朱宸佐／有效運用工業大數據　實現「智」造生產

▲ 是否擁有第四次工業革命的必備特徵，包括自動化、工業物聯網（IIOT）、數位化、大數據分析、5G等技術。（圖／鴻海提供）

● 朱宸佐／鴻準精密工業股份有限公司法務長

海邊公司為全球最大的電子精密設備製造商，近年來積極投入製造業的智能化轉型。進入了海邊公司深圳的某製造工廠，場內一片漆黑，沒有任何一位產線員工，但生產製造設備卻能高速的運轉。經瞭解後，此座「無人工廠」是海邊公司實現智慧製造的示範場點，海邊公司利用物聯網技術及大數據將實體的生產設備與虛擬的資訊系統結合，使得系統、設備、物資間自主交換資訊、進行生產並互相監控。使得海邊公司可以用最少量的人力，進行整個工廠生產製程的調控，並達到增效、提質、降本、減存等重要製造優勢。

除了海邊公司之外，其他製造業者亦積極的進行智能化轉型。世界經濟論壇與麥肯錫自2018年起，在全球挑選在第四次工業革命技術部署中表現最出色的智慧工廠作為「燈塔工廠」典範。評判標準為是否擁有第四次工業革命的必備特徵，包括自動化、工業物聯網（IIOT）、數位化、大數據分析、5G等技術。

製造業為台灣的第三個兆元產業，亦為帶動其他產業發展之重要基礎。

工業大數據屬於大數據中的何種類型？

▲ 商業數據是企業進行商業行為時所蒐集的數據，又可分為用戶數據及企業數據。（圖／示意圖123rf）

大數據依據來源不同，可分為個人數據、商業數據及政府數據，各類數據具有不同的法律性質。個人數據為基於個人身分關係所衍生的數據，具有高度的人格性；商業數據是企業進行商業行為時所蒐集的數據，又可分為用戶數據及企業數據，用戶數據是企業對用戶使用軌跡進行蒐集所累積的數據，具有一定的弱人格性，企業數據為企業經營行為中產出的數據，具有較高的財產性；政府數據是政府在運作過程中提供公共服務所產生的數據，具有一定的公共性。工業大數據為企業生產製造時所產生的物料數據、製程參數、故障資訊、監控及調節數據，因此工業大數據可歸類為大數據中的企業數據，具有高度財產性及低度的人格性。

收集大數據　應注意的法規為何？

工業數據的蒐集將涉及中國大陸、美國、日本及台灣等不同國家的數據法規。故企業經營者須瞭解並熟悉各國之數據跨境傳輸法規及立法政策，並對世界各國的數據規範進行法律遵循，才能有效地進行數據治理。以台灣ODM公司為例，其製造流程由製造方從設計至生產一手包辦，若ODM下單的客戶來自中國大陸，使用的生產機具來自日本公司，晶圓提供者為美國公司，其關鍵零組件來自韓國，設計及製造位於台灣。此時對於工業數據的蒐集將涉及中國大陸、美國、日本及台灣等不同國家的數據法規，例如歐州《非個人數據自由流動條例》（GDPR）、美國加州消費者隱私保護法（CCPA）、中國大陸個人信息保護法及台灣個人資料保護法等相關數據保護規範。因此，企業在蒐集工業大數據時，必須對世界上重要的數據保護規範進行分析及法遵。

▲ 企業在蒐集工業大數據時，必須對世界上重要的數據保護規範進行分析及法遵。（示意圖／123RF）

工業大數據的數據權利歸屬於何人所有？

依學理上對於數據產權歸屬的討論，可分為歸屬於數據原權利人所有、歸屬於數據業者所有及歸屬於數據原權利人及數據業者共有等三種不同見解。然而，若將數據歸屬於數據原權利人，將太過關注於個人數據的保護，大幅增加數據業者在進行數據蒐集時的金錢、人力及時間成本，恐阻礙大數據時代商業及科技的發展；若將工業大數據歸屬於數據原權利人與數據業者共有，將使數據在蒐集、分析、建模、產生應用場景及交易等各個環節權利關係不清，對大數據法律關係的建立、大數據的交易及大數據的商業應用，造成不利影響。因工業大數據具有高財產性及低人格性的數據特性，且相關數據多源自於企業工業生產製造的各個環節，其性質更接近於企業的內部資產。因此，只要製造業於數據蒐集及分析時，確實完善數據法遵，遵守國內外數據保護規範進行數據蒐集，應將工業大數據的產權歸屬於製造業者，使製造業者的勞動和努力成果，具有一定程度的保障。

▲ 工業大數據具有高財產性及低人格性的數據特性。（圖／達志影像／美聯社）

大數據成商業上的重要資產　速推智慧製造發展

在數據商業時代，大數據已成為商業上重要的資產及交易客體。如美國「Factual」公司，利用蒐集的位置數據向亞馬遜、蘋果、谷歌、臉書及微軟等大型公司提供移動營銷、廣告投策、業務管理及數據交易服務；日本富士通公司利用大數據交易平台「Data plaza」，精確地蒐集和分析社交媒體數據，協助客戶快速掌握市場趨勢；中國大陸政府亦成立「貴陽大數據交易平台」及「中關村樹海大數據交易平台」，向平台會員提供完善的數據交易、結算、交付、數據資產管理和融資等綜合數據服務。工業大數據相較於其他類型的大數據，具有較低程度的人格性，在進行數據交易時，對於個人的隱私侵害也更低，因此，工業大數據的交易，不需要經過繁瑣的去識別化流程，具有更高的簡便性。除此之外，工業大數據近似於企業內部的資產，應回歸商業交易機制，由企業自己對工業大數據進行定價及交易，幫助企業實現與各行業、各應用系統間的數據流通及交換，快速推進智慧製造的發展。

▲ 財團法人人工智慧法律國際研究基金會著，《AI來了 LAW變了》，元照出版。（圖／作者提供）

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