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。
控制關心的是系統穩不穩；
治理關心的是，我們懂不懂這個系統為什麼這樣反應。
過去 OT 的世界只追求「不出錯」，
今天 IT 的世界要追求「弄得清為什麼會錯」。
這就是控制和治理的差別。
控制讓系統照著做；
治理讓系統知道為什麼這樣做。
二、控制的邏輯：先穩，再談理
在 OT 的眼裡，最重要的事情只有一件：系統不能亂。
感測器量測 → 控制器判斷 → 執行器修正，
一切都在閉環裡運作。
異常的定義也很簡單：超標就是異常。
這種臨界值思維的好處是反應快、好操作；
但它只能回答「有沒有問題」，
卻不能告訴你「問題從哪來」。
控制系統是封閉的、穩定的，但也「失語」的。
它知道怎麼糾正錯誤，卻不會解釋錯誤。
三、治理的邏輯：從穩定走向可信
IT 和 AI 的出現，把「異常」這個詞重新定義了。
我們不再只看「超不超標」，
而是開始問：「這樣的變化合理嗎？」、「是不是哪個因素在連動？」
在治理的世界裡，數據不只是紀錄現象，還要能追溯證據。
我們要確保三件事：
- 原始資料沒被改過；
- 任何分析都能重算；
- 每個結果都有依據可查。
這就是 AI 時代的數據治理三原則。
控制系統的重點是反應速度，
治理系統的重點是能不能「講得清楚」。
在這樣的思維下，異常不再是噪音，
而是訊息——要被理解、被解釋的訊號。
四、控制與治理的根本差別
控制追求的是「系統穩不穩」；
治理追求的是「證據清不清」。
控制關心速度；
治理關心理由。
控制像是工程學——你給它誤差，它幫你糾正；
治理像是知識學——你給它現象，它幫你理清因果。
五、從閾值到特徵：異常的定義正在進化
我們對異常的理解，也經歷了五個階段。
一開始是最簡單的「閾值式」：超標就警報。
接著是「統計式」：看數據是不是偏離平均。
再後來是「特徵式」：觀察多個變量之間的關係。
再上一步是「語義式」：理解操作的情境與原因。
最後是「可審計式」：不只發現問題，還能完整追溯誰、何時、怎麼定義的異常。
這五個階段，其實就是從「管得動」走向「理得清」的過程。
異常，不再只是機器的錯誤；
而是一段知識的故事。
六、結語：AI 時代的新秩序
過去，我們相信控制帶來穩定；
但未來，我們需要治理來建立信任。
以前的機器「能動」就好；
現在的機器，要能「懂」。
以前我們只要系統不跳機；
現在我們希望跳機時能理得清為什麼。
這就是從 OT 到 IT、
從管理到治理、
從「管得動」到「理得清」的轉變。
這不是技術升級，
而是整個思維方式的革命。
最後總結三句話
第一句：管得動是起點，理得清才是終點。
第二句：AI 不是取代 PID，而是讓 PID 會說話。
第三句：未來最貴的，不是感測器，而是能理得清的數據。
