全球興起的「智慧製造」趨勢也成產業新必修課，但工程人員該怎麼培養技術實力，把自動化數位思維帶回工作？包括自學在內方法可謂不少，我們要以系統性，反應實務面需求做為的學習途徑！
工程師職涯除了倚靠就學時期努力不怠，更需平時不斷吸收新知，隨時讓自己跟上時代；另一方面全球興起的「智慧製造」趨勢也吹進了台灣，蔚然成為產業必修課題。
這股「智慧製造」趨勢最大特色在於從最基本的工廠環境開始，無論各式機械設備、產線流程甚至是原料，都將透過智慧感應器，讓所有環節皆具備隨時聯網、即時收集資料，並把資料傳至雲端進行交換與溝通，再依生產需求自動調整的「智慧」特質；但這也讓面臨轉型諸多台灣製造業都出現智慧工程人才短缺的問題。
工程人員培養技術實力，把自動化數位思維帶回本身工作，而感應裝置是工業 4.0 中最基礎，卻也最不可或缺的一環。所以需學習的專業如下
【MEMS 微機電致動器與感測器模擬分析技術】【Raspberry Pi 無線感測器應用實務】【Arduino 感測器開發與 Python 語言應用實務】這三項熱門感測器技術，
MEMS 微機電是結合微電子與機械工程的工業技術，藉著微加工步驟，製造電子訊號處理與機械可動結構區塊，這些微米至厘米尺度的微系統元件無論消費性電子或工業用元件都充滿其蹤跡。工研院準備的課程部份主要應用 COMSOL Multiphysics 進行軟體模擬，從電-結構、熱-結構、電-熱-結構、壓電/壓阻等相互作用的直覺式輸入介面，提供解決微機電相關之問題。
許多工程師耳熟能詳的樹莓派由於成本低廉、開發者社群眾多，很常用於無線感測器之物聯網解決方案。【Raspberry Pi 無線感測器應用實務】將深入剖析 Raspberry Pi 開發板使用與數位邏輯技術，從基礎知識到未來趨勢的掌握與實際產品的體驗；同時透過實作 Raspberry Pi 開發各種產品原型，增加研發部門開發能力。
此外將結合嵌入式 Linux 作業系統，應用 C、Python、Java 等語言，讓學員具備從感測器到中繼站，甚至雲端主機都可以透過 Raspberry Pi 來達到商轉的應用開發技術。 此外開發版另一大主流「Arduino」部分工研院同樣準備【Arduino 感測器開發與 Python 語言應用實務】，透過展示與實際操作，讓學員具有規劃適合自身或企業所需各有線、無線感測器之開發能力。此外課程也將教授 Python 語言，Python 環境提供了豐富的 API 和工具，以便程式設計師能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組，可使用 Python 將其他語言編寫的程式進行整合和封裝，而且各種 package 齊備，方便開發者專注在開發及問題上的處理。
一個完整的智慧製造系統建立每個環節的感應裝置之後，接下來就是結合工廠控制器與雲端分析，達到「全面感知」的目標。再說通俗一些，就是透過物聯網系統「收集全面數據」。這些資訊傳送過程必須可靠、不能中斷，而且還得有效連結雲端分析，才能將訊息充分解析做為決策依據。
【物聯網系統規劃、建置與應用實作】，學習如何實際透過樹莓派裝置做完感測器端與中繼站端，實際傳送感測器所感測器的資訊上傳雲端伺服器，透過中繼站的圖形化邏輯控制軟體做分流與作動，完成整個物聯網系統 (IOT=IT+CT+OT+APP) 的實際應用開發過程。
【工業 4.0- 現場資料快速建立物聯網架構】學習如何「收集數據」系統建構所需具備的每個環節與技術，包括資料收集器運用、現場訊號聯網、如何使用 WebOP 連線現場訊號、並採用 WISE-4012E、應用.Net Library 與 Modbus、及 RESTful 與現場訊號連線，完整提供工廠控制器整合、生產資訊收集與設備資訊連網，幫助工程師具備快速建立現場物聯網架構之能力。