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發佈日期：2025-09-09► 【技術分享】製造業數位轉型與智能化升級 PLM關鍵評估模型
在台灣製造業的數位轉型過程中，企業常面臨一個難題──投入技術建設，卻未能有效轉化為營運價值。要解決這個問題，必須先精準診斷企業在數位化與智能化路徑中的定位。博威顧問結合多年實務經驗，提出「五層診斷法」與「三層耦合模型」，協助製造產業掌握PLM與 ERP、CAD、SRM等整合策略，讓數據不只被儲存，更能被運用成為推動營收與創新的核心資產。五層診斷法：從戰略到應用的全景檢視
在博威顧問多年輔導製造業數位轉型的經驗中，我們發現企業在規劃 PLM、ERP 或 AI 串接專案時，往往著重在技術功能，卻忽略了整體營運架構的評估。為了讓數位轉型真正落地，建構「五層診斷法」，從戰略、組織、技術、數據、應用五個面向，形成「事實畫像－目標定位－差距分析」的閉環，幫助企業找到投入資源與產生價值之間的最佳平衡點。
在戰略層，在於檢視數位化目標與企業整體戰略是否一致。這不僅涉及高層的支持度，也包括資源投入的比例與優先順序。我們會運用OKR對齊模型與平衡計分卡，分析數位化目標在各部門的落實情況，確保策略從上而下有效滲透。
接著是組織層，數位轉型成敗，很大程度取決於組織的執行力與跨部門協作能力。透過組織能力成熟度模型（CMMI），我們能評估企業是否擁有足夠的數位化人才比例、合適的考核機制，以及是否能快速響應轉型過程中的流程變動。
第三是技術層，它決定了未來數位架構的可擴充性與兼容性。我們會從系統整合度、雲原生比例、技術棧適配度等面向切入，並結合企業架構評估與技術路徑分析，確認現有系統是否能支援數位轉型的實時資料整合，以及未來導入AI 智能應用的可能性。
第四是數據層，數據資產化是數位轉型的核心驅動力。我們運用數據治理框架（DAMA）與數據管理成熟度評估模型（DCMM），分析數據品質、流通效率與價值密度，並評估數據是否具備跨部門共享與可複用的基礎。唯有打通數據孤島，才能讓PLM系統在營運決策中發揮最大效益。
最後是應用層，也是企業最直觀感受到價值的地方。我們透過場景價值矩陣（影響度－緊急度四象限）來分析數位應用覆蓋的深度與廣度，確保 PLM 與 ERP 的整合不只是技術上的連接，而是能真正驅動研發效率提升、供應鏈加快與品質優化的核心引擎。
透過這五個層面的全面檢視，企業能清楚分析自己在數位轉型中的優勢與短板，進而逐步導入Aras PLM與 AI串接等關鍵專案時，明確設定優先順序，避免資源浪費。
三層耦合模型：避免技術與業務脫節
在博威顧問的實務觀察中，許多製造產業導入PLM技術時，常出現「系統很先進，但業務部門用不出價值」的落差。為了避免這種狀況，我們採用「業務 – 數據 – 技術」三層深度耦合的規劃方式：
- 業務目標拆解：從高層戰略指標(如營收成長20%、研發週期縮短 30%）拆解為具體的PLM場景目標（如新品研發效率提升40%、供應鏈響應速度提升50%）。
數據目標對齊：確認業務場景對應的數據需求，例如從市場營收數據對應產品開發成本，再推導至數據收集、儲存、分析與應用的全鏈路目標。
技術目標支撐：定義技術架構，例如建立能支援OpenPLM與ERP、CAD等實時資料串接的平台，確保數據不只「存得下」，更能「流動起來」。
數位轉型四階段：從資訊化到智能化
依據五層診斷法，博威顧問將製造產業數位轉型的分為四個階段：
- 資訊化階段（1.0）：僅完成基礎文件管理與流程電子化，仍存在系統孤島與數據重複輸入的問題。
整合化階段（2.0）：開始打通 PLM 與 CAD、ERP 的關鍵流程，但數據仍需人工分析，難以快速產出決策依據。
數據驅動階段（3.0）：數據資產化啟動，Aras PLM可支援研發數據檢視，協助決策與分析，但應用價值仍集中於局部場景，尚未形成規模化。
智能優化階段（4.0）：PLM串接 AI演算法，實現智能研發推薦與品質預測，並驅動商業模式創新，進一步將技術投入與 ROI 達到最佳平衡，這時候已持續優化演算法模型。
讓評估成為價值創造的起點
在數位轉型的實務中，評估並非只是前期的形式動作，而是確保整個數位轉型流程，將系統導入發揮最大效益的關鍵。透過五層診斷法與三層耦合模型，幫助產業找出痛點，更能因此規劃「能落地、能量化、能複製」的升級路徑，真正實現數據資產化與營運價值的雙贏。
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