過去企業要掌握預期成果，只能憑藉自身的經驗或感覺，預知結果是否準確，結果可說是一個未知數，全憑運氣和遠見而定。但如今隨著物聯網技術的成熟落地，讓「成果預期」可以架構在大量地數據蒐集與分析基礎上，不只大幅提高預測結果的準確性，同時也成為提高企業營運效率的關鍵。
舉例來說，製造業可以預期機器設備的故障機率，提前進行預防性維修保養作業，降低因為設備故障所造成的臨時停工風險，農夫可以根據天氣預測與土壤狀況，制定播種、澆水、施肥或採收等耕種計劃，確保作物收成不受天候影響。
睿捷 IIoT 智能診斷平台，讓工業 4.0 輕鬆成真
在微軟物聯網創新中心裡，就有許多企業應用 IoT 技術進行預知與決策的實例，像是睿捷國際 IIoT 智能診斷平台，利用各種實體感測器量測生產設備的聲音、振動、溫度、扭矩和應力等訊號，並上傳至 Microsoft Azure 雲端平台，再結合其他設備檢測與製程資料，即時監控與分析生產設備的運作狀況，提前預知各種異常發生的可能性，方便管理者據此調控生產參數或制定維修計劃，降低設備臨時故障所造成的生產整線停線風險。
過往，製造業遇到設備停機時，就得上演跟時間賽跑的戲碼，越早修復完畢、產線損失越少，如今透過 IIoT 智能診斷平台所提供預知維護及決策支援的服務，確保設備的穩定運作，將機器失效對企業造成的損害降到最低，也解決未來可能會面臨的設備維修挑戰。
睿捷國際王智中博士指出，台灣製造業當前面臨的挑戰主要有二個：第一是人力不足，即使暫時以外勞來滿足需求，但不出數年就會遇到另一個問題，也就是維修保養的知識無法傳承及難以根留台灣。第二則是診斷技術，雖然企業已有預知維護的概念，也蒐集許多監診數據，但缺乏適當的數據分析診斷技術及專家。
而 IIoT 智能診斷平台所使用的設備失效模式指標，是睿捷根據自身多年經驗開發而成，再搭配 Microsoft Azure 的雲端平台與機器學習技術，將過往只存在於工程師腦海中的設備維修保養知識系統化，為製造業者解決知識傳承問題，確保產線長久且穩定地運作。
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Farmers Edge 結合土壤資訊與天氣預測，讓農耕也能很科學
前述設備故障預警的運作模式，其實也很適合套用在農業上，透過資料蒐集與分析，降低天候對農耕的影響，提高耕種效率與確保作物收成。
在人們的想像中，農耕不過就是播種、施肥和澆水，然後等待收成，但事實上並非如此簡單，尤其當耕種面積超過百萬、千萬英畒時，農夫在耕種過程中所面臨的問題也就更多、更複雜，也因此 Farmers Edge 結合小範圍天氣預測資訊與 IoT 技術，提供關於作物生長狀況、病蟲害壓力程度、土壤與養分狀況、採收時機等決策建議，提高農田管理和運作效率。
Farmer Edge 在農田中建立了微型氣候觀測站與各種感測器，即時地蒐集資料並傳輸到微軟 Azure 公有雲的 IoT Hub 上，再透過人工智慧和機器學習演算法來分析這些資料，不只讓農夫能夠根據分析結果微調耕種計劃，例如：根據目前泥土的養分狀況，決定各個區域該使用哪一種肥料與用量，還能清楚掌握土壤與環境的變化。
眾所週知，農耕是一個「靠天吃飯」的產業，天候是影響農作物產量與品質的最主要因素，而過往農民在決策時，只能仰賴政府氣象單位所提供的靜態氣候資料，如今則可透過 Farmers Edge 服務，提高決策精確度，在氣候變化越來越複雜的狀況下，藉由掌握精確的數據和資訊，維持既定的作物產量。
從製造業到農業，兩種截然不同的產業型態，在應用 IoT 技術時都選擇微軟 Azure IoT 套件，關鍵在於微軟 IoT 雲端解決方案，可以充份滿足物聯應用對後台系統服務的需求，例如：IoT Hub 平台（可遠端管理連網裝置及儲存資料）、機器學習工具…等，讓開發者能夠專注在自身業務上，大幅縮短開發 IoT 服務所需求的人力與時程，例前述睿捷國際，就是運用 Microsoft Azure 現成服務，將開發時程從 11 個月縮短為 3 個月。
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（本文開放合作夥伴轉載，首圖來源：KIT TECO CC Licensed）
