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。

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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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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

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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？

黑盒子

為什麼 AI 時代，需要一個「原始數據邊緣雲」？

一、看得見的影像，與看不見的數據

當大眾談論 AI，第一個聯想到的往往是人臉辨識、自駕影像、醫療掃描。因為影像是直觀的，每個人都能「看到」成果：鏡頭裡辨識出一個人、一台車，甚至自動標註一隻貓。這種直觀的震撼力，很容易讓媒體報導、讓消費者理解。

反觀 IoT 數據分析，它處理的是電壓波形、泵浦運轉

音樂藝文

電影戲劇

影像

專業

模型

人臉辨識

基礎

能源

電網

門檻

成本

為什麼 AI 時代人人都在談影像辨識，卻忽略了 IoT 數據分析？

在前文中，我們談到：智慧化應用的真正地基不是演算法，而是高品質、低成本、可快速普及的數據基礎設施。然而，還有一個更深層的問題必須被正視：數據的真實性與可信度，究竟由誰來保證？

1. 數據的「真假」比「多寡」更重要

在智慧化應用的早期階段，人們總是強調「大數據」，似乎數據量越大，AI 就越聰明。但

智慧

挑戰

角色

設施

品質

地基

誰來決定數據的真實性？AI 時代的數據治理挑戰

近年來，無論是產業數位轉型、AI 賦能，還是數位孿生與智慧化應用平台，我們聽到的願景總是宏大而迷人。各種演算法、模擬與雲端運算的能力被描繪成未來社會的核心驅動力。

然而，冷靜觀察就會發現：這些願景的落地，存在一個根本性的缺口——缺乏高品質的數據基礎。

願景再美，沒有數據就是幻影

所有智慧化應用

願景

數位

落地

核心

轉型

高品質數據：智慧化轉型成功的基石

在多數製造現場，系統整合商（SI）以 SCADA 搭建數據採集與監測平台。這種做法在過去非常合理，因為 SCADA 天生就是自動控制系統的設計工具，它能把現場儀錶狀態搬到螢幕上，方便集中監控與管理。然而，當我們討論「數據可視化」的時候，如果只停留在這種傳統呈現方式，往往會忽略可視化背後更深層的價值。

控制

監測

監控

螢幕

數字

智慧製造

環境保護

可視化的本質：從 SCADA 看板到智慧決策

EDC電力品質分析記錄儀，融合電錶、邊緣伺服器與AI平臺，實現即插即用、完整時序數據記錄、邊緣運算與AI整合、遠端多端監控及量測與控制合一。此產品適用於生產管理、建築工務等場景，有效解決停機風險、能源浪費、服務中斷等問題，實現從被動修復到主動預防、從單點資訊到全局透明、從數據孤島到決策支援的管理升級

電力

伺服器

異常

EDC電力品質分析記錄儀：告別傳統，邁向智慧電力監控新時代

探討AI時代下系統整合商的兩種發展模式：被動型與主動型。被動型SI僅滿足客戶當下需求，缺乏前瞻性；主動型SI則主動挖掘數據價值，打造可持續升級的系統，最終形成市場差異。