石化原物料輸儲與進料AI監控應用驗證場域
石化原物料輸儲與進料
AI監控應用驗證場域
服務專線
服務項目
1
石化IoT應用設計
本方案選用我國具代表性之工業電腦品牌與自動化產品，提供符合石化產業需求的高可靠性解決方案。依據不同應用場域，設計模組化硬體配置，整合感測模組、邊緣運算設備、通訊閘道器及雲端連接模組，打造具彈性與擴充性的系統架構。各項元件可依實際應用需求靈活搭配，支援多樣化監測與控制功能，有效提升現場運作效率與系統整合度，實現智慧化工廠之目標。
2
石化資安設計
本服務提供石化產業資安整合解決方案，涵蓋OT、IT與CT架構設計，協助企業建構分區防護網路，強化系統邊界安全。服務內容包含設備資安與漏洞管理，透過風險評估與修補建議，降低潛在威脅。同時提供Gateway設備設定與實作支援，強化通訊過濾與異常封鎖能力，協助廠區建立完整資安防護機制，確保營運穩定與資料安全。
3
石化生產監控
根據工業現場特性提供客製化監控佈署建議，包含感測器選型、節點配置、資料傳輸機制等，並提供後續系統維運與技術支援，確保監測系統穩定運作。利用AI技術分析石化原物料輸儲與進料階段的溫度、壓力、流量、振動、聲壓等數據，導入深度學習模型，進行原物料輸儲與進料正常狀態的學習與異常偵測，特別著重於動態工況下訊號特徵的辨識，提升監測系統之靈敏度與可靠度。
AI共通性模組
1
輸儲深度學習模型
以深度學習模型，即時監測輸儲與進料過程，結合多源感測資料融合，補強「感測不足、資料斷點與人力巡檢無法即時」的關鍵缺口。
2
輸儲分類辨識診斷模型
運用主成分分析(PCA)、支持向量機(SVM)、與k-平均演算法(K-Means)建立機器學習模型，對石化輸儲與進料數據進行異常分類辨識。
AI 人才培訓
1. 石化原物料智慧監測實務 (8小時)
本課程以「石化原物料智慧監測實務」為主題，旨在提升學員於石化產業原物料管理中的數據應用與智慧監控能力。課程內容涵蓋感測技術應用、資料擷取與分析流程，並結合IoT與AI技術，導入原物料儲存與輸送過程之即時監測與異常預警機制。透過實務案例與操作演練，協助學員掌握監測系統架構設計、資料視覺化與決策支援技巧，強化石化原物料管理之安全性與效率。(可立即提供課程)
2. IoT分散式訊號擷取設備實作 (8小時)
本課程將帶領學員全面了解資料擷取系統（DAQ）與智慧型資料擷取模組（SDAQ）的功能與應用。課程內容涵蓋DAQ原理介紹及SDAQ特點說明，並透過實際案例比較網路式、PCIe與USB式架構的應用情境。學員將進行SDAQ基本操作練習，學習如何透過範例程式進行資料擷取與處理，並進一步了解如何透過Modbus協定將資料上傳與顯示，強化現場資料整合與監控能力。(可立即提供課程)
3. 石化現場資安議題研析 (8小時)
本課程旨在強化學員對石化產業資安架構的整體認識，涵蓋OT、IT與CT整合設計。內容包含分區防護網路架構規劃、分層分區原則應用、設備資安與漏洞管理實務，以及Gateway設定實作，透過實際操作強化通訊控管與異常封鎖能力，提升現場資安應變效能。(可立即提供課程)
4. 石化原物料數據AI學習技術 (8小時)
本課程聚焦於石化原物料輸儲與進料階段數據AI監測領域，內容涵蓋數據預處理與特徵工程技巧，奠定模型訓練基礎。進一步介紹深度學習與時序分析方法，強化時變行為判讀能力。課程也將說明異常偵測分析策略，協助提前預警異常事件。學員將學習如何進行模型部署與即時監控，實現智慧化監測目標。最後透過數據實作演練，提升學員AI應用實務操作能力。(可立即提供課程)
重要設備
場域資訊
地點
工業技術研究院
（新竹縣竹東鎮中興路四段195號）
（新竹縣竹東鎮中興路四段195號）
服務時間
星期一至星期五
08:00~12:00 / 13:00~17:00
（國定假日除外）
08:00~12:00 / 13:00~17:00
（國定假日除外）
- 發布日期：2026/02/12
- 最後更新時間： 2026/03/03
- 點閱次數：156