如果循環工廠要穩定、長久、可商業化，我想我會選擇 Azure 作為快速成軍的夥伴，就像我們目前寫商用程式，也是用 .NET Framework、.NET Core、Xamarin 發布上線。正好像我們在「軟體循環經濟」裡做的，一旦抽象到設計層是不綁語言的，當然也就不綁套件廠商，前提是如果有設計好的話。同樣地，雲端相關的軟體結構，也存在著軟體設計，這是一個很新穎的題目，特別是納入 AI 模型後，軟體工程與設計的方法論，該如何活化它、管理它？我們先從實例應用接地氣開始，最後再來總結方法論。

一般我們擁有 VM 之後，就是會安裝自己熟悉的套件，往往這都會花一些時間，而且配置的硬件資源也是很難擴展。其實我們所需要的就是快速建立內部部署，或者是混合式部署 (多個虛擬機、多個模型) 的分析。今天我們先從最基本、一般人最熟悉的 VM 切入，明天我們再來談 IoT Hub。

商業應用

• 物價分析與預測：哪種原物料食材異常貴？(需從外部網站獲取這些資料) 哪裡買這些原物料食材的需求最多？
• 智慧農場狀態分析：以機器學習模型，去預測每一分鐘的農場狀態
• 工廠安全：抓出不合法行為

資料處理

• 智慧農場九大參數
• 資料篩選：1000 筆中，可能只有 1 筆能用而已
• 資料整合：產出 Feature

演算法

• Advanced Process Control：先進製程控制系統
• KNN：最小鄰近法
• SVR：SVM 的變形，用於 Regression
• ResNet：平衡運算時間與精準度
• 弱監督式學習：相對模糊的訓練方式

平台評估

• 其實我並不覺得 Python 有沒有由微軟維護不重要，因為最大的風險頂多退流行，五年本來就會換代一次，不過只要軟體設計得好，循環經濟是可以抽換部件的。