這是一段旅程,而不是目的地

數位轉型不是單一專案,而是一段需要結構化且策略性規劃的旅程。在LSI,我們引導製造業客戶經歷八個環環相扣的關鍵階段,逐步打造具擴展性且永續的數位基礎。從自動化與連結性的基礎建設開始,到釋放企業全域洞察與持續優化,每一階段皆旨在創造真實且可衡量的價值,同時為您的組織未來發展做好萬全準備。

轉型階段

探索每個階段:控制(Control)、連結(Connect)、收集(Collect)、建模(Model)、儲存(Store)、視覺化(Visualize)、分析(Analyze)及優化(Optimize),了解我們如何協助您從分散的數據邁向完整整合、以數據驅動的營運模式。

第一階段

控制

描述

Control-Icon

此基礎階段涵蓋建立穩健且標準化的自動化與控制系統,包括可程式邏輯控制器(PLC)、分散式控制系統(DCS)、人機介面(HMI)以及監控與資料擷取系統(SCADA),以掌控設備行為與製程執行。透過現代化的控制層,確保作業可重複且可預測,打造數位準備的第一層基礎,從此奠定可靠性與一致性的根基。

挑戰

許多製造業仍使用舊有的 PLC/DCS、獨立運作的人機介面(HMI)或過時的 SCADA 系統,這些系統通常缺乏設備與生產線間的可視性、擴展性及一致的邏輯。此類缺口容易導致頻繁停機、排除故障延遲,並限制與更高階數位系統整合的能力。

效益

升級並標準化控制基礎設施可提升系統運轉時間、簡化故障診斷,並為數位整合奠定基礎。這不僅加速問題排解、促進系統擴展,更開啟即時數據收集與優化的可能性。

第二階段

連接

描述

Connect-Icon連結性將孤立的機械轉變為可相互通訊的網路資產,並能與企業系統互聯互通。此階段實施工業網路建置、安全的OT/IT融合,以及標準化的通訊協議(如 OPC UA、MQTT、EtherNet/IP),在廠區內打造無縫連貫的數位脈絡。

挑戰

傳統設備通常缺乏連結能力,即使是較新的系統也常因通訊協議不相容或網路安全問題而難以整合。若沒有具擴展性且安全的通訊層,數據將被局限於孤島中,系統間的協同幾乎無法實現。

效益

連結化的廠區能實現即時監控、遠端存取,並與製造執行系統(MES)、企業資源規劃(ERP)及雲端平台無縫整合。它減少人工資料輸入、提升對事件的反應速度,並成為智慧工廠計畫的基礎。

第三階段

收集

描述

Collect-icon數據收集的重點在於捕捉營運、品質、維護及環境相關數據,要求數據不僅連續且準確無誤。此階段包括部署感測器、設定標籤、定義採集頻率,並確保時間戳記與單位一致性,確保下游系統能獲得可靠且可用的數據輸入。

挑戰

製造業者常常面臨數據收集過少、過多,或更糟的是收集錯誤數據的問題。不一致的命名規則、缺乏結構,以及缺少上下文資訊,可能導致即使是最先進的分析工具也無法發揮效用。

效益

當數據經過有目的且具備上下文地收集後,它將成為極具價值的資源。高完整性數據可支援即時決策、歷史分析與預測模型的建構,確保正確的人在正確的時間獲得正確的資訊。

第四階段

建模

描述

Model-Icon

建模的目的在於將收集到的數據依據邏輯架構進行組織,通常依照實體設備、製程流程或組織層級來分類。這種架構可能採用統一命名空間(UNS)、依據 ISA-95 的資產模型,或語意標籤結構,以實現可擴展的系統整合與可重複使用的邏輯規則。

挑戰

若缺乏統一的數據模型,組織將面臨標籤不一致、邏輯重複以及報表不相容等問題。這些不一致性不僅造成技術負擔,增加維護成本,更阻礙了跨產線或跨廠區的擴展能力。

效益

健全的數據模型可確保所有系統使用相同的語言,有助於加速系統整合、簡化報表製作、加快分析工具與儀表板的部署,同時提升整體數位基礎架構的可維護性。

第五階段

儲存

描述

Store-Icon

正確地儲存數據不僅僅是記錄,它更關乎定義哪些數據該被儲存、多長時間,以及儲存的位置——無論是本地歷史資料庫(historian)、企業資料庫,或具擴展性的雲端平台。本階段的目的是確保數據可存取、安全,並符合法規、營運與商業智慧等層面的保留需求。

挑戰

不當的數據儲存方式——無論是缺乏時間戳記、查詢效率低,或過度依賴試算表——都會導致數據難以存取,且無法被信任。若缺乏良好的數據治理與儲存策略,將嚴重影響系統的擴展性、可追溯性以及稽核準備能力。

效益

當具備正確的系統架構時,數據將成為極具價值的企業資產。各部門團隊能夠存取歷史趨勢、驅動儀表板、支援根本原因分析,並為 AI/機器學習工具提供資料來源。儲存策略因此成為企業長期數位成長的關鍵基石。

第六階段

視覺化

描述

Visualize-Icon視覺化將原始數據轉化為直觀的洞察,透過儀表板、人機介面(HMI)/監控系統(SCADA)畫面以及針對不同角色設計的介面呈現。不論是在生產現場或董事會議室,這些視覺化工具都能即時幫助操作員、工程師及高階主管了解現況及其成因。

挑戰

若缺乏周全的視覺化設計,資料過載、不一致的顯示畫面或混淆的關鍵績效指標(KPI)可能導致決策疲乏或使用者參與度低落。靜態的儀表板與缺乏情境的警示訊息,常使系統被低估其價值,並降低對數據的信任度。

效益

有效的視覺化為複雜系統帶來清晰度與使用者參與感。它賦能使用者辨識趨勢、加速問題回應,並做出明智決策,進而提升生產力與品質。量身打造的視覺化介面能提高系統採用率與營運透明度。

第七階段

分析

描述

Analyze-Icon

分析階段透過數據導入結構化的問題解決方法。從簡單的趨勢比較到進階的根因分析,本階段運用統計工具、商業智慧平台及領域專業知識,識別過去難以察覺的瓶頸、低效率與模式。

挑戰

許多組織難以突破基礎報表的侷限。缺乏分析框架、歷史背景以及具備數據素養的員工,使得原始數據難以轉化為可執行的改進措施。

效益

結構化分析促進主動式問題解決,協助優先排序改進機會、驗證營運假設,並找出浪費、停機或變異的根本原因;同時架起預測策略與處方策略之間的橋樑。

第八階段

優化

描述

Optimize-Icon

優化是數位旅程的高峰,洞察轉化為行動,改進成為持續不斷的過程。此階段運用人工智慧與機器學習、反饋迴路、自動化以及績效基準,實現產能、效率與品質的最大化,並確保方法具備永續性與可擴展性。

挑戰

缺乏整合系統與敏捷流程,多數組織難以持續適應與改進。優化工作常因缺乏可視性、數據信任度不足或組織協調不佳而陷入停滯。

效益

優化帶來持續的競爭優勢。透過持續利用數據改善流程、自動化決策並指導投資,您將解鎖更高產能、更低成本,並打造具韌性且面向未來的營運體系。

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