無線連網的進步與智慧手機的普及，物聯網、大數據與人工智慧成為近十年來之顯學。隨著半導體晶片的快速進步，使得大數據的蒐集與分析更為容易與快速。德國政府於2013年的漢諾瓦博覽會上正式提出工業4.0的最終報告，將物聯網+人工智慧的概念應用在工業上，工業互聯網的生態圈油然而生。
工業互聯網主要是以製造業為發展主軸，利用物聯網中『人』、『物』中種種溝通訊息的蒐集分析，再針對製造業五要素：『人、機、料、法、環』做出適當且適合的修正或改進。搜集到的資料，除了用於內部產程以提高生產利用率，改善產品品質；外部環境利用也因大數據的分析得以精進能源的創造與應用，讓生產成本降至最低。此也發展出另一個智慧工廠服務系統的生態圈。
本研究透過檢視美國工業互聯網龍頭GE公司的發展現況與競爭優勢，針對工業互聯網之智慧工廠應用為例，進行相關文獻探討。並以質性研究方法為基礎，以台灣L公司智慧工廠服務個案公司為例，探討L公司如何推動智慧工廠之創新商業模式進行企業轉型，取代傳統以純硬體代工的低價競爭，用製造服務化開發提供以硬體為主，加值系統服務的新型態，創新轉型商業模式。

The progress of wireless and the popularity of smart phones, Internet of things, Big data and artificial intelligence has become the past decade of the show. With the rapid progress of semiconductor sensor, making the collection and analysis of big data becomes easier and faster. In 2013, German government officially puts forward the final report of the industry 4.0 at the Hannover Fair, the concept of Internet of Things with AI were applied in the industry, the in eco system of industrial Internet of Thing are arisen spontaneously.
Industrial Internet is mainly based on the manufacturing industry. Collected information by sensors, efficiency, quality, all the important events of production will be analyzed and improved ; not only production, but also the energy and logistic of factory. All these will help the cost be reduced directly or indirectly.
Through the case study of GE, it will be understood step by step by the history and advantage of IIoT. And based on the new business model of L company which is doing OEM and ODM business in Taiwan, to know what they try to do for the transformation by smart factory. Try to find a way to be a solution service provider instead of traditional hardware maker by low-cost competition.

論文摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章 前言 7
1.1 研究背景 7
1.2 研究動機與目的 7
1.3 研究架構與範圍 8
第二章 文獻回顧探討 9
2.1 工業4.0 10
2.2 服務創新 15
2.3 製造業服務化 18
2.4 智慧工廠的商業模式 24
第三章 研究方法 26
3.1 個案研究法 (Case Study) 28
3.1.1 研究設計與策略 28
3.2 研究資料來源 29
3.2.1 檔案文獻 (Documentation)及檔案紀錄 (Archival Records) 29
3.3 信度 (Reliability)、效度 (Validity)分析 29
3.4 研究限制 31
第四章 個案研究 32
4.1 工業物聯網的定義 32
4.2 GE公司個案 36
4.3 個案分析- L公司 44
第五章 結論與建議 56
提出智慧工廠整合服務模式 59

一、 中文文獻
1. (http://wiki.mbalib.com/zh tw/%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91#_note-0)
2. (從工業1.0 談到工業4.0, 2016 中華印刷科技年報, 陳政雄、李翔祖, 經本研究整理 )
3. (從工業4.0看我國生產力4.0之挑戰,台灣經濟研究月刊,王怡惠,104年8月)
4. (維基百科, https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%8D%E5%8A%A1)
5. (林建煌，行銷學,第九章服務行銷 )
6. (維基百科, https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%B6%E9%80%A0%E4%B8%9A)
7. (MIC，2015年4月)
8. (AP Benson, 2014.8月 本研究整理)
9. (Siemens， MIC整理，2014年8月)
10. 《個案研究》 (Case Study Research)
11. (科技產業資訊室, 策略評析, 2015)
12. ( L科技公司官網簡介, 2017)
13. 《精實創業》（"Lean Startup", Eric Ries, 2011）
二、 英文文獻
1. Stamford, C., "Gartner Says By 2020, a Quarter, Billion Connected Vehicles Will Enable New,In-Vehicle Services and Automated Driving,Capabilities", 2015/01, http://www.gartner.com/newsroom/id/2970017
2. 全球行動供應商協會(Global Mobile Suppliers, Association, GSA) http://www.gsacom.com/news/gsa_424.php
3. （Parilla, J., Trujillo, J. and Berube, A., Skills and Innovation Strategies to Strengthen U.S. Manufacturing Lessons from Germany, TheBrookings Institution, p.3, 2015/02）
4. Industrial IoT: 8 Things to Know, Andrew Froehlich)
5. (Industrial Internet: Pushing the Boundariesof Minds and Machines, GE, Peter C. Evans and Marco Annunziata, November 26, 2012,)
6. (Accentures, Driving Unconventional Growth through the Industrial Internet of Things 2014.)
7. (Industrial Internet Insight Report for 2015, GE & Accentures,2015)