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國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 石文傑所指導 張育家的 實虛整合技術應用於物料顏色辨別及倉儲之研究 （2021），提出Panasonic WP82關鍵因素是什麼，來自於可程式邏輯控制器、物料辨別、自動倉儲、實虛整合技術、Factory IO。

而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 李冠德的 循環神經網路RNN預測儲能系統電池組溫度 （2021），提出因為有 循環神經網路、儲能系統、電池組溫度的重點而找出了 Panasonic WP82的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Panasonic WP82，大家也想知道這些：

實虛整合技術應用於物料顏色辨別及倉儲之研究

為了解決Panasonic WP82的問題，作者張育家 這樣論述：

隨著科技的日新月異，製造業生產方式不斷的進步與更新，從原本傳統的人力轉變成自動化生產，而工廠轉型的過程中，除了要耗費大量的資金外，倘若發生設計與實際使用不符，都對工廠轉型造成嚴重的影響，若能先利用軟體模擬和測試產線流程，可以避免二次開發問題發生。本研究以虛實整合(CPS)為基礎，採用既有元件，但是以創新整合的方式，開發新的實虛整合應用方案。實體機構的光纖放大器先對物料顏色偵測數值，透過可程式邏輯控制器(PLC)計算與分析，判斷物料顏色後，再將物料送至虛擬工廠中，模擬工廠運作(進料、加工、組裝、自動倉儲及出料功能)，並以人機介面為操作主軸，整合實體機構的物料顏色辨別系統與模擬軟體Factory

IO所建構的自動化虛擬工廠，達成實虛整合的技術應用。

循環神經網路RNN預測儲能系統電池組溫度

為了解決Panasonic WP82的問題，作者李冠德 這樣論述：

企業導入儲能系統後，可以更有效地利用電力設備，降低供電成本，還可以促進可再生能源的應用等，也可作為提高系統運行穩定性、調整頻率、補償負荷波動等種種優點。但因台灣的天氣氣候屬副熱帶與熱帶季風氣候，對於沒有建置空調系統的儲能櫃而言，是個很大的挑戰，已有許多電池爆炸燒毀的國際案例出現，皆因天氣氣候炎熱所造成，因此本論文主要在研究儲能系統電池的溫度預測重要性。針對儲能系統提供的各相關參數特徵，首先建立一套圖控系統以圖形化數據，建置資料庫，接著透過ODBC連結資料庫並匯出歷史趨勢資料CSV，然後將資料採前處理、篩選、預處理等方法將其轉換為矩陣格式的時間序列資料，最後輸入到循環神經網絡 RNN的預測模型

中進行溫度預測，測試期間不斷調整各種超參數，以達到最佳預測效果。以上預測方法已應用於家樂福中原店儲能系統，所預測的溫度值，已加上可程式控制器PLC控制儲能系統降載，並且取得良好的改善效果，期許未來可將本研究導入到電力系統的分析中，讓儲能系統可以整合到工業4.0與IoT的領域裡，讓儲能系統可以更加人性與智慧化。

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