工業現場的預測性維護
在高濕度與強電磁干擾環境下，我們利用邊緣計算節點分析微小电流變動，可提前 14 天預警硬件失效，將非計畫性停機時間降至最低。
Latency: <10ms
Reliability: 99.9%
Research Phase 01
數據過濾與邊緣決策：AIoT 的本質區別
傳統物聯網與 AIoT 的關鍵差異在於數據的「品質」而非「數量」。在 Mirewait 的架構中，我們強調在感測器端進行 95% 的底噪過濾。
關鍵指標
僅傳輸具備決策價值的異常信號，大幅降低頻寬成本。
智慧倉儲的核心演算法
不僅是機器人搬運，核心在於「貨位熱度演算法」。根據實時訂單流動自動調整庫存排布，減少叉車無效行駛里程約 30%。
Optimization: +30%
Logic: Heat Matrix
System Integration / 系統集成
解決能源管理中的 500ms 延遲難題
在微電網調度中，傳統雲端處理無法滿足瞬時需求。Mirewait 的本地化 AI 模型將響應時間降至 10ms，徹底防止供電瞬間超載引發的連鎖反應。
10ms
Edge Response
~20%
Energy Saving
Implementation Guidelines
低成本轉型與安全策略
#01
老舊設備的 AIoT 路徑
無需更換整機。通過外掛式震動感測器，利用傅里葉變換分析馬達聲紋，讓 20 年前的機台具備精準的預測性維護能力。
- 無侵入式安裝，不干擾現有生產。
- 聲紋特徵庫實時更新。
#02
行為足跡安全架構
跳脫傳統防火牆思維。系統主動監控設備的通信軌跡，一旦感測器嘗試訪問非法 IP 端口，AI 會立即在內網執行自動化隔離。
Security Protocol
Zero Trust Architecture for Edge Nodes.
#03
變量補償與動態優化
在冷鏈與農業領域，我們不僅監測數值。AIoT 洞察側重於動態補償，根據外部天氣與行駛路徑預判功率需求。
Cold Chain
Agri-Tech
Case Spotlight
商業建築的能效博弈
空氣質量的優化不應犧牲能效。通過相關性分析，在不影響舒適度的狀態下，動態調節變頻空調系統可節省 15-20% 的電力支出。
Reference Library
關鍵術語與合規性解析
數據主權與本地存儲在台灣產業環境中的技術解法
Edge Pruning
邊緣剪枝。在資源受限的 IoT 設備上精簡神經網路模型的過程，確保在不喪失精度的情況下維持低延遲運算。
Fourier Transform
傅立葉變換。用於將時間域的震動數據轉化為頻率域，是預測性維護中識別馬達異常聲紋的核心數學工具。
Data Sovereignty
數據主權。針對台灣日益嚴格的資安稽核，Mirewait 提供混合雲架構，確保核心敏感數據保留在本地專網。
Dynamic Compensation
動態補償。系統根據環境變量（如濕度、外界溫度）實時調整控制邏輯，而非依賴死板的閾值觸發。