Physical AI落地卡在现场数据 谷林运算以LESI打通设备到云端

BCS-MX智能机顶盒（中）安装于配电箱DIN轨上，左侧为町洋（DINKLE）电源模块，右侧为现场PLC与I/O配线；单台可将100组传感器的数据自动上传云端，且不变动原有控制逻辑。谷林运算

NVIDIACEO黄仁勳在2026年CES将实体AI（Physical AI）定调为下一波浪潮，AI如何走进生产现场成为制造业焦点。不过对机电主管来说，导入AI的第一步通常不是选模型，而是先把设备里的数据拿出来。工业物联网业者谷林运算（GoodLinker）将于8月19日至8月22日的2026台北国际自动化工业大展展出LESI智能监测套件，展位为南港展览馆一馆J406。

谷林运算指出，制造现场并不缺数据，缺的是把数据取出来、串起来的方式。PLC、温控器与电表每天都在产生信号，但多半留在各式HMI或PLC暂存器内；即使取得了，还要能与MES、ERP等系统对接才进得了分析。对机电主管而言，难处常不在技术，而在风险：动到控制逻辑就得重新验证，产线也不能为了取数停机。

LESI是谷林运算把设备数据截取、装置连线管理与云端监看整合的标准套件。硬件为自研的智能制造机顶盒（BCS-MX），云端为企业云端战情室（Cloud Field View），涵盖数据库、仪表板、图控、自订报表、异常分析与AI汇报，并配有专用手机App，韧体可透过空中下载（OTA）线上更新。

BCS-MX安装于配电箱DIN轨上、与PLC并列取数，不变动原有控制逻辑，单台可将100组传感器的数据自动上传云端。对外提供API接口，IT或系统整合夥伴可把数据接进既有系统；边缘端功能也可加购扩充，如供既有SCADA读取的Modbus从站、不依赖云端的条件触发告警，以及本地图控与波形比对。熟悉PLC的现场工程师不必另写程序，即可在战情室自行做出监控画面。

谷林运算把这条路径分为现场数据采集、云端战情室与AI数据层三层，并将连线装置的运作状态、断线记录与上传情形纳入监控，每月产出数据健康度报告，供工厂判断该期间的数据能否作为决策依据。

谷林运算创始人暨CEO冯辉译表示，过去客户问的是工厂有没有数据，现在关键的是这些数据可不可信。「没有可信的数据，就没有AI。」除了制造业者，谷林运算此次也把系统整合商（SI）、经销夥伴与设备商列为主要洽谈对象。

传统设备联网专案得从闸道器、通讯程序做到云端与App，换一个客户又得重做一轮。「同样的底层工程不该每个案子做一次。」冯辉译说。商业模式上，BCS-MX采买断，由基本功能与加购模块组成，云端则依模块订阅，夥伴收入分为一次性硬件与持续订阅两段；设备商也可透过ODM，让客户开浏览器就进入自有品牌战情室。

成立于2018年、隶属端子台大厂町洋集团的谷林运算，累计导入数百家工厂，涵盖PCBA、金属加工、食品加工、养殖畜牧与预拌混凝土等场域，其中一家肉品加工厂导入后产能利用率由89%提升至96%。该公司表示，LESI不取代PLC、SCADA或MES，工厂也不必等到要导入AI才开始准备；先让一台设备的数据稳定进到云端，AI真正要用时才有东西可用。