那么這么一家略顯傳統，甚至有些老舊的工廠，是怎么一步步做到升級改造的呢？

整體過程可以分成三個階段。

第一個階段，2013~2015年，基于精益生產的基礎，打造數據底座。

在2012年的時候，研華第一次聽說工業4.0，但是當時并不清楚什么是工業4.0。從2013年開始，工業4.0逐漸成為了顯學，大家都在談，研華也從2013年開始做數字化轉型，打通了ERP和MES等系統，通過APS來貫穿訂單和生產的過程控制，同時將人的經驗轉移到系統來取代重復性的工作，實現了部分的實時數據可視化。

第二個階段，2016~2021年，digital enable，加速數據優化的進程。

在這個階段，研華遇到了很多瓶頸和障礙。典型的挑戰比如工廠缺乏一盤棋的整體視角，業務驅動目標不明確，場景數據、應用、系統架構不清晰；大量數據散布在不同的系統中，很多應用開發都會需要眾多的專用接口，IT變成了瓶頸。

為了解決這個問題，研華把數據上傳到data inside智能化平臺，這相當于是一個數據中臺。平臺劃分為不同的主題域，包含生產設備、品質、訂單物料等，分類分項的做一些管理，然后向上展示一些標準的接口，這時各種數據可以通過數據中臺快速的收集、上傳和分析。

由于建立了這樣一個高效可用的數據中臺，IT工程師的角色從原來gatekeeper變成了facilitator，研華認為這點在轉型中是至關重要的一步。

第三個階段，2022年之后，AI enable，引入更多的AI能力，加速智能制造的轉型。

這個階段正在開展的過程中

通過數字化轉型，研華在綠色改造和節能方面也取得了很好的成效。

2022年，昆山工廠的整體產值增長7%，用電量下降238千瓦，單位產值的電耗有大約10%的節約。同時昆山工廠還布建了光伏設施，太陽能占到全年電能供給的5~8%。所有這些舉措綜合下來，研華昆山工廠有望在2050年實現凈零碳排放目標。

三廢排放也有了顯著性的改善，廢氣的減排量是12%，廢水排放降低了31%，廢棄物的排放減少了32%。

在數字化轉型的過程中，研華的自動化架構發生了巨大的變化，主要的轉變有4點：

1.從集中式到分布式架構

決策和控制在邊緣設備、云端服務器，以及中心控制器之間進行分布和協同。

2.從傳統硬件到軟件定義

很多功能和自動化架構采用軟件定義的方式來實現，傳統的硬件設備逐漸被軟件化，這也是研華大量投入軟件與平臺的初衷。

3.從靜態到AI動態優化

過去的自動控制是一個邏輯架構，現在的工業互聯網通過數據的不斷反饋，形成了一個動態AI結合的優化系統，這個系統會愈發智能。

4.從閉環到開放生態

從過去的單一封閉系統到開放生態，這也是研華將昆山的研發中心取名叫做“協同創新研發中心”的原因，研發一定要和客戶、用戶結合在一起。

跨越鴻溝，從數字化到智能化用數據驅動管理

當我們解決了第一個生產現場數據采集與接入的問題，解決了第二個IT與OT數據整合與打通的問題，自然就會遇到第三個問題：也就是如何從數字化到智能化，跨越鴻溝，真正實現用數據驅動管理？

企業的數字化轉型一定是離不開數據的，但是其實數據也往往是企業啟動數字化轉型的一個最大的障礙。

已知的條件很明顯，比如上個月我們做的怎么樣？上個月我們為什么做到了？下一步我們解決的問題是要知道未知的數據，去解決未知的問題，也就是我們要做預測和決策。我們要知道下個月能做成什么樣？還要知道我們做什么，下個月才能達到目標？

我們很多制造企業在現場收集了大量的設備和傳感器數據，還有企業IT信息系統的數據，現在要解決的問題就是怎么跨越鴻溝，讓這些數據能夠驅動管理和決策，中間這個鴻溝就要用AI技術幫助我們跨越。