實用型數字轉型會系統化地將數據與模型，以及工程團隊在開發解析、模型、和仿真的相關技能，應用于產品或服務整個生命周期的工作流程之中。

　　先從一個簡單的例子來談數位轉型。最早的門鈴是一款單純的機械裝置，上面只有一按鈕，執行單一功能：按下按鈕時發出聲音。

　　圖1 : 最早的門鈴是一款單純的機械裝置，利用按鈕來執行單一發聲的功能。

　　而當今版本的門鈴很可能裝配了攝影機、動作傳感器、影像、以及一個將數據從門鈴傳送到云端的智能手機接口。門鈴不再只是門鈴，而是變身為一個完整的安全系統。

　　圖2 : 當今的門鈴有許多的裝備，變身為一個完整的安全系統。

　　門鈴的演進只是數字轉型（digital transformation）其中一個例子—數字轉型使用數據解析、鏈接、云端運算及AI等技術來進行產品、流程、和整個系統的轉型。

　　看起來幾乎所有的企業或組織都有意將數字轉型納為其愿景及營運策略，但多數卻在執行數字轉型的初始階段時遭受到挫折。受挫的原因相當多，包括：

　　1.新技術引進與相應技能的人才培養

　　2.確保企業文化與組織架構能夠適應改變

　　3.對于哪些流程需做改變

　　4.如何改變的正確期待

　　而上述的原因，還只是諸多挑戰的其中一小部分。

　　為了落實變革，有一些組織從概念驗證和試驗性的計劃開始，不過很快地，他們就發現自己陷入了「試驗煉獄（pilot purgatory）」，無法套用試驗計劃時所使用的方法并把它擴大，更不用說將其當成企業的標準作業流程或最佳實踐方法了。

　　至于其他一些組織，則從大型架構的開發作為起始點，不過常遇到執行上的困難，也往往未能符合數字轉型策略所需之實際計劃的規格、工作流程，或產品的要求。

　　我們發現，進行數字轉型最常且最能取得成功的是采取實用（pragmatic）途徑的組織機構。

　　何謂實用數字轉型？

　　實用型數字轉型（Pragmatic Digital Transformation）不需要從頭開始，也不需要全面翻新既有的流程和資產。相反地，它的基本原則是重復利用：實用數字轉型會系統化地將數據與模型—以及工程團隊在開發解析、模型、和仿真的相關技能—應用于產品或服務整個生命周期的工作流程之中。

　　系統性的數據運用從數據解析開始，特別是展開實驗或進行資料研究以獲得相關見解，但這也意味著得把數據分析的規模擴大，并延伸運用到由生產制造、維護紀錄、以及其他商業流程所取得的大型、異質（heterogeneous）的實時與封存的數據集，如此一來，數據導向的決策不只能夠使用于研究或設計時間，也能夠被使用在生產、營運、和維護。

　　系統化運用數據：從數據倉儲到數據解析

　　如同許多組織現在的認知，最大的挑戰并不是資料不足，而是壓倒性的資料量和種類—各種工程、科學、和現場數據之外，還有商業、事務數據及其他數據等。

　　各種數據管理方法的差異性也增添了復雜程度：例如數據可能被儲存在本地主機（on-premise）或云端、強化的數據湖（data lakes）、獨立的數據庫、關系數據庫（relational databases）或工作表，而且每一筆數據儲存可能有不同的管理政策和訪問權限。

　　當這些數據所累積的知識和轉型潛力可被挖掘出來、且能夠被系統化地應用于整個產品生命周期時，便可開始數字轉型。其中的核心任務首先是要整合來自于多個存放處的數據；二是開發易于使用及存取的解析方法或模型；三是在適當時間將解析方法或或模型整合進工作流程，讓組織內的各個團隊（工程、商業單位管理、分析師、服務團隊等），能夠運用從數據取得的洞見知識來改善流程或設計。

　　拓展模型運用：從開發到營運中的系統

　　有系統的模型再利用是基于模型的設計（Model-Based Design）的基本原則，在此模型形成了一個串接起開發、設計優化、程序代碼生成、驗證與有效性檢驗的數位線程（digital thread）。

　　圖3 : 實用型的數字轉型，以一個數字線程串連起系統，從要求到架構再到測試與營運中的系統，開啟了改善模型、流程與最終產品的機會。

　　數字線程不僅存在于開發流程內，它在設計數字分身的模型時，還可以延伸到已部署、正在營運中的系統。數字分身（digital twin）—它是一個可隨著系統或子系統的運行也跟著隨之更新的代表模型—可以用來評估機器等資產當前的狀況，更重要的是，可優化機器的性能表現或執行預測性維護。

　　改善流程、深入洞察

　　在實用數字轉型過程中，先前儲存的數據會被整并，并應用到開發、以及從開發到部署的完整過程中，以用來改善流程并提供洞察知識來提升系統性能。

　　一個系統性的模型，能協助擷取高層級的系統行為外，也包含精細的子系統，把這些系統性的模型和系統規格需求相鏈接，可進行模型及設計的追蹤與早期設計檢驗。子系統的模型可被重復使用，當作執行軟件或在轉碼在目標硬件或FPGA上實現。接著，不論是以模型層級執行或轉碼進行實際的操作運用，這些模型都可再被重復使用，反復地進行于整合、有效性檢驗和驗證。

　　透過實用途徑，企業或組織組織可以獲得數字轉型的商業效益—改善質量、提高產出、節約成本—同時也避免有可能使人對開始或考慮數字轉型計劃時卻步的挫折與困境。

　?。ㄗ髡進ichael Carone、Paul Pilotte、Jim Tung任職于MathWorks公司）

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