研究興趣
『數位孿生技術的智慧工廠與供應鏈預測性維護和決策支援系統開發』
工業 4.0 的快速發展，智慧製造科技成為驅動製造業轉型的核心力量。透過整
合數位孿生技術(數位對映)、物聯網與人工智慧，智慧製造不僅能優化工廠內
部運營，還能提升供應鏈管理的效率與透明度。這些技術能實現設備即時監控
與虛擬模擬，結合數據驅動洞察，推動製造流程的智慧化、靈活化與可靠性。
研究動機
數位孿生技術不僅能虛擬複製物理設備與運作流程，更能透過即時數據分析提
供預測性決策，增強供應鏈的靈活性與應對風險能力。然而，現有預測性維護
系統在多系統數據整合及處理複雜製造環境的不確定性上仍面臨挑戰。傳統工
具往往依賴單一設備數據，難以全面評估多樣化設備的運行狀況，導致意外停
機時間延長、維修成本增加。
此外，智慧工廠在資源分配、設備維護及生產線配置上亦面臨挑戰。透過數位
孿生技術等技術，可模擬並優化設備運作，為生產流程提供即時決策支援，有
效解決效率瓶頸。
研究目的
結合數位孿生技術、人工智慧與物聯網，開發智慧工廠與供應鏈的預測性維護
與決策支援系統，為製造業提供更高效、更靈活的解決方案。透過物聯網感測
器構建數位孿生模組，收集即時數據以模擬工廠設備與供應鏈運作，實現全面
監控與精確模擬，作為系統核心基礎。
基於此模組，開發預測性維護模型，利用深度學習演算法分析設備歷史數據和
即時運行狀況，生成高精度的故障預測模型，提前規劃維護策略，降低非計劃
停機率並提升生產效率。
設計數據驅動的決策支援系統，結合模組與預測維護模型的分析結果，針對物
流、庫存及生產計劃提供優化建議，幫助企業提升供應鏈透明度和反應速度，
應對市場變化。
通過與傳統系統比較，驗證新系統在提升生產效率、設備可靠性與供應鏈彈性
方面的成效，為智慧製造技術發展與應用提供實證支持。
研究方法
首先建立數位孿生模組，利用物聯網感測器收集工廠設備與供應鏈運營的即時
數據，模擬設備運作與物流流向，提供監控與模擬基礎。
結合人工智慧開發預測性維護模組，運用深度學習演算法建模，預測設備故障，
提前規劃維修策略。
設計數據驅動的決策支援系統，根據數位孿生與預測模型的分析結果，生成物
流、庫存及生產優化建議。
將系統部署於智慧工廠進行試點，記錄設備可靠性、供應鏈效率及資源利用率
等關鍵指標，並與傳統系統進行比較，評估系統效能並進行改進。