數據孤島與流程斷點
ERP、MES、APS、設備數據各跑各的，連時間戳記都對不齊。要掌握一件事的全貌，得靠人工跨系統彙整，慢、還容易缺漏。
Product — LowsiteOS
MICH LowsiteOS，數據不出廠，還能開始精準決策。
Enterprise AI, built to decide.
LowsiteOS 是 MICH 自研的企業 AI 數據中台，把既有的 ERP、MES、IoT 與文件知識接成一個地端、可問答的大腦。隨 MICH AI Server 免費附帶，使用才觸發授權費。用自然語言溝通，LowsiteOS 就能精準分析數據、建知識庫、部署 AI Agent，不必組團隊、不必寫程式，整合散落在各系統的數據，一眼看清該下的決策。
- 數據不出廠
- 隨硬體免費
- 免寫程式・開箱即用
- 老師傅的經驗留得住
- 軟硬一體預整合
LowsiteOS — powered by MICH
30 秒看懂
把散落在 ERP、MES、IoT 與文件裡的數據，接成一個地端、可問答的 AI 大腦，隨 MICH AI Server 免費附帶，數據不出廠。
運作邏輯，三步：
01
接上既有系統
ERP／MES／IoT／文件直接串接，不取代、不上雲。
02
地端治理與分析
清洗、向量化，本地 LLM 工廠大腦讀你的數據。
03
產出決策與 Agent
自然語言問答、部署 AI Agent，一眼看清該下的決策。
已驗證的成效（每個數字均標來源）：
+10%
達交率
技術夥伴實績 · 50+ 廠
−15%
生產週期 Cycle Time
技術夥伴實績
4–8 週→2–3 天
新人知識交接
MICH 早期試點 · n=3
~12 個月
典型投資回本
客戶試點＋MICH 估算
01為什麼需要一座數據中台
AI 落不了地，問題通常出在數據基礎，不在模型。
數據鎖在彼此不通的系統裡、知識散落在每個人的腦袋與信箱裡、AI 預算花在一個又一個試點上，這些其實指向同一個缺口：缺一座把數據接起來、能被問、能行動的中台。
知識隨人走
老師傅、資深研究員、關鍵業務一離開，判斷、配方、客戶脈絡就跟著走出大門。靠人帶人交接，要四到八週，還補不齊。
花錢試點，卻幫不上忙
PoC 費用愈來愈高，雲端推論成本隨用量線性上升，成本成長看不到天花板；但真正轉化成能下的決策、推動 ROI 的 AI 洞察，卻寥寥無幾。
決勝 2030：企業 AI 落地競賽
15%
Gartner 預測：到 2028 年，至少 15% 的日常工作決策將由 AI Agent 自主完成（2024 年為 0%）。AI 正從「回答問題」走向「主動決策」。
60%
Gartner 預測：到 2028 年，只靠標準連接器（MCP）把 AI 接上數據、卻缺乏一致語意與數據基礎的 agentic 分析專案，將有六成失敗。
2×
ResearchAndMarkets《Edge Data Center Market — Forecast to 2030》估計：邊緣數據中心市場將從 2025 年約 509 億美元成長到 2030 年約 1,092 億美元（近兩倍），推力是 AI 即時運算貼近數據源，以及資安與法規對在地處理的要求。
企業能不能靠 AI 決策、把投資變成 ROI，差別在能不能把散落的數據，整合成一套可治理、可調度的數據主權基礎建設。LowsiteOS 就是這套基礎建設的操作介面：就在廠內，讀數據、分析數據、操作數據。
02LowsiteOS 是什麼
LowsiteOS：企業 AI 主權數據的作業系統。
名字裡的「OS」就是作業系統：LowsiteOS 原生跑在 MICH AI Server 上，像作業系統管理一台電腦那樣，管理整廠的數據與 AI；把 ERP、MES、IoT 與文件的數據接成一個地端大腦，在上面讀數據、做分析、隨時彈性部署各類 AI Agent，無痛整合。
既有系統
數據源・MICH 不取代它們
企業系統
ERP（SAP…）・SCM・CRM
製造系統
MES・WMS・APS・SPC・PLM
現場與文件
PLC／IoT・360 Camera・PDF／文件
MICH 軟硬一體機
AI Server ＋ LowsiteOS
M1–M5 ｜ LowsiteOS 原生內含
- 01數據治理：清洗、對應、向量化
- 02數據湖倉：結構化＋向量數據庫
- 03本地 LLM 工廠大腦＋AutoML／BI
- 04Agent 編排（透過 MCP）
AI 決策與 Agent
跑在廠內、數據不出廠
- 老師傅 KM 知識庫
- 良率根因・APS 排程
- VLM 360 巡檢・預測維護
- GenBI 對話式查數據
變成一眼看得清的決策
MICH 交付的，是中間這台軟硬一體的 AI Server，LowsiteOS 原生內含，依算力分 M1–M5（對應 AI Server 產品頁）。左邊的 ERP／SAP、MES、現場設備都是企業既有的系統；數據匯入後，LowsiteOS 在地端治理、分析、長出 Agent，右邊產出決策。
技術架構
每一層都在地端，每一層都可替換——開放模型、開放儲存、NVIDIA 加速。
- 地端部署
- 逐層可替換
- 開放模型
- NVIDIA 加速
LowsiteOS 地端一體機
軟硬一體、跑在廠內，數據不出廠。
AI 代理與應用
LowsiteOS Agents
- Gen BI
- APS 排程優化
- KM 知識大師
- 良率根因
- 預測維護
NVIDIA AI Enterprise
- BioNeMo · 藥物探索
- Clara · 醫療影像
- Parabricks · 基因體
- Metropolis · 視覺
- Isaac · 機器人
- Omniverse · 數位分身
本地 LLM
- gpt-oss
- Gemma
- Nemotron
- Llama
- MiniMax
- Qwen
數據中台 Data OS
- 關聯式資料庫
- 向量資料庫
- 物件儲存
硬體
- GPURTX PRO 6000 · H200 · B300
- CPU · 記憶體 · 高速儲存Intel · RAM · NVMe
數據由下往上匯入 LowsiteOS
客戶端既有系統
異質系統與文件——MICH 不取代它們，匯入後數據不出廠。
系統
- WMS
- CRM
- MES
- ERP
- MSSQL
文件
- PDF · Word · PPT
- CSV · JSON · XLSX
數據從既有系統與文件匯入，在地端治理、向量化，往上長成分析與 Agent。
開箱即內含五大模組，從接數據到部署 Agent 一條龍：
數據中台 Data OS
數據源串接、數據工廠、數據字典，把異質系統清洗整合成可用資產。
智能分析＋BI
自然語言問數據、自動分析、洞察建議、拖拉式儀表板。
AutoML＋排程
免寫程式建模，模型評估、解釋與測試一站完成。
知識庫 RAG
文件上傳、OCR 解析、向量檢索問答，企業知識變得可查詢。
LowsiteOS AI
本地 LLM 倉庫、Agent 配置、MCP、企業內部 GPT。
03老師傅的經驗不該隨人走
老師傅退休，他在公司累積數十年的經驗不會跟著退休。
最值錢的知識，往往不在任何系統裡，而在老師傅的直覺、資深研究員的試誤、關鍵業務的客戶脈絡裡。人一走，公司就得從頭學一次。LowsiteOS 把這些經驗變成留得住、問得到的資產。
「為什麼這批會出問題？」以前要找老師傅。現在，老師傅的直覺已經在 AI 系統裡，新人自己就問得到。
導入前
30%
新人對前任工作關鍵問題，能正確回答的比例。
導入後
80%
智慧接力棒：以地端 LLM 分析離職者工作足跡，產出技術決策摘要與未完成任務報告。
來源與註記
數據來源：MICH 早期試點估計（pilot, n=2），非統計顯著樣本。生技場景另有觀察：研究員交接，新人 onboarding 自 4–8 週縮短至 2–3 天（MICH 早期試點，n=3）。具名引用形式待客戶法務確認。
KM Agent 以本地 LLM＋知識圖譜＋RAG，把老師傅或研究員的經驗轉成可查詢的知識庫；智慧接力棒則在人員離職時，分析其已授權的工作足跡，自動整理交接。兩者都在廠內運行，原始數據不出廠。
這是採購者一定會問的：「讓 AI 讀員工的工作紀錄，隱私與法律上站得住嗎？」LowsiteOS 的設計把這件事做在前面：
本人事前授權
員工本人簽署 AI 分析授權書（內建範本）為啟動前提。
只交付結構化摘要
交付公司的是結構化摘要，原始對話與 email 不轉入公司知識庫。
全程稽核日誌
附稽核日誌，可向員工、HR、法務證明僅讀取已授權範圍。
合規邊界內設計
對齊 GDPR 履約必要性與被遺忘權，員工要求即可清除。
04四大產業怎麼用
同一座數據中台，四個產業各有各的用法。
每個產業的痛點不同，但底層都是「把散落的數據接起來、讓它即時做決策」。以下成效數字均標來源。
製造 Manufacturing
接上 MES／SPC／OQC，AutoML 找出吃掉良率的關鍵參數；排程引擎跨全廠多目標最佳化。客訴根因分析從翻系統、跨部門對齊的「天級」，縮到自動產出候選清單的「30 分鐘（sample customer）」。
- Yield RCA
- APS 排程優化
- MES Adapter
技術夥伴實際應用數字（已導入 50+ 半導體／面板廠）：達交率 +10%、Cycle Time −15%、產出 +2–8%、Over Q-time −22%（APS）；良率 +0.5–4%、稼動率 +20%（Yield RCA）。
排程引擎技術夥伴
想看自己產業的場景怎麼跑？告訴我們現有的系統組合，我們以實際數據安排一場演示。
預約 Demo05AI Agent Store
LowsiteOS 是作業系統，AI Agent 就是裝在上面的 App。
就像手機裝 App、電腦裝軟體：AI Agent 安裝在那台跑著 LowsiteOS 的 AI Server 上，要哪個能力就裝哪個，不用的不必付。基本套組隨硬體內含。
開放、可自建。 除了直接使用現成的 Agent，也能用無程式碼／低程式碼／Python SDK 三種方式，開發企業專屬的 AI Agent（見下方常見問題）。
已導入
APS 排程優化
動態類神經網路＋基因演算法，跨全廠多目標排程求近似最佳解。
達交率 +10%、Cycle Time −15%、產出 +2–8%。
已導入
Yield RCA 良率根因
整合 MES／SPC／OQC，AutoML 找出影響良率的關鍵參數，根因分析大幅縮時。
良率 +0.5–4%、稼動率 +20%。
已導入
KM Agent 知識庫
本地 LLM＋知識圖譜＋RAG，把老師傅或研究員的經驗轉為可查詢知識庫。
生技 onboarding 4–8 週 → 2–3 天。
早期試點
智慧接力棒
員工離職時，地端 LLM 分析其已授權工作足跡，自動產出決策摘要與待辦交接。
新人關鍵問題回答準確率 30% → 80%。
業界參考
PdM 預測性維護
PLC／HMI／IoT 訊號接入時序數據庫，偵測振動、溫度、電流異常並提前預警。
非計畫停機 −20～50%。
業界參考
AI Vision 360 巡檢
360 Camera／AI Glasses／Jetson Edge，VLM 即時辨識產線異常與安全違規。
PPE／工安違規從事後抽查變班次即時警示。
Demo
GenBI Agent
ERP＋製造 Excel 一鍵整合，對話式查詢取代手動製表與報表等待。
對話式查 ERP／Excel，取代手工報表。
設計目標
Logging Agent
時間戳記追蹤、每日自動產出工作日誌，append-only＋hash chain 防竄改。
稽核日誌依 FDA 電子紀錄法規（21 CFR Part 11）原則設計：時間戳、不可竄改、可追溯到人。
Demo
AR 帳齡分析
串接 SAP OData，動態信用額度評級＋AI 催收草稿＋帳齡根因看板。
Demo 環境＋合成數據。
沒看到需要的 Agent？聊聊你的場景：三種自建路徑，或由 MICH 一起把它做出來。
預約 Demo06為什麼專為 M 系列打造
為什麼 MICH 要替 M 系列 AI Server，量身打造一套全新的 LowsiteOS？
① 數據不出廠——三層機制，全程在地端。
網路層
可完全斷網
可選「完全斷網」部署，更新走離線匯入；或「白名單對外」僅出方向、無入方向。
儲存層
廠內加密
所有數據（向量、原始文件、Agent 紀錄）都寫入廠內 LowsiteOS 主機，靜態加密（AES-256）。
計算層
地端推理
LLM 推理 100% 在地端 GPU，不對外送任何 token；模型權重簽章驗證，防後門。
② 為什麼只裝在 M 系列上——兩個理由。
韌體層數據主權
數據保護做在韌體層的 BMC／Secure Boot，開機就啟動，只有 MICH 自家硬體有。
統一支援與升級
硬體與軟體由 MICH 一起出貨、一起保固，升級走同一條路徑，出問題只找一個窗口。
根據 MIT NANDA《State of AI in Business 2025》，向專業供應商採購整合方案的成功率約三分之二，企業自行拼裝約三分之一；Gartner 也預測，逾四成 agentic AI 專案將因整合太複雜，在 2027 年底前被取消。
③ 授權怎麼算——隨硬體免費，用超量才計費。
隨硬體免費
對應的 LowsiteOS 授權內含，無額外軟體費。
用超量才計費
月活躍 Agent 或推理量超過內含額度才收（額度依等級）。
多數人不會觸發
可預期費用 ≈ 硬體＋年度維護。
07雲端 vs 地端
企業 AI 應該放在雲端，還是地端？
市面上的企業 AI，幾乎都跑在供應商的雲端：數據要上雲、依用量計費。LowsiteOS 跑在廠內，數據不出廠。
雲端企業 AI
- 數據
- 上傳到供應商的雲端
- 成本
- 依用量計費、沒有天花板
- 整合
- 多半綁在單一生態系
地端 LowsiteOS
- 數據
- 留在廠內，一行不出廠
- 成本
- 推論跑自家 GPU，沒有按用量的雲端 AI 帳單
- 整合
- 跨 ERP＋MES＋現場，主權在自己手上
LowsiteOS 可接入企業既有的營運系統，將數據直接轉為分析與決策，目前涵蓋：
財務／供應鏈
成本、庫存、產銷平衡
- SAP S/4HANA
- Oracle ERP
- Microsoft Dynamics 365
製造執行
排程、達交、品質
- Rockwell FactoryTalk
- Siemens Opcenter
- Wonderware
設備控制
稼動率、預測維護
- Siemens S7
- Mitsubishi MELSEC
- Allen-Bradley（OPC-UA）
- Ignition
- AVEVA
物聯網
現場感測、即時警示
- AWS IoT
- Azure IoT Hub
- ThingWorx
文件／知識
SOP、老師傅經驗問答
- Office 文件
- SharePoint（RAG）
人力資源
交接、招募（需 PoC）
- Workday
- SAP SuccessFactors
來源與註記
人資與舊版 ERP（Workday、SuccessFactors、SAP ECC 6.0 等）技術可整合，尚無客戶實案，需個別 PoC。
LowsiteOS 的功能等級，隨所選的 M 系列 AI Server 一併內含，無須另購軟體授權：
隨 M1
基礎
數據中台＋RAG＋BI＋AutoML，單機跑一個主模型，內含基本 Agent 套組。適合單一團隊或部門起步。
隨 M2–M3
進階
基礎全部，加多模型併行、完整 Agent Marketplace、LoRA 輕量微調、多 Workspace。適合跨部門部署。
隨 M4–M5
旗艦 · AI Factory
進階全部，加 Rack-scale 編排、多租戶、全規模微調／訓練。適合全廠／全組織規模。
FAQ
關於 LowsiteOS，常被問到的
點開任一題即展開回答。
預約 Demo
從一個場景開始，跑出第一個 Agent。
說明想先解決的痛點與現有系統，我們安排一場以實際數據演示的 LowsiteOS 實機說明。典型 4–6 週看到第一個 Agent 跑通。
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