阶段一：连接（Connect）
数字化的第一步是把设备、仪表、传感器连上网。听起来简单，实际上是很多工厂卡住的起点。
关键决策点：用什么网关？市面上有通用工业网关，也有针对特定协议（Modbus、RS232、OPC-UA）的专用网关。GLORITEC的G-100网关支持数十种工业协议，即插即用。数据存在哪里？云端部署成本低、免维护；本地部署适合数据敏感场景；混合部署是折中选择。
这个阶段的目标是：打开手机就能看到设备的实时状态。仅此一步，就已经比80%的工厂领先了。
阶段二：可视化（Visualize）
数据连上来之后，下一步是用Dashboard把数据变成能一眼看懂的信息。
关键Dashboard包括：OEE看板（设备综合效率：可用率×性能率×良率）、产量趋势图（每小时/每天的产出变化）、质量热力图（不良品在不同时段、不同机台的分布）。
好的可视化不是数据的堆砌，而是让管理者在5秒内就能判断"今天产线状态如何"。很多工厂花了很多钱做数字化，但Dashboard做得像数据垃圾场——信息太多反而等于没有信息。
阶段三：分析（Analyze）
从"看到数据"到"看懂数据"，需要分析工具。
核心工具包括：SPC控制图（判断过程是否稳定，识别异常变异）、CPK能力分析（量化过程能力，判断能否满足规格要求）、Pareto不良原因排序（80%的问题来自20%的原因，找出关键少数）。
这个阶段的价值是：不用再靠经验和直觉做判断，每一项决策都有数据支撑。质量工程师从"救火队长"变成"预防专家"。
阶段四：AI（Intelligence）
最高阶段：让系统不仅仅是被动展示，而是主动思考。
应用场景包括：趋势预测（基于历史数据预测未来几小时的质量走势）、工艺参数推荐（AI根据当前条件自动推荐最优参数）、自然语言知识库（用自然语言搜索和提问，不用翻找文件和表格）。
AI不是替代人，而是让人的判断力成倍放大。一个有AI辅助的质量工程师，产出可以顶三个。
大多数工厂停留在阶段一，甚至还没到达阶段一。GLORITEC的价值就是让你以最低成本一次跨到阶段三，按需升级到阶段四。不需要一步到位，但也不能永远原地踏步。