那么這么一家略顯傳統(tǒng)，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(chǎn)的基礎，打造數(shù)據(jù)底座。
在2012年的時候，研華第一次聽說工業(yè)4.0，但是當時并不清楚什么是工業(yè)4.0。從2013年開始，工業(yè)4.0逐漸成為了顯學，大家都在談，研華也從2013年開始做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打通了ERP和MES等系統(tǒng)，通過APS來貫穿訂單和生產(chǎn)的過程控制，同時將人的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)來取代重復性的工作，實現(xiàn)了部分的實時數(shù)據(jù)可視化。
第二個階段，2016~2021年，digital enable，加速數(shù)據(jù)優(yōu)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(zhàn)比如工廠缺乏一盤棋的整體視角，業(yè)務驅(qū)動目標不明確，場景數(shù)據(jù)、應用、系統(tǒng)架構(gòu)不清晰；大量數(shù)據(jù)散布在不同的系統(tǒng)中，很多應用開發(fā)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(shù)據(jù)上傳到data inside智能化平臺，這相當于是一個數(shù)據(jù)中臺。平臺劃分為不同的主題域，包含生產(chǎn)設備、品質(zhì)、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(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhuǎn)型中是至關(guān)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(zhuǎn)型。
這個階段正在開展的過程中
通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，研華在綠色改造和節(jié)能方面也取得了很好的成效。
2022年，昆山工廠的整體產(chǎn)值增長7%，用電量下降238千瓦，單位產(chǎn)值的電耗有大約10%的節(jié)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(xiàn)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(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，研華的自動化架構(gòu)發(fā)生了巨大的變化，主要的轉(zhuǎn)變有4點：
1.從集中式到分布式架構(gòu)
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(xié)同。
2.從傳統(tǒng)硬件到軟件定義
很多功能和自動化架構(gòu)采用軟件定義的方式來實現(xiàn)，傳統(tǒng)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(tài)到AI動態(tài)優(yōu)化
過去的自動控制是一個邏輯架構(gòu)，現(xiàn)在的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過數(shù)據(jù)的不斷反饋，形成了一個動態(tài)AI結(jié)合的優(yōu)化系統(tǒng)，這個系統(tǒng)會愈發(fā)智能。
4.從閉環(huán)到開放生態(tài)
從過去的單一封閉系統(tǒng)到開放生態(tài)，這也是研華將昆山的研發(fā)中心取名叫做“協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)中心”的原因，研發(fā)一定要和客戶、用戶結(jié)合在一起。
跨越鴻溝，從數(shù)字化到智能化用數(shù)據(jù)驅(qū)動管理
當我們解決了第一個生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集與接入的問題，解決了第二個IT與OT數(shù)據(jù)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(shù)字化到智能化，跨越鴻溝，真正實現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動管理？
企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定是離不開數(shù)據(jù)的，但是其實數(shù)據(jù)也往往是企業(yè)啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)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?yōu)槭裁醋龅搅耍肯乱徊轿覀兘鉀Q的問題是要知道未知的數(shù)據(jù)，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(yè)在現(xiàn)場收集了大量的設備和傳感器數(shù)據(jù)，還有企業(yè)IT信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要解決的問題就是怎么跨越鴻溝，讓這些數(shù)據(jù)能夠驅(qū)動管理和決策，中間這個鴻溝就要用AI技術(shù)幫助我們跨越。
