optimal conditions for frozen warehouse to extend the shelf life of sweet potato to two months
● Establish traceable systems to enhance traceability and consumer trust.
● Automatic control and remote monitoring to improve process efficiency

● Lack of systematic operation in processing and storage
● Lack of traceable information
● Maintain optimal conditions for ripening process to decrease the scrap rate of premium banana by 10%
● Control the temperature, humidity, CO_2, and C_2 H_4 for frozen warehouse to extend the shelf life of green banana
● Establish traceable systems to enhance traceability and consumer trust

透過RFID感測器、攝影機、麥克風、環境各項感測器之資料，經由資料分析、機器學習、影片追蹤深度學習演算法及音訊識別演算法來分析豬隻健康狀況並給予適當照護。
● 採用深度學習技術追蹤豬隻行蹤，分析豬隻活動量，藉此推斷豬隻行為及健康狀況。
● 藉由秤重、流量感測器取得飲食相關資料，藉此分析豬隻吃食及飲水狀況，分析豬隻健康狀況或過瘦與否給予適當調整。
● 另外透過RFID感測器來感測豬隻位置，藉此標註出豬隻的代號，並顯示於物件追蹤之影像上，方便管理豬隻及確認豬隻健康狀況。

透過護理人員及醫務人員所蒐集之資料，幫助成大醫院分析來診主訴書所述狀況之發生地點及情境，並分析歷史病情與當前病況之關聯性，協助處理流程及預測病情，進一步預測該病患將花費之金額。
● 透過BERT深度學習模型將主訴書進行分類，並協助補正護理人員及醫務人員因忙碌所造成之記錄缺漏，例如：避免醫務人員同時處理多位病患，而導致的記錄錯誤。
● 透過與歷史病情之比對及當前病況之資料整合，找出易致病之關聯性，例如：擁有糖尿病及高血壓的高齡病患，因疾病及年齡因素，於交通時較容易發生問題等狀況。

本計畫建構基於區塊鏈技術的證書驗證服務，讓發證單位將使用者的證書放到區塊鏈中，並授權驗證單位能進行證書驗證，以驗證使用者的證書是否屬實。

補助單位 : 先進醫資
區塊鏈是近年來最熱門的資料共享技術，除了本身具有資料不可竄改的特性外，其去中心化的架構亦解決了單點失效的問題，提供各企業資訊部門低風險的儲存方式，也因此吸引各界紛紛投入研發資源開發符合其自身需求的區塊鏈技術。然而在不同區塊鏈技術間，資料通常無法有效地交換，導致原先適用於資料共享的區塊鏈技術反倒造成了許多資料孤島，更不用說要在這些資料孤島間順利執行智能合約了，如此一來區塊鏈所能提供的應用服務也就被大大的限縮了。本計畫分項旨在研發區塊鏈跨鏈技術來整合各式區塊鏈，讓這些區塊鏈的資料可以高效且安全的互通，並進一步達到智能合約跨鏈的要求，以讓不同區塊鏈的應用服務能跨鏈提供。

補助單位 : 經濟部/永洋科技
此計畫開發一支援雲端與邊緣運算的儲存閘道器(NAS)，協助中小型企業用戶（Small Medium Enterprize, SME)安全且便利的儲存檔案，並適時適量的備份到遠端儲存裝置(NAS)或雲端伺服器(Amazon S3)。此閘道器具有下述特點 (1) 安全：採用AES硬體加密技術、支援群組式金鑰管理以提供個人與群體檔案存取服務，無須擔心資料外洩；(2)方便：以檔案為單位的備份方式大幅提升使用的便利性也縮短備份與回復的作業時間；(3)品質：針對不同的需求規劃適合的近端快取機制並兼顧資料緩衝與網路資源的調度；(4)透通：簡單且自動的設定遠端備援機制； (5)可靠:可同時支援多個遠端儲存裝置，輕易實現多組異地備援。(6)效益：整合以SLA為基礎之檔案快取管理機制降低雲端服務所需之成本。