一、從「能管得動」到「要理得清」

自動化時代最大的成就，就是我們終於能「管得動」機器。

控制系統幫我們維持穩定，只要數據有偏差，它就會立刻修正。

但進入 AI 時代之後，我們開始發現——

能管得動，不代表能理得清。

控制論關心的是系統穩不穩；

治理論關心的是，我們懂不懂這個系統為什麼這樣

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在全球數位化浪潮下，製造業的轉型已成為不可逆的趨勢。然而，傳統產業與中小企業普遍缺乏IT專業人才，難以複製大企業的模式。肯革陸科技歷經十年研發與實踐，推出「EDC系統」，以AI Ready、隨插即用、零門檻維護為核心理念，讓非專業人士也能輕鬆部署與運用物聯網技術，釋放數據價值，助力企業邁向智慧化與永續經營。

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從「管得動」到「理得清」：AI 時代 OT 與 IT 的認知分野

什麼是 Tag？為什麼要人工 Tag？

在工業 OT（運營技術）世界裡，Tag 就是給感測器吐出的數據貼標籤，讓這些冷冰冰的數字變成 AI 或系統能懂的「話」。

比如，一個感測器吐出「32768」，這什麼意思？沒人知道！工程師得手動標記：

「這是馬達 #3 的電流」

「2025/10/28 

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TAG：什麼是 Tag？為什麼要人工 Tag？

你有沒有發現？

現在到處都在開「工業 AI 培訓班」、講「AI 落地案例」、還有人自稱「AI 顧問」，教你怎麼搞智慧工廠。

我每次看那些案例，都毛骨悚然！

因為我知道：

那些 AI，其實是在學虛擬資料或失真的資料！

1、 AI 不是在學，是在背假象

你以為感測器送進去的是「原始訊號」？


智慧工廠

毛骨悚然

案例

落地

顧問

當 AI 學會說謊

本文探討為什麼CCTV DVR被廣泛接受，而IoT系統卻普遍缺乏類似的數據記錄機制（DVR）。作者從用戶需求、系統功能、數據處理方式等角度分析，指出只留存彙總報表，忽略原始數據的風險，呼籲重視IoT系統的數據記錄完整性，並以具體案例說明數據記錄在問題排查和決策中的關鍵作用。

監視器

錄影

為什麼IoT系統缺席DVR？從監視器反思數據記錄的重要性

在生成式AI普及的時代，傳統能源管理系統僅提供報表已不足以滿足用戶需求。本文探討如何透過高密度原始數據、電力品質特徵日報及可追溯的數據治理架構，讓AI能從數據中提供更深入的洞察，協助用戶解決能源消耗問題。

管理

用戶

能源

洗衣機

設備

用電量

品質

生成式AI

電力

能源管理系統的AI轉型：從報表到洞察

本文探討傳統數據採集方式的痛點，例如重複人工、數據格式不一致和失真風險等，並介紹邊緣數據中心(EDC)如何解決這些問題，實現即時結構化數據、使用者自助定義和原始數據直接保存。導入 EDC 可為系統整合商(SI)節省工程工時、加快專案交付速度，並提升數據品質，無縫銜接 AI、ESG 和智慧運維等應用

訊號

專案

傳統

個案

IT 朋友們，你是不是快淹死在資料湖？

臺灣積極推動數位轉型與AI應用，然而「Data」、「Information」、「Knowledge」等詞彙的混用，造成數據治理的理解落差。本文分析臺灣現況，提出數據、資訊、資料三層級的分層正名策略，以提升數據品質、明確責任歸屬，促進數位轉型與AI應用落地。

政治與評論

資訊

數位轉型

正名

大數據

責任

臺灣數據治理的關鍵：正名「數據」、「資訊」、「資料」三層級

本文探討粗放式節能的侷限性，並深入介紹數據驅動節能的優勢，透過EMS、EDC及AI技術，精準定位高耗能環節，進行因果分析，實現持續優化，最終達到節能減碳與提升企業效率之目標。

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數據驅動節能：告別粗放式節能，邁向智慧化永續經營

本文探討數據驅動管理的演進，從傳統的結果管理轉向更精進的因果分析。傳統的結果管理，例如透過 RS-485 電錶監控能源使用，僅能呈現結果卻無法解釋原因。因果分析則透過更高品質的數據 (例如 EDC 電錶) 和 AI 模型，深入挖掘事件背後的因果關係，進而提出有效的改善方案，協助企業提升效率並降低成本

決策

電費

企業

經驗

支援

數據驅動管理：從結果走向因果分析的升級之路

為什麼 AI 時代，需要一個「原始數據邊緣雲」？

數據，是 AI 的燃料

在 AI 時代，數據就是智慧化的燃料。

但你知道嗎？現在很多 IoT / SCADA 系統，給 AI 的不是「原始數據」，而是經過壓縮、過濾、事後整合的「二手數據」。

就像一張模糊的相片，怎麼能拿來訓練出準確的 AI？