本案技術透過雲端分析平台的發展，並且與各子計畫所提供之關鍵技術進行資料串連與整合介接。首先透過子計畫二所發展之光纖光柵與壓電薄膜於沖壓機的沖壓資料擷取與分析，並進一步透過子計畫一霧端運算及機器學習模型來判斷沖壓的品質及沖壓模具的預知保養；接這將這些資料透過子計畫四發展的UWB網路與子計畫一的高效率視訊編碼技術將資料上傳至雲端平台進行更進一步的分析與深度學習。再者，產線製程之間會透過子計畫三無人載具(AGV)來進行串聯，以達到跨製程生產之成效。總計劃雲端平台在蒐集到各方大量產線運作數據後會進行AI深度學習之訓練以及巨量資料分析，以進行跨製程產線製造最佳化策略模型建置，並達成物聯雲系統與智慧載具建置、雲端AI運算整合並展示廠區跨製程之初步整合與智慧無人載具之搬料運送實地驗證。

本計畫之關鍵技術，針對產業之痛點著手，提供相應的解決方案。如動平衡的部分，提出深度影像辨識技術來讓其動平衡調整效率得以提升、感測器的客製化封裝技術，以減少工廠使用壓電薄膜感測器安裝成本、RTT路徑規畫，以可簡單排除AGV故障或有障礙物之情況以及利用UWB訊號數值判斷NLOS時，準確率達95%以上等。

在此本關鍵技術針對廠商舊有設備進行設計，以達成既有產線智動化技術落地，如：轉子動平衡技術、客製化封裝感測器、UWB網路、AGV排程等，並將關鍵技術解決方案推廣外溢至相關產業。