Plm專業實施團隊-博威粉絲團

21/05/2026

Aras Connect China 2026（深圳站）活動花絮

PLM + AI Workshop：從技術到實戰，一場屬於製造業的智能化對話
📅 2026年5月12日 · 深圳：一個不一樣的日子

九點整，活動場地裡已座無虛席。來自Aras原廠的技術專家、國內各生態夥伴的代表，以及來自電子、機械、半導體、EMS等製造行業的企業高管，陸續入場落座。屏幕上滾動著 「Aras Connect China 2026 | PLM + AI Workshop」 的字樣，底色深邃，青藍色漸層的背景彷彿在呼應著這個時代最熱的關鍵詞——AI。

這是博威多次舉辦Aras 生態系列活動之後，再度在科技大城市深圳舉辦的技術論壇。不同以往的是，今年的主軸從「PLM落地」升維至「Agentic AI 如何重塑製造業數位化」——一個更宏觀、也更務實的議題。

一、開場：不是在看熱鬧，是為了不踩坑
上午九點整，博威公司的代表Tony老師走上講台，沒有講稿，沒有講台，只有一支麥克風和一屋子凝神聆聽的目光。

「我們今天所在的這個會議室，很不一樣。」

三十年前，有人說：「把資料放進電腦，企業就會不一樣了。」二十年前，有人說：「把系統聯起來，協作就會不一樣了。」十年前，有人說：「上了PLM，研發就會不一樣了。」但今天，AI不是一個工具——AI是一個工作方式的革命。它不是在你的流程里跑，它會重塑你的流程。

Gartner預測，40%的企業應用將包含專屬AI Agent；McKinsey資料顯示，AI輔助決策的速度是人工跨系統檢索的三倍；製造業AI Agent市場年增長高達120%。數位背後，是已經到來的產業變革。然而Tony老師隨即話鋒一轉：「但我也要直說，機會越大，陷阱越深。超過40%的Agentic AI項目，將因為治理缺位、成本失控而中途夭折。」

「但這才是我們今天聚在這裡最真實的原因。不是為了趕流行，是為了不踩坑。」—AI的浪潮不可回避，但如何走穩這一步，才是關鍵。最後，Tony老師就以「一個人走得快，一群人走得遠」的生態共建主題，為一天的活動定下了基調：這不是一場單向的技術秀，這是一次多方共創的知識碰撞。

二、Aras原廠登場：把邁阿密帶到深圳
開場後—來自Aras原廠的領導Don Cooper與專家Gaolin陸續上台，帶來了直接源自2026年4月邁阿密ACE峰會的最前沿內容。這是今年活動最具含金量的環節之一。不到一個月前，Aras剛剛在全球ACE技術峰會ACE 2026 Miami上發佈了其核心AI戰略架構：InnovatorEdge AI——一套為PLM而生的Agentic框架。

Aras產品總監 Matteo Nicolich 在ACE峰會上的一句話："The question is not whether AI enters your product lifecycle processes. It is whether it enters governed or ungoverned."（問題不是AI是否會進入你的產品生命週期管理流程，而是它以什麼方式進入——是受治理的，還是無序的。）。「治理」二字，在AI浪潮下顯得格外重要。

Aras專家隨後系統介紹了InnovatorEdge AI的三大支柱架構：
第一，HAX（Human-to-Agent Interaction）→ AAX（Agent-to-Agent Execution）
過去，PLM用戶花大量時間在不同系統間找資料、拼信息，而不是做決策。InnovatorEdge AI將自然語言對話引入PLM交互層，讓系統「聽得懂」工程師的問題，並能夠自主調取跨系統資料完成上下文組裝。

第二，AI驅動的工作流執行
傳統Workflow充滿了人工、重復的審批與傳遞步驟。基於InnovatorEdge AI的Agent，可以感知業務規則、自主觸發跨系統動作（PLM→ERP→MES），將大量機械性步驟自動化消除——IT不需要重寫每一個流程，Agent自己會學。

第三，從License授權走向Agent-as-a-Service
Aras明確指出，AI Agent正在顛覆傳統軟體的按人數計費模式。未來，企業買的不是「軟體使用權」，而是「AI完成特定任務的能力」。這一商業模式的重構，對整個PLM生態的玩家都將產生深遠影響。

三、AI論壇：探討Agentic AI的五大議題
下午議程是高度交流的環節——AI Deep Dive，也是整場活動主軸「Agentic AI 如何應用於PLM真實場景」的集中呈現。這是本次活動設計上最具特色的安排之一——不是單一演講，而是多個專家一起參與討論，形成一場真正意義上的「生態圓桌」，圍繞以下五個議題展開深度討論：

議題一：AI技術浪潮下，企業面臨的真實挑戰是什麼？

與會專家一致指出，當前製造業面臨的AI挑戰並非技術能力不足，而是「應用優先級混亂」和「治理架構缺位」。大量企業陷入「做了很多AI PoC，但沒有一個真正上生產」的困境。根本原因在於，AI項目缺少與業務流程、資料質量、變更管理的系統性整合。「你不能把一個AI Agent接到一個資料質量有問題的PLM系統上，然後期待它輸出高質量的答案。」

議題二：Aras生態框架下，多方如何協作破局？

Aras原廠專家介紹了InnovatorEdge AI生態的開放策略：Aras提供平台能力（Edge API、AAX框架），合作夥伴負責行業場景的場景搭建與本地化落地，企業自身則負責資料治理與業務規則定義。
三方分工明確，各司其職——這被視為整個生態能夠落地的關鍵設計原則。
博威的角色在此被清晰定位：「我們是製造業行業的專業服務團隊，也是Aras平台在本地化落地的深度合作夥伴。」

議題三：三十年數位化轉型之後，下一步邁入數智化？

現場引發了一場頗有深度的討論。多位企業代表坦言，過去三十年的數位化投資，很多時候解決了「有無」的問題，但沒有解決「好不好用」的問題——系統上線了，但實際使用率和資料質量依然是瓶頸。數智化的門檻，不在於AI技術，而在於基礎資料的質量與流動性。現場專家提到「如果你的PLM里的BOM資料是對的，ERP里的物料資料是對的，那AI的效果會立刻不一樣。」

議題四：製造企業如何向海外學，又如何走出差異化？

這是全場討論最熱烈的一個議題。
有與會者指出，海外製造業巨頭（如西門子、GE、波音）的PLM+AI整合，背後是數十年積累的工程知識庫和嚴格的資料治理文化——這些「隱形資產」是短期內無法靠購買工具複製的。
但也有觀點認為，製造業有自己的優勢：響應速度快、迭代能力強、供應鏈密度高——這些特點反而為AI Agent的訓練和驗證提供了更密集的資料場景。
「向海外學治理和方法論，用本土優勢做行業化落地」——這被認為是製造業AI轉型最可行的路徑。

議題五：專家們對Aras生態圈有什麼期待？

最後一個議題，邀請了在場的Aras原廠專家和夥伴代表各自發言。
Aras方面表達了對市場深度本地化的承諾：「Aras的生態，需要像博威這樣真正懂行業的夥伴，把全球的技術能力轉化為本地客戶看得到、用得上的價值。」
博威代表則以那句「一個人走得快，一群人走得遠」作為呼應：「我們今天請來的每一位夥伴、每一位客戶，都是這個生態圈里的一員。未來Aras在市場的競爭力，來自這個生態一起發力，而不是一家公司單打獨鬥。」

四、博威實戰案例：不是Demo，是實際的使用情況
下午的最後一個議程，也是全場討論熱度最高的一段—博威團隊，帶來了真實客戶的AI落地案例及新版本功能發表。博威專業講師介紹案例前說了一句話，迅速拉高了在場者的注意力：「我們展示的，不是Demo，是生產環境。」博威分享了在食品健康行業和機械製造行業兩個實際客戶中，基於Open PLM Link搭建AI應用層的完整歷程：

來自博威的Tony老師，再次站在台上對全場說了三件事：
「一個新視角」 ——希望今天結束後，你對PLM + AI未來的想象，比來之前更大了一點。
「一個新連接」 ——希望你今天多了一位可以並肩前行的夥伴，無論是Aras原廠、還是現場的企業朋友。
「一個新行動」 ——希望你回去之後，知道第一步該怎麼走。不用等到想清楚了再動，先找到你的場景，先跑起來一個Agent。

五、三個值得關注的信號
信號一：「AI治理」首次成為討論主軸
不同於去年還在討論「要不要做AI」，今年的與會者普遍已進入「如何做好AI」的思維層次。治理架構、資料質量、成本模型——這些詞彙頻繁出現，說明製造業的AI認知正在快速成熟。

信號二：生態合作模式正在形成共識
從Aras原廠、博威、到精誠瑞寶、金毅泰等夥伴的發言中可以看出，一套清晰的分工模式正在形成：平台商提供框架，服務商提供場景，企業提供資料與業務規則。這種三角協作結構，為AI項目的可持續落地提供了合理的分工基礎。

信號三：本土化成本優勢正在改變行業格局
國產大模型將推理成本壓低60-80%這一事實，已經深刻改變了製造業AI的可行性估算。多位與會者表示，這讓原本「算不過賬」的AI應用場景，變得「算得過去了」。

Aras Connect China 2026深圳站，就這樣在一整天的內容密度、討論熱度和人情溫度中，畫上了句點。製造業的AI轉型之路，不會一蹴而就。但今天，這一群人，在深圳，走了重要的一步。

20/04/2026

2026ACE - 技術趨勢篇・TECHNOLOGY & AI
當 PLM 遇見 AI Agent：Aras 2026 邁阿密峰會

在佛羅里達州邁阿密的陽光下，全球製造業數位化社群最重要的年度會議正在悄然改變製造業工程軟體的未來走向。這不只是一場技術展示，而是一場工程工作方式的根本性重新定義。

技術十大亮點:
亮點 1：PLM 代理化（Agentification）正式落地
Aras 官宣：PLM 使用者體驗的「代理化」已不再是藍圖，2026 年第一批任務代理應用已在客戶側真實運行。
亮點 2：InnovatorEdge 三件套發布
Edge API、Edge Builder、Edge AI 三大模組正式亮相，構成完整的 PLM 智慧擴充層。
亮點 3：ThreadRAG 技術首次公開
全球首個結合數位主線上下文的檢索增強生成（RAG）技術，讓 AI 檢索結果天然攜帶工程語義。
亮點 4：自適應 PLM（Adaptive PLM）戰略發布
將 PLM 定義為「自主學習、動態適配」的活資料網路，提出三範式演進路線圖至 2030+。
亮點 5：依賴設計圖驅動的變更管理
AI 驅動的依賴圖可在秒級預測工程變更的跨系統影響範圍，消滅「不可見變更成本」。
亮點 6：AI 實施助手現場演示
新手開發者借助 AI Agent，在台上即時完成歐盟 PPWR 合規解決方案的全流程建置與部署。
亮點 7：CAD 孿生應用（Aras Labs）
工程師無需登入 PLM Hub，透過 CAD 旁的孿生應用完成設計協作、ECO 建立，PLM 來找工程師。
亮點 8：GovCloud 合規雲正式推出
面向航空航太、國防、醫療等強監管行業，提供與商業雲功能完全一致的合規專有雲環境。
亮點 9：組織記憶與決策軌跡圖
Aras 提出「上下文圖」概念：記錄每一個 AI 與人類決策，構建組織級產品記憶，為下一代 Agent 提供訓練資料。
亮點 10：UX 民主化與零 UI 體驗
Gartner 預測至 2029 年 60% 應用將採用 AI 優先開發模式，Aras 宣布五大 UX 趨勢提前佈局。

直擊現場
一、一場技術論壇裡的「雙城故事」
2026 年 4 月 15 日清晨，邁阿密的亞熱帶陽光剛剛穿透玻璃幕牆，Aras Community Event（ACE）第二天的主旨演講就以一個極具戲劇性的比喻拉開帷幕——台上演講者向在座數百位來自全球製造業企業的 PLM 專業人士拋出了一個問題：
「一家公司已經擁有完整的數位主線，積累了海量系統與資料。另一家公司至今還在用電子試算表做產品開發。現在，兩家公司都準備全力推進 AI 轉型——你能預測誰會贏嗎？」── ACE 2026 第二天主旨演講，邁阿密

這個問題的答案，在接下來四天的議程中被一次次以不同方式重新提問和回答。站在 2026 年這個節點上，Aras 邁阿密峰會的核心訊息異常清晰：工程軟體行業正在發生一場「代理化」（Agentification）革命，而這場革命的速度，比所有人預想的都要快得多。

二、代理化：超越聊天機器人的人工智慧
長期以來，製造業軟體領域對「AI」的理解停留在兩個層面：一是搜尋與推薦，二是報表與視覺化。2026 年的 ACE 峰會宣告了第三階段的到來——AI Agent 的時代，即「代理化」。

Aras 在會議上明確提出兩種全新的互動範式。第一種是「人-代理互動（Human-Agent Experience，HAX）」：AI 代理負責高速處理海量資料集與模式識別，人類工程師提供創造力、判斷力與最終決策權。第二種則更為顛覆——「代理-代理互動（Agent-to-Agent Experience，AAX）」：多個 AI 代理在無人工介入的情況下自主互動，互相傳遞上下文、更新狀態、觸發錯誤訊號，人類角色退化為「觀測者與監督者」。

PLM 工作的五種完成方式：
• 對話式（Conversational）— 透過問答與聊天機器人互動獲得答案
• 任務導向式（Task Oriented）— 單一應用專注完成一類離散工作流
• 自主式（Autonomous）— 多步驟流程由規則管控，人類只需監督結果
• 監控式（Monitoring）— 代理在後台持續監控資料，觸發條件時發出警報
• 協作式（Collaborative）— 多主體共用工作空間，即時交換洞察

三、InnovatorEdge：AI 時代的 PLM 延伸
2026 年 2 月，Aras 正式宣布擴充 InnovatorEdge 平台，推出三大核心服務，並在 ACE 峰會期間進行了深度展示與技術研討。

「治理、可觀測性和可解釋性是 AI 落地的入場券。沒有這三個支柱，AI 會給出錯誤答案，使用者會失去信任，轉型就會失敗。」
── ACE 2026 主旨演講，論 AI 信任框架

四、ThreadRAG：讓 AI 理解工程上下文
ACE 2026 最受技術圈關注的新概念之一，是 Aras 發布的 ThreadRAG 技術。這是對通用 RAG（檢索增強生成）的工程化改造：透過讓 AI 檢索引擎原生理解數位主線的語義與拓撲結構，使每一次 AI 查詢都天然攜帶工程領域的上下文資訊。

傳統 RAG 只是「從文件堆裡找到最相關的段落」，而 ThreadRAG 則能回答更複雜的工程問題，例如：「這個零件的 3.3V 電源總線故障，會影響哪些上游需求規格和下游生產工藝？」——這需要同時理解 BOM 結構、需求追溯鏈、設計變更歷史，而不是單純的文字相似度比對。

與此同時，Aras 還展示了 AI 驅動的數位主線「資料豐富」（Enrichment）能力：一份 132 頁、包含 912 條需求的文件，AI 可以自動識別結構、拆分內容並將其對映為可導航、可追溯的結構化資料直接存入 Innovator，而非僅僅作為 PDF 附件上傳。AI 完成梳理，人類只需做驗證。

五、自適應 PLM 與三個範式路線圖
峰會第一天，Aras 發布了未來五年的產品戰略——「自適應 PLM（Adaptive PLM）」。這一概念的核心不是增加新功能，而是從根本上重新定義 PLM 系統的性質：從一個「功能集合」變成一個「能自主學習、動態適配業務變化的連接層」。
• Horizon 1（2026–2028）PLM 原生 AI：透過 Edge AI 和 PLM 任務代理實現 UX 代理化，將工作拆解為微體驗。本次峰會演示內容均屬於此階段，已在客戶側落地運行。
• Horizon 2（2028–2029）自適應 PLM：基於依賴圖（Dependency Graph）實現跨系統的智慧變更感知，AI 代理可預測變更影響並觸發聯邦式全生態聯動變更。
• Horizon 3（2030+）自主 PLM：系統能夠根據業務目標、市場訊號和工程限制，在既定授權範圍內自主生成和執行決策。

技術篇十大核心議題
01. 代理化革命：從工具使用者到工作監督者
02. PLM 作業的五種互動範式　——HAX、AAX 及三種混合模式
03. InnovatorEdge：PLM 智慧擴充層的三大核心模組
04. ThreadRAG 技術：工程語義感知的下一代 AI 檢索
05. 數位主線資料豐富：AI 從非結構化文件提取結構化工程知識
06. AI 信任三支柱：治理、可觀測性、可解釋性
07. 自適應 PLM 戰略：三範式路線圖（2026→2030+）
08. 依賴圖驅動的智慧變更管理：秒級影響預測與跨系統聯動
09. GovCloud 合規雲：強監管行業的雲端部署解決方案
10. UX 民主化：零 UI 時代、CAD 孿生應用與 App Builder

技術十大 Take Away
01. AI Agent 不是未來，是現在第一批 PLM 任務代理已在生產環境運行，觀望即落後。
02. 數位主線是 AI 的前置條件：沒有高品質、連通的數位主線，AI 只能做表面文章。
03. PLM 不再要求工程師來找系統：系統主動將價值推送到工程師的工作場景中。
04. 代理化並非取代人類，而是重新分工：AI 處理資料密集型任務，人類聚焦判斷與創新。
05. InnovatorEdge 是 Aras 生態的標準 API 層：　合作夥伴應積極基於此構建自己的增值服務。
06. ThreadRAG 將成為工業 AI 的基礎設施：理解工程上下文的 AI 比通用 AI 有質的差異。
07. AI 的三大信任支柱缺一不可：治理框架必須在系統架構設計時就納入，而非事後補救。
08. 依賴圖是製造業最缺失的系統層：一旦建立，變更成本可減少 30%–50%。
09. 合規雲開啟了國防、醫療行業的雲端遷移視窗：GovCloud 讓高門檻行業的上雲之路變得清晰。
10. 技術路線圖清晰可見：按 Horizon 1→2→3 分階段規劃 AI 投入，可大幅降低轉型風險。

02/04/2026

當客戶比你還懂系統：一位實施顧問的蛻變與二十年成長歷程

這是一個讓顧問無比驕傲，卻也有些「危機感」的真實故事。

六年前，我們第一次走進標竿案例的會議室時，帶著一組團隊和一套實施方法論，準備手把手地教使用者如何使用一套對他們完全陌生的PLM系統。那時候，會議室里有一種微妙的權力結構：顧問站在講台上，使用者坐在聽講的那一側，我們講什麼，他們認真記錄什麼；我們說系統應該怎麼用，他們就認真地按步驟嘗試。那是一種典型的「專家對學生」關係，也是我們所熟悉的導入節奏。

六年後，我們再次走進同一間會議室。對面的使用者打開電腦，熟練地調出系統需求表，指著某一個業務節點有條有理地說：「這裡可能需要重新設計，因為我們的出海業務已經和當年完全不同了。我們梳理了一下目前的痛點和我的想法，顧問你們看有沒有更好的解決方式？」

那一刻，我們意識到一件事：這已經不是一場「顧問輔導使用者」的會議，而是兩個團隊在共同推演一盤棋的下一步。主講的位置，悄悄地發生了變化。

這乍聽之下應該是一個令人沮喪的故事，恰恰相反，這是我們職業生涯里最感到驕傲的一刻。與此同時，它也真實地反應了一個問題——我們的價值究竟在哪裡？

回顧這六年，與客戶的合作一共走過了七次導入的案子，幾乎是一年一次更新，這個節奏，在製造業數位化實施中也算常見。很多企業把系統上線當成終點，把「驗收通過」視為專案結束的信號。專案經理拍照留念，顧問打包結案，使用者開始自己摸索。這種模式的問題在於：系統是靜態的，但商業行為是動態的。上線那天最完美的系統，往往在一段時間後就開始和實際流程脫節。

客戶從一開始就把系統當成一個活的有機體。這背後還是因為客戶管理層對數位化有著深刻的理解：他們從不認為買了一套軟體就完成了數位化轉型，而是清醒地知道，真正的數位化是一個持續的精進的過程，系統只是工具或者說是一個載體。業務流程在變，系統就要跟著變；產品創新在提速，流程就要跟著迭代；組織在成長，系統的邏輯也需要對應地演進。

在整個過程中，有一個細節讓我們印象深刻：每一次專案啓動前，客戶的內部團隊都會提交一份URS需求清單，清晰羅列本期他們希望解決的問題、期望達到的目標，以及他們自己初步設想的解決思路。這個習慣，是從第一期就逐漸形成的。對我們來說，這是一個鮮明的訊號：使用者已經從被動接受，轉變為主動參與並且主導系統的方向在演進。

系統效果超預期，但業務模式變動更快

標竿案例今天的模樣，和六年前相比，幾乎是一家完全不同的概念跟規模。從一家本土的行業領軍者，到積極佈局全球市場的國際化平台企業；從傳統的「接單-生產-交付」模式，到以研發能力和數據能力驅動的「創新平台」。這場轉型的背後，是客戶持續不斷地在產品創新、研發管理、製造工藝和供應鏈能力上進行的大量投入。PLM系統在這條路上，扮演了不可或缺的支撐角色——配方管理、合規追蹤、中試管理、新品上市，每一個關鍵環節都在系統中留下了數位化的痕跡與記錄。

最初，我們預期PLM能幫助他們縮短新品開發週期、減少配方出錯率——這些目標都實現了，而且部分指標超出了專案設定的預期。但使用者告訴我們，他們收穫的遠不止這些。
「系統改變了我們內部的溝通方式。以前研發做好配方，要經過很長的時間才能傳遞到生產的團隊，過程如果出了問題往往不知道是哪個環節出現了問題。現在大家看的是同一平台中的同一份數據，爭議少了，效率高了，最重要的是跨團隊的協作能力強了。」
這些「軟實力」，當年沒有寫進任何一份實施方案，卻在六年的使用中悄悄形成，成為客戶數位文化的一部分。

然而，市場的腳步始終走在前面。當客戶開始大力拓展海外業務時，系統的邊界清晰地浮現出來：不同國家的法規要求差異、多語言管理、跨境合規追溯的建立……這些都是六年前規劃時根本沒有預見到的場景。客戶在海外的合規審計中，需要快速調取完整的產品檔案；海外產品在接受原始配方時，需要能轉換成為當地語言的生產指導文件。這些新需求，像一根根楔子，精准地插進了系統的縫隙。

但我們不認為這是系統的限制。恰恰相反—我們意識到系統可以更好，系統本身就是一種數位化成熟度及標準化。只有真正把系統用深、用透了的團隊，才能精准地指出系統在哪裡不足、為什麼不足、需要朝哪個方向進化。這種洞察力，不是靠顧問培訓出來的，是靠六年的實戰磨練出來的。

當客戶比你還懂系統：顧問該何去何從？

這是一個值得所有數位化顧問認真思考的問題，也是我們在客戶專案上真實經歷過的挑戰。
大多數顧問的職業安全感，來自於「我知道客戶不知道的事情」。這裡比的是資訊落差，是咨詢行業存在的基礎邏輯之一。當這個資訊取得的落差逐漸縮小，甚至在某些細節上客戶比你更熟悉系統時，那種心理上的衝擊是真實的，甚至有些令人不安。

我們在客戶的專案上，也經歷過這樣的時刻。有一次討論一個流程優化方案，我們剛提完思路，對方的業務專員就說：「這個方案我們自己也想到過，但我們沒有採用, 因為你們並沒有考慮到一個情況……」隨後他描述了一個我們確實沒有充分考慮到的實際場景。那次討論的結果，最終採用的是企業自己提出的方案。

這種情況多了，團隊內部開始有了討論。有一位團隊成員在檢討時說了一句讓我們久久回味的話：「我們去現場，感覺不像是去教他們，更像是去跟他們學習。但如果是去學習的，我們的價值在哪裡？」
這是一個直接而真誠的問題。我們花了一段時間，認真地去尋找答案。

最後，我們得出的結論是：當企業的系統認知已經達到相當高度，傳統的「知識傳遞者」角色確實完成了使命。但這並不意味著顧問的價值消失了，而是意味著顧問需要完成一次角色的蛻變——從「實施者」升級為「Mentor（教練）」。教練的作用在於誰能幫助用戶看到自己看不到的盲點，以及能在關鍵時刻提出一個更好的問題。

一個國家隊的短跑運動員，早就跑得比教練快了。但他依然需要教練：不是為了被教「怎麼跑步」，而是為了有人幫他分析比賽態勢、識別他自己感受不到的偏差、在比賽前調整心理狀態、在挫折後幫他找回自信心…。在客戶這樣的成熟客戶面前，我們的教練角色體現在以下幾個維度：
● 結構性視角：用戶非常瞭解自己系統的局部細節，但在跨系統、跨業務邊界的整體架構層面，外部顧問往往能提供更客觀的全局視角。
● 風險預判：當使用者沈浸在一個創新方案的興奮中，顧問的職責之一是冷靜地問「這個方案在哪些場景下可能出問題？」——不是打擊，而是在方案落地前做全面性思考。
● 跨行業借鑒：顧問同時服務多家企業，能將不同行業、不同成熟度客戶的實踐經驗帶入討論。這是單一客戶內部團隊無法自我補充的視角。
● 流程方法論的守護者：隨著流程越來越靈活，有時候會在局部做「系統」的變通，顧問需要在必要時提醒邊界在哪裡，保持系統的中心思想與整體健康。
這四個維度加在一起，描述的是一種新型的顧問角色——不是「我比你懂」，而是「我幫你看見你看不見的」。這個角色，比傳統的知識傳遞者更難，也更有意思。

感動，比專業更振奮人心

坦白說，過去這些年，我們作為顧問最大的成就感，來自於「專業被認可」——客戶說「你們懂這個」「你們的方法論很扎實」「實施團隊很專業」。這種認可，維繫著一個顧問對自我價值的基本判斷，也是在客戶面前建立信任的根基。這種認可很重要，也很珍貴。我們不否認它的價值。

但在標竿案例這個專案上，我們體會到了另一種層次的滿足感，它比「專業被認可」更深，也更持久，更難用語言精確描述。也是客戶的專案負責人分享了一段讓在場所有人安靜下來的話。他說：
「當初上這套系統，我們最擔心的不是技術，是人。擔心研發團隊不配合，擔心使用者會抵觸，擔心數據無法清洗，擔心推行到一半就被擱置了——畢竟這種情況我們見過太多次了。現在回頭看，讓我們最意外的不是系統跑得有多好，而是使用者的觀念變了。使用者現在他每周會主動跑來說「我有個想法，我們能不能在系統里做這個」。這個變化，我們當初也沒想到。」
那一刻，會議室里有短暫的安靜。
或許這才是數位化實施最終的意義所在。不是寫了多少文件，也不是上線了多少功能模組、更不是做了多少專案通過了多少次UAT測試，而是那些每天在系統里工作的真實的人，因為有了這套工具，而變得更有效率、更有自信、更有創造力。
系統產生了價值，使用者發生了改變，業務因此走得更遠——這個完整的鏈條，才是我們這份工作存在的終極理由。
我們對「成功的實施專案」有了一個新的內部定義：不是系統上線了，而是用戶成長了。這兩件事聽起來相關，實質上很不一樣。前者是結果，後者是價值。

六年，我們輔導客戶，同時也在被客戶「輔導」
回看這段旅程，我們團隊內部有一句自嘲的話：「客戶不是我們的客戶，客戶是我們的老師。」，這是一個真實的觀察。

在大多數輔導案裡，顧問是知識的淨輸出方。我們帶著經驗來，留下方法論，然後離開，換一個下一個專案。但客戶這六年不是這樣的——每一次我們從客戶的現場離開，都帶走了一些東西。
他們讓我們看到：一家企業對數位化的信仰，可以持續六年而不消退。很多企業的數位化熱情集中在上線那一刻，之後慢慢消失，但標竿案例的客戶熱情是累加的——每一次專案結束後，他們的期待值不是下降，而是上升。這種韌性，來自於他們對數位化價值的親身感知，而不是停留在概念層面。

這個案例讓我們看到：用戶的成長，會反過來定義顧問能做什麼。在早期，我們能做的事情很多，因為企業的空白點很多。隨著企業越來越強，我們的「價值區間」被不斷擠壓並聚焦。這不是壞事，這是雙方共同成長的必然結果——就像一棵樹的根扎深了，樹幹才能長得更高，需要的支撐方式自然也不同。

他們也用自己的成長倒逼我們成長。我們團隊裡有幾位顧問，正是因為在客戶的專案上感受到了「被企業追上」的壓力，開始主動去研究PLM領域的前沿進展、去瞭解海外法規體系、去補充行業數據分析的能力。

這不是一種可以刻意設計出來的成長路徑。這是長期深度陪伴一個真正在成長的客戶，自然而然產生的結果。
這也讓我們重新思考：新一代的數位化顧問應該是什麼樣的？我們認為，至少需要具備以下幾種能力的升級——
● 從「懂系統」升級到「懂系統背後的業務邏輯」：不是會配置功能，而是能判斷在特定業務模式下，系統架構是否真正合理。
● 從「提供解決方案」升級到「提出更好的問題」：有時候，客戶缺少的不是答案，而是一個被正確定義的問題。
● 從「交付專案」升級到「陪伴成長」：把每一個專案不看成單點事件，而看成一段長期關係的其中一段——這種視角的轉變，會影響到每一個細節的處理方式。
當你能讓客戶自己找到答案，這才是顧問這個角色最高的境界。不是比他們更聰明，而是讓他們在你的陪伴下，變得比以前更聰明。

寫在最後：所謂標竿，不是終點，是新的起點

標竿案例六年、七期迭代的數位化歷程，是一個典型的標竿案例——不是因為它的規模有多大、技術棧有多複雜，而是因為它回答了一個核心問題：
數位化系統真的可以隨著企業一起成長，真的可以從工具變成文化，真的可以讓人和系統之間建立起一種相互成就的關係。
而對博威團隊來說，這也是一個標竿——關於顧問應該如何定義自己的價值，如何在客戶不再需要你「教」的時候，找到自己依然不可替代的位置。
這個問題沒有通用的標準答案，但客戶給了我們一個方向：真正的價值，不來自於「你比客戶懂更多」，而來自於「你幫助客戶走得更遠」。
不是專家，是教練。
不是提供答案，是激發可能。
不是完成專案，是陪伴成長。

這，就是我們希望成為的數位化夥伴的樣子。

05/03/2026

以工業知識結合AI智能, 打造企業未來的智慧化基礎
- PLM+AI真的很好用，從沒想過AI這個強....

2025年之前許多企業大量投入AI評估及規劃實施，結果是95%的專案應用都失敗率了(MIT報告)
2026年，人工智能技術正經歷從“概念驗證”到“產業深度融合”的關鍵轉折(聯想智庫)。

AI大語言模型不再比參數跟上下文長度, 而是看誰更能應用

為什麼僅僅差了一年時間，卻有著截然不同的調查結果與評價，這當中關鍵就是AI幻覺問題，也就是資料準確性及明確對象的問題，換句話說，AI也慢慢能理解張三是張三，李四是李四這種基本的資料辨識問題，嚴格來說AI大語言模型的智力與效率已經遠超一般人的能力，但因為對於對象(人/事/物)的理解不夠精准，因此常常導致誤判或者混淆，因此產生了許多幻覺. 如今因為Topology(本體論)的快速發展，很快補足了AI這個對於物理世界的認知問題，自然而然就大幅降低了AI的幻覺情況，這也讓原本幾乎全軍覆沒的AI專案又燃起一個新的發展！特別是對於工業及企業。

我們看到現在有很多企業再度嘗試規劃並應用AI，花了很大精力跟時間在建置大語言模型本身，卻忽略了資料這個層面的問題，尤其是結構化的資料關聯(圖譜)這個問題，因此現在企業開始重視資料治理跟本體對象的管理這個作法，本體論是一套對物理世界的概念，實體對象，屬性及相互關係進行規範話，結構化，語意化的技術框架，可以說是AI可理解的”知識模型”，它包含了對象，屬性，關係，規則四個要素，如此可解決資料孤島及語意混論的問題，因為有了本體論，AI可以理解張總不是真的總經理，但張工才是公司真正的總經理...。

回到我們談論的產品資料管理-PLM系統，它本身也就是各類型的對象，屬性，關係，規則所組成，換言之，PLM系統本身就是一套以產品為主的本體(對象)管理系統，不僅可以完整且全面管控產品相關的對象，屬性，關係及規則. 天生就是一個很好的AI基礎，更可以通過集成功能快速連結各類型系統並取得必要的資料，成為一套產品資料圖譜平台，如此只要將PLM結合AI，就能產生很大的使用效果，同時也可以讓PLM系統使用上更加簡便且易用，取代了過去的繁瑣操作方式， 例如使用自然語言就可以跟系統做高效的溝通，這可能是幾年之前從未能想像到的場景。

PLM+AI幫助企業走出不一樣的系統場景

對此博威團隊也陸續協助企業建置AI應用場景與技術，從中我們也獲得許多經驗的累積，然後形成下面的三個方面成果，我們稱為PLM+AI三步驟：
1. 資料查詢：AI大語言模型顧名思義就是以文字為載體的智慧化功能，因此對於資料庫系統的內容可以分常輕鬆存取及轉換，並構建出不錯的知識系統查詢功能，例如查找相近物料，類似配方，相近產品，或者模糊概念的可用設計，在我們的經驗當中，AI可以省取用戶查詢並比對資料的功能，幫助用戶以全文檢索方式獲取更多有意義的資料內容，這樣的場景多半是企業用戶想到能使用AI的第一步，節省查找資料及操作系統的時間。
2. 資料分析：但隨著查詢資料越來越多，各種查詢結果的內容越複雜，用戶就會進入第二個層次的需求，也就是資料分析，這不論是幫忙分類與總結，也可能是資料間比對分析，還有就是自動生成，這些都能幫助用戶省去將資料匯總及產生需要知識的過程，可以理解成推理或者分析的能力，但因為分析的結果將會取決於用戶給到AI提示詞的專業性，這個步驟可以規劃成固定模版或者範式，如此將有助於AI對於分析結果的結構化與準確性。
3. 執行助手：一旦建構了資料分析的AI能力，用戶馬上就會想到第三步，自動執行任務！例如利用AI助手建立表單，自動發起流程，或者生成需要的文件...。此時RPA就常會被提起（RPA, 機器人流程自動化，Robotic Process Automation），RPA是一種通過軟體機器人模擬人工在系統上的操作，自動執行重復性、規則明確的數位化任務的技術，可以通過界面交互（如點擊、輸入、資料提取等）完成工作。

對此，領先的產品生命週期管理（PLM）和工程AI數位主線解決方案提供商Aras推出基於Aras Innovator® Edge（簡稱“Edge”）的新服務，這些服務能夠在支持可擴展的助手型AI應用的同時，實現對整個價值鏈中PLM資料和流程的安全、受控訪問。Edge通過一套雲交付的治理和API工具擴展了Aras Innovator，將數位主線與外部用戶、開發者、應用程序及AI資源連接起來。Edge無論產品資料位於何處，都能在保持可追溯性、權限和業務上下文的同時，提供受控且具上下文關聯的訪問。
• Aras Innovator® Edge API管理器（Edge API）： 一項雲交付的低代碼服務，用於快速定義和管理API，從而將Aras Innovator資料和數位主線服務安全地暴露給外部應用程序或助手。
• Aras Innovator® Edge應用構建器（Edge Builder）： 一個基於SaaS的開發環境，用於快速構建、托管和發佈輕量級的、基於任務的應用，這些應用原生地調用Edge API。
• Aras Innovator® Edge AI： 一套服務套件，用於在Aras Innovator PLM生態系統中構建、部署、運行和管理助手型工作流及AI服務。

Aras首席執行官Leon Lauritsen表示：“我們認為Aras Innovator Edge為我們長期以來基於開放、可擴展的數位主線基礎設施提供PLM解決方案戰略的自然延伸。當我們的客戶競相通過新的協作模式和AI驅動的洞察來改造PLM與工程時，它賦予了客戶變革性的靈活性，同時又不損害對資料和上下文的控制。”Aras還推出了多個基於Edge AI構建的新型AI助手(Agents)，這些助手可在任何Aras Innovator環境中進行配置和實施。
原始文章鏈結：
https://aras.com/en/news/press-releases/2026/02/aras-expands-innovatoredge-with-new-services-for-api-management-app-development-and-agentic-ai

SaaS將會吃掉傳統軟體的市場份額?

最近AI新創公司Anthropic發佈了一款Claude Cowork工具，這是一款面向企業的AI插件工具，它能執行多項文書工作，包括追蹤合規事項、審查合同、撰寫簡報等。產品甫一發佈就引發了傳統軟體及SaaS公司對於前景的震蕩，因為這樣的工具很可能取代許多的人工作業需求並導致傳統軟體公司對以SaaS為首的軟體行業利潤率與長期增長是否仍然成立的根本性懷疑，傳統SaaS廠商的商業模式似乎正在受到衝擊。中銀證券指出，當企業可能通過自建AI服務工具替代現有的SaaS服務，SaaS公司盈利可能被大幅度削弱，利潤可能從現有SaaS公司轉向通用大模型公司。
然而這是沒有真正理解軟體系統本身價值所產生的誤解，事實上軟體系統不只是為了幫助用戶操作及執行，它更重要的是管理邏輯與資料存儲，對此Aras 在提供高性能 SaaS PLM 解決方案方反而獲得了頂尖分析顧問師的認可。除了近期在 PLM 應用市場中被評為評分最高的供應商之一，並榮獲 IDC 2025 年 PLM SaaS 客戶滿意度獎。Aras 正目睹向雲端遷移的強勁趨勢，目前超過 50% 的新 Aras Innovator 部署均以 SaaS 形式交付，同時越來越多的 Aras 長期客戶也在進行這一轉型。
隨著企業為實現數位工程和製造環境的現代化以利用雲和人工智能的進步，許多企業在採用 SaaS 時，難以在不犧牲靈活性、治理能力或現有投資的情況下進行。Aras Cloud 通過一個統一的、企業級的 SaaS 平台應對這些挑戰，該平台構建在一個集中的控制平面之上，用於管理身份、租戶、策略和生命週期運維。這種架構無需強制遷移，同時保留了完整的可配置性、可擴展性和升級敏捷性。客戶無需經歷破壞性的重新實施週期，即可保持平台和人工智能創新的最新狀態。
Aras Cloud 賦予企業靈活性，使其能夠通過最符合其業務、法規和 IT 要求的單一平台架構，採用高度集成、支持雲的 PLM 和數位主線解決方案：
• Aras Innovator SaaS： Aras 的旗艦雲產品是一個功能完備的 PLM 和數位主線平台，以企業級 SaaS 形式交付，並具備使 Aras Innovator 獨一無二的相同級別的可配置性和可擴展性。
• 客戶托管雲： 客戶可以在自己的雲環境中托管 Aras Innovator系統，同時利用 Aras Kubernetes 服務、參考架構和最佳實踐的可擴展性和效率。
• Aras Innovator Edge： 通過雲交付的治理和 API 工具擴展 Aras Innovator，連接外部用戶、開發者、應用程序和人工智能資源。隨著新的 Innovator Edge 服務——Edge API 管理器、Edge 應用構建器和 Edge AI——的推出，用戶可以擴展 SaaS 和客戶托管部署，或採用適合其特定需求的混合雲解決方案。
• Aras DevOps： 為標準版和 SaaS 訂閱用戶提供基於雲的 Aras Innovator 應用 CI/CD 服務。
• Aras CIAM： 為 Aras 平台提供集中的身份和訪問基礎，實現對 Aras Innovator、Aras Innovator Edge 服務、Aras 社區和 Aras 市場的安全單點登入及訪問。

藉著這次架構及原廠的支持，博威也從數位化服務進入了智慧化服務，我們不只是希望幫助企業做好資料管控，更期待能幫助企業用好資料、並用出價值。文章最後為了讓各位真正瞭解PLM+AI的應用場景，我們特別準備底下這個視頻讓各位親身體驗一下，加深體驗感，這個視頻從產品資料的建立、團隊間互相溝通協作、最終通過AI助手協助完成資料匯總及分析，如此便可更快速掌握產品狀態，同時做出必要決策及處置，實際效果就是讓用戶過去可能要花幾個小時的任務在短短幾分鐘內就可以完成，這對於企業運營效率可以說是大幅提升，而且幾乎沒有幻覺情況。我們借此拋磚引玉，希望能激發各位朋友們對於AI應用的想像空間！

25/12/2025

博威2026年人才戰略：以“三個要求”為核心，構建AI驅動的組織生態！

在邁向2026年的進程中，博威持續深化数智化戰略，致力於打造一個以AI應用為核心的專業組織。我們相信，未來的PLM不應僅作為系統工具般存在，更應成為企業AI戰略不可或缺的重要組成。為實現這一目標，博威正式啓動面向2026年的AI人才戰略，聚焦“三個要求”，全面構建面向未來的AI能力體系。

當前，AI已深度融入數位化過程，成為推動產業變革的關鍵力量。從文字生成、多語言翻譯，到資料分析處理，乃至於多模態能力(如圖文、視頻生成能力)，AI正以前所未有的方式提升效率、重構工作形態。然而，企業AI應用之路仍充滿挑戰。麻省理工學院（MIT）今年的調查報告指出，生成式AI的發展上雖具有巨大潛力，但真正實現商業化並帶來顯著收益的比例僅約5%。這5%的成功案例，往往正是未來市場的引領者。

與此同時，全球科技行業正處於結構調整期。2025年以來，國內外多家科技企業出於業務優化與組織升級的需要，進行了人員調整，其中AI技能的適配性已成為關鍵因素。這也進一步印證了：在AI普及的時代，主動擁抱技術、具備AI應用能力的人才與組織，將更具競爭力。

博威始終與行業共同學習。自2025年起，伴隨DeepSeek等開源模型的發佈，我們便成立了跨部門AI技術研究小組，持續探索AI在產品創新與實施服務中的落地應用，並已取得顯著成效。基於此積累，我們決定將AI提升至公司人才戰略的高度，系統化建設屬於博威的AI專業團隊。我們的戰略立足於“三個要求”：
1. 具備全球視野：不僅引進外部專家智慧，更注重內部培養，打造兼具技術深度與行業視野的AI團隊。
2. 重視技術根基：將人才儲備重點面向未來，聚焦新生代力量的挖掘與培養，為企業級AI應用奠定長遠基礎。
3. 講究應用實戰：以賽促學、以學促用，通過實戰激發創新，推動AI能力從理論走向落地。

為此，我們正式啓動 “博威2026 AI人才競賽”。本次競賽將面向全華人地區，以季度為週期通過遠端方式進行，誠邀在校學生、應屆畢業生及職場新人積極參與。我們將提供專業培訓與豐厚獎金，助力年輕一代在AI浪潮中嶄露頭角。期待與所有關注Aras平台、有志於AI技術與企業應用融合的專家與青年才俊攜手，共同開拓企業數位化與智能化的新未來。

擁抱AI，就是擁抱未來。博威，與您同行。

博威2026 PLM+AI人才競賽規則

一、競賽宗旨
為發掘與培養具備AI技術與企業應用融合能力的創新人才，推動企業級AI解決方案的實踐與突破，博威特舉辦本次年度AI人才競賽。競賽旨在鼓勵參賽者結合行業場景，提出具有落地潛力的AI創新方案(設計文案及雛形應用)，並搭建產學研交流與人才養成平台。

二、參賽對象
1. 以華人為主的高校在校生（本科生、碩士生、博士生）；
2. 畢業三年內的青年人才；
3. 在職三年以下的職場新人；
4. 可個人或組隊參賽（每隊不超過3人）。
5. 歡迎客戶企業及博威內部團隊共襄盛舉。

三、競賽主題與方向
主題：AI驅動的企業數位化轉型創新
可選方向（包括但不限於）：
• AI + PLM/PDM 系統優化與智慧應用
• 生成式AI在產品設計、文字生成、知識管理中的落地
• 多模態AI在設計、製造、工程、供應鏈等場景的解決方案
• 基於Aras平台的AI功能拓展與整合性創新
• 其他與企業數智化轉型相關的AI應用場景

四、賽程安排
1. 競賽按季度分四期進行，每期為獨立比賽，年度總決賽於2026年第四季度舉行。
2. 每季度首月進行報名與海選
3. 每季度第二個月由博威安排專人協助選手進行AI/Aras技術培訓
4. 每季度第三個月末選手提交完整方案（含技術文檔、演示視頻、原型等）
5. 每季度結束後十個工作日內由專家評審、結果公佈與優秀作品展示
6. 2027年1月份年度總決賽, 各季度優勝項目角逐年度大獎

五、提交材料要求
1. 方案文檔：PDF格式，包括背景、技術方案、創新點、落地可行性、預期效益等；
2. 演示文件：雛形系統或者展示影片（5分鐘內）或可交付的原型系統與程式碼；
3. 原創聲明：作品須為原創，無知識產權爭議 (免責聲明) 。

六、評審標準
1. 創新性-方案是否具有新穎性與突破性-25%
2. 技術實現-AI技術應用合理性、系統集成能力-25%
3. 場景價值-是否解決真實企業痛點，具備商業潛力-30%
4. 完成度與展示-方案完整性、文件內容與展示效果-20%

七、獎項設置（每季度）
• 一等獎（1名）：獎金新台幣 50,000 + 博威實習/全職面試機會+電子版證書
• 二等獎（1名）：獎金新台幣20,000 + 博威實習/全職面試機會 + 電子版證書
• 三等獎（1名）：獎金新幣10,000 + 博威實習/全職面試機會+ 電子版證書
• 優秀獎（若干）：博威禮品(行動電源) + 電子版證書
年度總決賽額外設立：
• 年度總冠軍（1隊）：簽約Start-up初創公司合作+免費參與Aras在美國ACE活動
• 年度創新獎（2隊）：簽約Start-up初創公司合作+免費參與Aras在美國ACE活動

八、培訓與支持
1. 博威將提供培訓課程，涵蓋Aras平台開發、企業AI應用案例、技術實踐等；
2. 每季度設立專家答疑環節，支持參賽團隊技術攻堅；
3. 優秀團隊可獲得博威技術專家一對一指導。

九、知識產權說明
1. 參賽作品知識產權歸參賽者所有；
2. 博威享有優先合作與初創合作權益；
3. 獲獎作品如經博威投資合作，將另行簽訂商業化合作協議。

十、報名與聯繫
• 報名方式：通過博威官網在線提交, 或者專線聯繫02-25586880
• 截止時間：每季度首月最後一天（例如：Q1截止日為1月31日）
• 咨詢郵箱：[email protected]
• 公司網站：www.broadway.com.tw
• 社群網站：www.openplm.com.tw

十一、附則
1. 博威公司有權對競賽規則進行適當調整；
2. 如發現抄襲、作弊等行為，將取消參賽資格；
3. 本規則最終解釋權歸博威公司所有。

11/12/2025

博威2026年產品戰略：全新APV9架構發佈——定義“三個之最”

博威APV9 —— 不止於PLM，更是面向未來的企業智能體平台。

隨著2025年進入尾聲，我們即將迎來充滿挑戰與機遇的2026年。當前，AI領域的競爭正從單一模態應用加速邁向多模態深度融合。就在近日，阿里的螞蟻集團推出全模態AI助手“靈光”，Google亦緊隨其後發佈Gemini 3，標誌著AI技術已全面進入“全模態融合”的新階段。

在此趨勢下，博威也迎來了重要的產品升級——經過二十年技術積累，並與Aras原廠深度合作，我們正式推出全新架構組合方案：APV9。這個版本延續了Action Pack系列“快速上線、高效落地”的核心理念，並實現了從傳統PLM向智能化與一體化平台的跳躍式演進。

APV9深度融合了AI應用與博威Link產品能力，構建出功能最完整、操作最智能、數據最全面的“三個之最”新一代企業級平台，可視為博威近年來最關鍵的產品創新。底下我們具體闡述APV9如何通過三大核心優勢，為新老客戶持續創造價值：

APV9核心優勢之一：全面集成化

APV9幫助企業構建完整的產品數位孿生，通過單一頁面即時呈現產品全生命週期數據，支撐企業精準決策。平台內置博威Link產品，無需額外採購與部署，即可在PC與手機端實現多系統數據的一站式訪問。

解決痛點：
• 終結系統操作複雜、不易上手的困境；
• 整合PLM、CRM、ERP、MES、BPM等不同系統數據，避免用戶在多個系統間反覆查詢與手工匯總，大幅提升資料獲取與分析的效率。

APV9核心優勢之二：智能交互式

APV9及底層Aras最新版本均支持調用本地部署的大語言模型，為用戶提供動態、感知型的數據與工作流支持，真正實現“PLM+AI”的無縫融合。這個能力不僅覆蓋智能問答，更具備AI推理與自動處理能力，可替代傳統搜索、報表生成、看板配置等重復性工作。

解決痛點：
• 顯著降低新用戶培訓成本與系統推廣難度；
• 減少因人為操作失誤帶來的資料錯誤與運營風險，尤其適用於人員流動頻繁的組織場景。

APV9核心優勢之三：業務虛擬化

APV9引入業務主體數據孿生架構（OnTology），將業務流程中的所有數據資產映射為具有業務意義的可視化結果。例如，系統不僅能顯示“專案編號”，更能自動生成“該專案已嚴重延遲，需緊急處理”這樣的高價值語意式的業務洞察，實現從虛擬數據到業務決策的有效轉化。

“三個之最”的產品內涵

正是基於集成化、交互式、虛擬化三大特性，APV9實現了：
• 功能最完整——覆蓋從產品數據到業務決策的全鏈路；
• 操作最智能——通過AI智能體降低使用門檻，提升體驗；
• 數據最全面——整合多系統數據，構建企業唯一可信數據源。
這標誌著博威正將PLM推向“企業智能體”的新戰略階段，致力於打造不僅是好用，更是可持續演進、支撐企業長期發展的核心系統支柱之一。

總結博威2026產品戰略

面對AI全面邁入“全模態融合”的新階段，博威正式發佈全新架構產品——APV9。這不僅是博威與Aras原廠長期合作的重要成果，更是我們邁向Open PLM 2.0戰略目標的關鍵一步。

APV9以集成化、交互式、虛擬化為核心設計理念，重新定義了企業級PLM平台的價值，實現 “三個之最”：

• ✅ 功能最完整 —— 植入博威Link產品，一站整合PLM、ERP、MES等多系統數據，構建企業級產品數位孿生。
• ✅ 操作最智能 —— 原生AI智能體，支持自然語言交互與自動化處理，大幅降低使用門檻與培訓成本。
• ✅ 數據最全面 —— 通過業務本體（OnTology）架構，將虛擬數據轉化為可決策的業務洞察，賦能企業精準行動。

伴隨APV9的發佈，博威正式啓動軟體授權向訂閱服務轉型。這一變化秉承我們“專業服務優先”的理念，並順應Aras的開放生態之戰略方向。訂閱制將為企業提供更靈活、可持續的服務選擇，擺脫傳統授權模式的限制，助力企業獲得長期、高效、可迭代的系統平台，共同推進Aras PLM / Open PLM 2.0開放生態圈的繁榮發展。

01/11/2025

Aras上海生態會活動會後報導！

首次Aras中國生態活動在上海舉辦

雖然是中國地區疫情後第一次舉辦生態會，但嚴格說疫情之前也很少有Aras原廠到中國的盛會，所以這次聚會可以定義為一個新的里程碑，同時也是創造中美技術合作的一個新範式，過去在地緣政治的影響及大國博奕的態勢，中美企業合作的領域越來越少，脫鈎斷鏈的情形越來越普遍，這在Aras經營生態的本質思維上是很不健康的，對於雙方企業族群也不是一件好事. 因此Aras與博威公司合作，共同下一個看似反其道而行，實則高瞻遠矚的一步大棋，所謂天下大勢，分久必合，合久必分! 我們深信整個國際情勢未來還是會反轉，而這從本次中美兩國領導人在APEC期間於韓國的會面可以窺出端倪，合作依然是最好的出路！

Aras全球合作夥伴生態負責人(Global Partner Alliance) VP - Don Cooper，這次親臨會議並主持了本次生態活動，開場就以非常興奮的語氣歡迎所有現場朋友們的蒞臨，他提到：很高興在博威的組織之下，我們在上海相聚，過去都是網路上交流的情況，這次能搬到線下，這是多麼美好的一件事，尤其看到這麼多中國地區的Aras技術專家，企業用戶，生態夥伴，還有學界老師。我們不只是表達歡迎更是歡喜，我們很高興在Aras 25週年之際，能來到中國及上海. 這次交流將會是我們再出發的一個起點，同時也會是讓Aras平台賦能企業的一個真正場景，希望未來大家都能常見面，多交流，深度學習。

隨後Aras技術專家，同時也是生態夥伴經理(Partner Alliance Manager) - 胡高林先生，他針對Aras推出的最新版本的功能V35，V36的功能亮點與優勢跟現場的朋友們做分享，胡經理使用很精簡的內容搭配系統介面的演示，幫助現場的朋友們快速瞭解最新版的的功能，其中優化的操作UI體驗感以及AI技術的結合的確非常令人眼睛一亮，長期使用Aras系統的用戶都知道，Aras乃至於所有PLM的操作介面都是相對其他系統複雜許多，也因此產生的使用單位的抗拒與不佳的體驗，未來新版本在這一塊將會有很大的改善，同時也因為AI能力加強而改變了過去使用系統的模式與習慣，這將帶給企業用戶全新的體驗。

本次生態會活動也是延續美國，歐洲，日本等地區的交流成果，因此胡經理也帶來了各地區的用戶交流情況跟大家分享，如此實現Aras Connect活動的連結效果，將包含中國的先進企業做一個連結，這就是我們經營生態的本質性的目標，在這次活動能進一步實現！
合作簽約、客戶參訪、用戶大會

利用本次生態活動期間，我們也安排了合作協議簽約及上海培訓中心的揭幕儀式，同時也走進多家企業進行交流與訪問，利用這過程將合作夥伴的建議，企業用戶的聲音，還有行業專家的意見都能傳達給到Aras，除了展現中國企業的活力與積極性，更能務實地讓原廠能更重視台灣及中國企業的需求與場景，避免過度以歐美為主體的架構思維開發出不符合當地企業的系統，這也是從平台的開發源頭就做改變，而不只是透過二次開發與客製化，因此本次生態交流成果斐然，對於未來的影響巨大。

本次博威公司集團執行總經理 何坤謙先生(Tony老師)也利用本次活動做了一次生態合作的倡議，我們要從技術平台的開發，人才培訓，專案合作以及企業端的需求對接...等多個面向來建設生態，企業成為獨角獸並以單打獨鬥的發展模式已經過時了，現在的企業更需要有生態系統的思維，同時以群體力量來面對競爭與市場挑戰，唯有幫助最終使用的企業能用好系統，幫助夥伴能有利潤，幫助人才能成長，Aras及博威團隊才有存在的價值，而這都需要仰賴生態的建設與經營，因此本次Aras大中華區的生態會議是一個很關鍵的轉捩點，我們期待這個轉捩點也能是一個向上快速發展的起始點，讓我們一起努力！

生態合作貴在有機與無機融合

生態系統不是純粹的有機或無機單一過程，而是生命（有機）與環境（無機）之間持續的循環和流動，這是一個動態平衡的整體。Aras生態也不例外，單純靠Aras開發人員是無法形成生態系統的，在生態上除了關鍵的平台開發團隊的投入，最終用戶的參與也很關鍵，加上實施輔導的服務商，系統開發的整合商，資訊化專家，流程體系，學界老師，還有政府單位...這當中不可或缺的還有平台合作，商務合作，技術合作，人才合作，政策合作...，這些元素在下面這張照片里已經完全具備了。這也是Aras生態里的一個典範!

生態建設，人才先行！超過20年的經營，服務超過500家企業，我們深謵人才對於企業及服務商的重要性，因此在經營生態的同時，我們會優先重視培訓中心的運作，所以今年8月我們正式成立台北Aras認證培訓中心，本次活動期間也成立了上海Aras認證培訓中心，有了常設的培訓中心，自然就能培養出更多好的技術與服務人才，有了人才流動及技術擴散，才能幫助到生態所需，這當中培訓中心是有機的規劃，但人才流動是無機的環境，有機與無機結合才能成為一個體系，有了體系就有了生態，這就是我們倡議的方式與合作內容，因此誠摯邀請產業顧問及資訊化領域專家，大家一起來參與並經營Aras生態！

結語-生態是最好的解法

通過本次活動，我們參訪了幾家企業，有醫療器械的企業，有半導體做晶片設計的企業，也有汽車新能源的企業，雖然行業領域不同，但我們都接收到同一個需求，如何能取得企業擁有可自主掌控及開發的軟體系統，同時又能不需要擔心長期性的技術演進而衍生的技術更新疑慮，一方面基於每個企業的獨特經營模式與競爭需求，個性化系統是必然的選擇，但個性化系統意味著長期維護與升級難度會逐年指數級增加. 而過去企業嘗試了不少方案，有些系統過於封閉不利於擴充及長期使用，有些系統又過於開放及開源，無法保證穩定性及高效率做維護. Aras經營系統的商業模式正好滿足這些企業的共通需求，但就差人才與生態系統的壯大與多元化，我們深信不久的將來，Aras生態將會蔓延到中國各個角度，使用在大部份的企業! 而這場景在美國，在歐洲，在日本都已經實現，我們台灣及中國(大中華地區)也絕對是需要的！

27/10/2025

Aras新版本暨博威Open PLM Link新產品發佈線上會，邀請各位on-call，熱情相挺！

24/10/2025

博威公司跟Aras原廠的合作關係將會一直延續下去，我們的合作除了定位上的互補，還有長期合作過程累積的互信，更重要的是面向市場的互相賦能，這才是雙方團隊能持續合作的關鍵所在。面對複雜的地緣政治，以及日新月異的科技發展，合作共建生態可能是一條發展上的長久之計，謝謝各界朋友的幫忙與支持。

All News → Aras, a leader in product lifecycle management (PLM) and digital thread solutions, today announced a partnership with Broadway, a leading provider of PLM solutions with more than 20 years of experience serving manufacturers in Greater China. Broadway will serve as Aras’ regional part....

18/10/2025

活動通知：Aras社群交流活動在上海, 2025/10/29~30

在製造業數字化領域，產品生命週期管理（PLM）軟體正經歷類似的變革：過去二十年，當多數廠商仍執著於"License收費+封閉架構"的傳統模式時，Aras卻以"開放授權+開源架構"的獨特路徑，悄然構建起自己的競爭壁壘。

2025年Q3，Forrester Wave報告將Aras評為"離散製造商PLM平台領導者"，其在可追溯性、AI驅動設計等核心維度均獲最高分，採用率遠超同行。這不禁讓人想起1990年代的Linux——當巨頭們固守閉源操作系統時，開源社群的力量最終重塑了整個軟體產業。

近期我們安排了一場難得的Aras技術開發生態會，將於10月29日~30日在上海盛大展開，歡迎大家報名參加！

報名鏈接：https://lnkd.in/gRPb5HJF

＃Aras Transformation Lifecycle Management