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台灣製造業推動數位轉型的進程中，PLM（產品生命週期管理）早已不只是研發部門的工具，而是連結設計、製造、供應鏈與服務的數位主線。博威顧問在多年導入Aras PLM實務經驗中，形成一套「從規劃到執行的閉環實施方法論」，幫助企業整合CAD、ERP、MES等核心系統的同時，讓數據真正轉型為可持續的營運價值。


規劃階段：精準藍圖與資源布局
專案啟動前，博威顧問會根據企業的數位成熟度評估，制定「三年總體規劃＋年度實施路線圖」。
◆場景優先排序：透過「業務價值–實施難度」矩陣與 RICE 評分模型（Reach, Impact, Confidence, Effort），挑出研發協同、智能決策、品質追溯等高價值場景作為優先落地對象。
◆資源配置：運用WBS工作分解結構與資源負荷矩陣，確保組織、人力、技術與資金在不同專案階段的最佳分配。
◆里程碑設定：採用敏捷計劃，將年度拆分為階段性目標與交付，確保專案能靈活因應市場與需求變化。
 
建設階段：打造技術底座與數據治理平台
當專案進入建設期，會以「技術底座–數據管理–應用層」三級架構展開：
1、技術底座
◆採混合雲端架構：以私人雲端部署PLM核心數據，公用雲端負責彈性計算，確保99.99% 系統可用與穩定。
◆透過微服務與標準化API，實現OpenPLM與ERP、MES等高效與異質系統整合。

2、數據管理
◆數據匯聚層：Link工具整合研發PLM研發，與圖紙、物料、BOM、製造工藝參數、紀錄及供應鏈庫存與物流等，建立全域數據管理能力。
◆數據開發層：利用Aras Innovator Framework提供低代碼開發平台，讓業務單位快速構建數據模型，降低技術門檻。
◆數據服務層：封裝標準化API，支援如「產品開發進度查詢」、「物料數據檢索」等業務需求，支撐上層應用與調度使用。

3、OpenPLM應用場景升級
建設同時，以數位流程升級智能化時，企業經常面臨三大困擾，研發偕同、智能決策、品質追溯狀況，透過OpenPLM系統和其偕同工具，解決問題，並將流程重構。
◆研發協同：企業於跨部門溝通時面臨資訊碎片低效的問題，導入雲端協作平台，以BOM實時同步、在線審核與版本追溯的方式，取代零散的Excel與郵 件溝通。
◆智能決策：過去技術人員研發選型多以經驗累積決定，但缺乏數據的佐證支撐，有了建構產品選型知識圖譜，搭配AI演算法，提供基於歷史數據，給出最佳建議。
◆品質追溯：多流程開發會遇到各自部門或人員管理不同步，人工排查必須多花時間對焦整理，這時OpenPLM Link和BI工具可將產品研發從生產至售後的所有資料一覽全貌，品質問題皆可一鍵追溯。
 
執行階段：數據資產化與價值呈現
博威認為，平台的價值不在於「能存多少數據」，而在於「能讓數據動起來」。在執行階段，會圍繞三大落地要點：

◆有價值：數據能產生有價值的標準是能直接或間接影響到成本的降低或營業額，因此從PLM系統建立數據價值標籤體力，即能將數據分類為技術和管理屬性，像是產品成本、財務與客戶需求等核心數據分類。
◆可流通：數據本身也能通過分析找出業務應用的資源，例如企業內部設立數據交易機制，可以讓跨部門數據共享，支援各項策略等協作。
◆可監管：PLM系統可建置部屬數據安全平台，實施分級分類、到權限控管與操作審核，確保每項數據合規安全。

應用案例包括：
◆研發成本優化：透過OpenPLM Link歷史物料數據建立成本預測模型，在設計階段自動推薦低成本替代物料。
◆需求反饋迴路：客戶反饋的數據可建立在OpenPLM Link系統內，由AI分析提取「輕量化」、「低能耗」、「ESG」等客戶高度需求的關鍵字，作為下一代的產品研發方向。

優化階段：持續迭代與閉環改進
專案上線只是起點，博威透過 PDCA (計畫-執行-檢查-處理)四項循環推動優化機制：
◆即時監控：利用BI工具追蹤系統使用率、數據準確率與業務價值貢獻率。
◆根因分析：異常指標如API調用成功率下降至85%，可透過魚骨圖分析找到問題根源。
◆方案迭代：每季發布優化白皮書，針對技術架構、流程機制與組織能力進行更新，例如升級伺服器算力、簡化數據審批流程或強化數據分析培訓。
 
以上全流程方法，不僅讓博威顧問協助製造業成功導入Aras PLM系統，整合CAD、ERP、MES與AI串接後的數據能真正轉化為企業競爭優勢，持續驅動企業在數位轉型的道路上穩健前行。


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