想看大白話一分鐘讀完的話
Palantir 的「Ontology」其實就像在公司裡掛一塊超大的白板，把所有重要名詞『人、機台、零件、訂單、倉庫……』通通貼上便利貼，再用線把「誰跟誰有關係」畫清楚。更厲害的是，這面白板還附帶說明書和按鈕：你不只能查資料，還能在上面改資料、下指令，改完之後系統會自動把變動同步回原本的資料庫，整個過程即時又可追蹤。
如果用企業熟悉的資訊系統來對照，Ontology 可以想像成「主資料管理（MDM）、資料目錄、知識圖譜、BI 的語意層，外加可寫回的 Digital Twin」的合體升級版。傳統 MDM 只解決欄位統一，Ontology 再往前一步，把「欄位背後的業務語意」和「物件彼此的關係」也都管理起來；資料目錄通常只是查字典，Ontology 查完就能直接動手做事；知識圖譜多半用在分析，Ontology 同時還能執行營運動作；而 Digital Twin 常鎖定 IoT 感測器數據，Ontology 則把訂單、庫存、維修、財務資料通通納進來，變成更全面的數位孿生。
之所以以前企業架構圖裡沒這一塊，是因為各套系統（ERP、MES、CRM 等）各自為政，頂多做 ETL 或主資料整合。要是你想「跨系統說同一種業務語言」、再加上即時串流與雙向寫回，就會踩到權限、版本、流程、一堆 API 的雷。Ontology 把這些痛點集中打包：它在中層建立一張「語意＋關係＋即時更新」的地圖，底層對接各種資料來源，上層給 BI、AI、前線應用直接用物件操作，從此不必在多套系統間來回搬資料、重造輪子。
換句最白的話：Ontology 就是把公司營運的大腦和神經網絡蓋在同一個模組裡：腦袋裡存的是全公司的共通語意，神經線一頭連資料源、一頭連作業現場，想查、想改、想指揮都在同一張圖上搞定。
學理上的 Ontology
在資訊科學與人工智慧領域，「本體論」（Ontology）指的是對某一領域知識的正式表示方法。它通常以形式化且明確的方式定義該領域中的概念類別、屬性以及概念之間的關係，從而建立一套共享的語彙與架構。透過本體模型，組織或系統內的不同人員和 AI 系統可以對領域知識有共同的理解，避免各自使用不一致的術語。這種標準化的知識結構能促進資訊整合與互通，使來自異質系統或資料庫的資料可以在語意層面上對齊。此外，本體論常被用於語意網（Semantic Web）與知識圖譜（Knowledge Graph）中，支援推理與知識重用：例如透過描述邏輯推理引擎，從已定義的概念關係中推導出隱含知識。
在實務上，學術與產業界已針對各種領域建立許多本體，例如醫學領域的「基因本體（Gene Ontology）」或製造業領域的「產品本體」、「製程本體」等。這些本體提供領域通用的資料語意標準，讓不同系統之間可以交換資料且保持語意一致，減少資料孤島問題。總而言之，學理上的本體論強調以標準化且形式化的方式刻畫知識，透過定義「世界由哪些物件及其關係組成」，來達成資訊整合、自動化推理與跨系統溝通的目的。
Palantir 的 Ontology 概念與系統實作
Palantir 公司將傳統本體論的概念加以擴充並應用在企業數據平台中，形成了Palantir 的 Ontology 系統。簡而言之，Palantir 的本體（Ontology）是一個企業的操作層語意模型，位於 Palantir 平台整合的所有數位資產之上，用以連結資料與現實世界的對應實體。Ontology 對應到企業內的各類對象（如工廠、生產設備、產品、訂單、交易等），並將這些對象及其關係建模為數位孿生（Digital Twin）。在 Palantir Foundry 中，Ontology 被描述為『企業的數據語言』或『核心資料模型』：它將各種資料來源（如資料庫表格、資料流）映射成業務語意物件，並賦予這些物件豐富的屬性定義與關聯關係，使其對應真實業務概念。例如，一筆原本分散在多個系統中的訂單相關資訊，透過 Foundry Ontology 可以整合為單一的「訂單」對象，包含該訂單的所有屬性與連結（客戶、產品、製造批次等），為分析和應用提供單一真相來源。
與傳統本體論著重靜態知識描述不同，Palantir 的 Ontology 引入了語意元素與動態元素的結合。所謂語意元素包括 Object Types（對象類型）、Properties（屬性）、Link Types（連結類型）等，用來定義業務對象的結構與關係語意。而動態元素（Palantir 稱之為 Kinetic 元素）則涵蓋 Action Types（動作類型）與 Functions（函數），用以定義業務行為和邏輯。換言之，Palantir 的本體不僅描繪「企業有哪些資產及其關係」，還內嵌了「可以對這些資產做哪些操作或決策」。這種設計使 Ontology 成為企業的操作系統層：使用者可以透過 Ontology 定義的物件執行動作、觸發工作流程或調用機器學習模型，以雙向連結資料與業務行動。正如官方文件所述，Foundry 的 Ontology『包含了語意元素（物件、屬性、連結）以及動態元素（行動、函數和動態權限），可支撐各類型的應用場景』。這使 Ontology 在許多情境下扮演企業數位孿生的角色，映射現實中的人事物及流程到資料平台上。
為了支援端對端的業務運作，Palantir 將 Ontology 深度整合進其各種分析和操作應用中。透過 Foundry 的 Ontology，使用者能夠在高階應用中直接操作這些語意物件，例如：在對象瀏覽器中搜尋特定對象、於Quiver分析工具中對對象集合進行複雜分析、或 Workshop low-code 環境中構建以 Ontology 為基礎的應用介面。Ontology 因此成為連結資料與決策的橋梁。例如，使用者更新某個 Ontology 物件的狀態時（如標記產品為檢驗不合格），這一變化可以通過定義好的 Action 自動觸發後續流程（如通知品管部門並在系統中記錄）。Palantir 將這種雙向連動稱為「閉環」（Closed-loop）決策能力，即分析結果不僅可視化，還能回寫到 Ontology 並進一步驅動實際操作，使數據真正賦能業務決策。
在實作層面，Palantir Foundry 提供了Ontology 管理工具（Ontology Manager）讓企業建立和管理本體模型。使用者可定義新的物件類型並將後端各異構資料來源欄位映射到這些物件類型的屬性上。這種映射建立了資料語意與實體業務對象的對應關係，超越了一般資料目錄或傳統關聯式模式設計的範疇。每個 Ontology 定義都可以附加豐富的中繼資料（metadata）與嚴格的存取權限規則，確保在企業內部或跨組織分享數據時，語意一致的同時符合資料治理與安全規範。值得一提的是，Palantir 的 Ontology 雖然是在其平台內部運行的獨特資料模型，但為了避免客戶受限於專有格式，Foundry 內部以 JSON 格式儲存 Ontology 定義，並支援將本體模型匯出/匯入為開放格式（如 RDF/XML、OWL 等）。透過 Ontology 管理介面，使用者可直接下載 JSON 定義檔，或轉換為標準本體描述，以便與其他第三方工具（如傳統語意建模工具或資料目錄系統）進行互通。同時，Foundry 提供完整的 REST API，允許對 Ontology 資訊進行CRUD 操作及進階查詢，方便在企業內部大規模存取與同步。總而言之，Palantir 的 Ontology 實作注重務實整合：一方面將抽象的語意模型直覺地融合到資料平台中供業務使用，另一方面也確保這一模型與標準規範保持連結以利長遠互操作性。
Palantir 最早在其政府情資平台 Gotham 中即運用了類似 Ontology 的概念，用來統一表示情報對象（如人物、地點、事件）及其關聯，讓分析人員能在知識圖譜視圖中檢視整合後的情報。在商業平台 Foundry 上，這個概念被進一步推廣並通用化，成為適用各行各業的企業數據語意層。Palantir 官方將 Foundry 的 Ontology 稱作其「心臟」或「獨特的資料模型」：它是整个平台的核心，將企業的結構化/非結構化資料、模型和業務邏輯融合成一個語意層，以人類可理解的業務對象呈現，讓不同部門的人員在分析決策時能夠講同一種數據語言。這有效消除了傳統上各系統各自為政造成的數據孤島問題，使跨部門團隊在協作時專注於解決問題本身，而非費時彙整散亂的數據。
技術架構
Palantir Foundry 的 Ontology 模組是該平台的核心，扮演企業「作業層（Operational Layer）」的角色。Ontology 建構在 Foundry 已整合的數位資產之上（各種資料集與模型），將這些資料資源與真實世界的業務對象相連結。例如，實體設備、工廠產線、產品，以及像客戶訂單或交易記錄等概念，都能在 Ontology 中被映射為對應的數位對象模型。在這種語義模型下，Ontology 可視為組織的「數位孿生（digital twin）」，包含語義元素（如物件、屬性、連結）和動態元素（如操作動作、函式和動態安全控制），共同支撐各種業務應用情境。換言之，Ontology 不僅是靜態的資料結構，還內建了動態的業務邏輯與安全規則，讓使用者能在合規治理下對資料進行操作和決策。
從架構上看，Ontology 由多個微服務組成，以模組化方式協同運作。這些後端服務主要執行三大功能：
- 資料源管理：負責將各種資料來源餵入 Ontology，定義並管理 Ontology 中的模式結構（Schema），包括對象類型及其屬性結構。這部分由「Ontology Metadata Service（OMS）」實現，統一定義所有本體實體的結構與中繼資料，如物件類型、連結類型、操作類型等。
- 資料查詢與分析：提供高效的物件查詢、搜尋與聚合功能，支援基於屬性值的篩選和權限控制。這由「物件資料庫」（Object Databases）與「物件集合服務（OSS）」等組件支撐，確保使用者可以快速檢索 Ontology 中的物件及其關聯。例如，OSS 讓其他服務能查詢物件清單、套用過濾條件並執行聚合運算。
- 寫入與協同：負責將資料寫入或更新 Ontology，包括定期從來源資料索引新資料，以及將使用者在前端介面上的編輯動作回寫至 Ontology。這方面由「Actions 服務」和「物件資料管道（Object Data Funnel）」等模組處理：Actions 以結構化方式套用使用者對物件的修改，允許定義複雜條件與權限檢查；而資料管道 Funnel 則監控基礎資料源與使用者編輯，將變動即時索引至物件儲存庫，保持 Ontology 資料的最新。透過這種機制，用戶在應用中做出的決策（例如更改某設備狀態）可以寫回底層資料，實現即時性的反饋。
上述核心組件相互配合，使 Ontology 能穩健支撐 Foundry 各種上層功能。例如，Foundry 在 Ontology 之上構建了物件瀏覽、關係圖分析及應用開發框架等使用者介面。Ontology 深度整合至 Palantir Foundry 的使用者工具中，使用者可以透過 Object Explorer 搜尋物件、以 Quiver 圖表分析時間序列與多維資料，並在 Workshop No-code環境中構建應用程式。同時，Foundry 提供 Objects API Gateway 等介面，允許外部系統讀寫 Ontology 資料，以實現與第三方工具的整合。總而言之，Ontology 作為 Foundry 的心臟，將資料、模型與業務邏輯三者緊密結合，形成一個可擴充的語義層，支撐企業級分析與作業應用。
數據結構
在 Ontology 中，企業內部各類資料實體（Entity）會被定義為物件類型（Object Type），並以物件（Object）的形式實例化。每種物件類型代表真實世界的一種實體或事件（例如一台機器、一張訂單或一次生產批次），其下的每個物件實例則對應一筆具體的實體資料（類似資料表中的一列）。物件類型由一組屬性（Property）構成，每個屬性描述該實體的一項特徵或欄位（如訂單日期、設備溫度、產品名稱等）。物件的屬性值相當於傳統資料表中的儲存格值。為了統一不同系統的異質資料，Ontology 允許將多個資料來源的欄位映射到同一物件類型的不同屬性上，使之成為對單一業務實體的完整描述。尤其在 Foundry 的新一代物件存儲（Object Storage V2）中，可以建立多資料源物件類型（MDO），為同一物件類型設定多個後端資料集來源。典型做法是透過主鍵將各來源關聯起來：例如有的 MDO 以欄位對應（column-wise）的方式，從不同資料表取不同欄位集合合併為一個物件，藉此達成欄位級的資料整合。這使 Ontology 能抽象出跨系統的統一實體模型，同時支援細粒度的欄位權限控制（不同屬性可源自不同權限的資料集）。
除屬性外，Ontology 還支援定義連結類型（Link Type）以表示不同物件類型之間的關聯關係。連結類型類似於傳統資料庫中的外鍵或關聯映射，用於將兩個物件透過某共同屬性值關聯起來。例如，在航空運輸的 Ontology 範例中，Flight（航班）物件透過 flight_id 鍵與多種實體相關聯，如對應的 Aircraft（飛機）、Route（航線）、Airport（機場）和 Carrier（航空公司）物件，使得航班和這些相關實體形成網狀連結。再如在製造業場景中，可建立「設備」與「維修記錄」之間的一對多連結類型，或「產品」與「生產批次」之間的多對多連結，以直觀表達業務對象間的從屬或網路關係。通過連結，Ontology 形成圖狀語義網絡：使用者可沿著物件關聯追溯上下游資訊（類似關聯查詢），例如從一筆訂單物件直接導航至其關聯的客戶、所涉產品及供應商物件等，消弭資料孤島。
Ontology 的資料結構與傳統資料表結構之間存在明確的對應關係，利於使用者理解和採用：
| 傳統資料表概念 | Ontology 概念 |
|---|---|
| 資料表（Dataset） | 物件類型（Object Type） |
| 資料列（Row） | 物件（Object） |
| 欄位（Column） | 屬性（Property） |
| 欄位值（Value） | 屬性值（Property Value） |
| 關聯（Join） | 連結類型（Link Type） |
透過上述映射，資料工程師和業務分析師可以用熟悉的方式來構建 Ontology。例如，他們可將企業現有的多張資料表彙整為「客戶」、「訂單」、「產品」等物件類型，各物件的屬性來源於不同系統欄位，然後配置「客戶-訂單」、「訂單-產品」等連結關係，即完成對企業業務語義的建模抽象。這種本體模型將異構來源的資料實體加以定義和連結，形成高度抽象且自我描述的資料層，使後續的分析和應用可以脫離底層資料庫細節，直接以業務語義對象進行操作。
資料框架：治理、Schema 與權限機制
Ontology 在企業資料治理（Data Governance）中也扮演著關鍵框架角色，它為資料模式管理與存取權控管提供了集中且細緻的機制。首先，Ontology 明確定義了資料的語義 Schema：每個物件類型的結構（屬性列表及類型）均在 Ontology 中統一定義與管理，確保全企業對關鍵實體的名稱與含義有一致理解。當資料來源發生變動或業務需求調整時，Ontology 提供了工具來演進模式，例如修改物件類型的屬性配置或型別。Foundry 甚至支援對 Ontology 的變更使用提案（Proposals）工作流，允許在正式套用前由資料管理者評審，避免不當修改影響生產環境。同時，Ontology 支援共用屬性（Shared Properties）的概念，將某些通用欄位定義為跨物件類型可重用的屬性模板，以確保不同物件類型間的一致性和中繼資料集中管理。透過共用屬性，企業能實現例如統一的「地點代碼」或「貨幣單位」定義，提升資料整潔度與治理效率。
在權限管理方面，Ontology 引入專門的角色式權限模型。每個 Ontology 資源（如物件類型、連結類型、操作類型）都可以直接賦予不同層級的角色給使用者或群組。預設提供的角色包括：
Ontology Owner（Ontology 擁有者）：可全面編輯 Ontology 資源，並完全控制其安全設定與共享。Ontology Editor（Ontology 編輯者）：可編輯 Ontology 資源的結構與中繼資料。Ontology Viewer（Ontology 檢視者）：只能檢視 Ontology 資源定義，不能修改。Ontology Discoverer（Ontology 探索者）：僅能看到資源名稱和基本資訊，無法查看詳細結構。
這些角色可細緻地賦予至整個 Ontology 或單一資源。例如，可指定某用戶對某個特定物件類型擁有 Editor 權限，允許其編輯該物件類型的模式定義，但不影響其他物件類型。值得一提的是，新版 Foundry 已預設採用「Ontology 角色」作為授權機制，而不再依賴舊有的「資料源繼承權限」模型。也就是說，現在可獨立於底層資料來源，直接對每個 Ontology 資源設置權限，不需要與其後端資料集的權限一一對應。例如，一位使用者若被授予某物件類型的 Ontology Editor，即便他對應的原始資料表沒有編輯權，也可修改 Ontology 中該物件類型的結構定義。這使架構師能在不開放底層資料寫權的情況下，讓業務數據治理人員調整 Ontology 模型。需要注意的是，資料內容層面的存取仍遵循原始資料的權限：Ontology 角色管控的是本體資源的定義與檢視權，實際物件資料值的可見性仍取決於使用者對其後端資料的 Viewer 權限。舉例而言，若某用戶沒有權限查看某物件背後的某個資料來源，那當他瀏覽該物件時，該來源對應的屬性值將顯示為 null（空值），以保障未授權資料不洩露。但同時，他仍可看到該物件類型的結構（屬性名稱等），因為模式中繼資料的存取由 Ontology 角色獨立控制。
為了適應企業複雜的安全需求，Foundry 的權限框架相當靈活：除了上述角色模型，還能透過 MDO 多資料源物件實現欄位/列級的訪問控制。例如，將敏感欄位隔離在單獨的資料來源中，只有具備該來源權限者才能看到對應屬性值，而其他人則見不到或只見空值。此外，Ontology 中的 Action 操作類型也內建權限條件設定，管理者可定義只有具備特定角色或滿足條件的使用者才能執行某些業務動作，確保作業流程符合授權規範。所有經由 Ontology 執行的改動都有完備的稽核記錄：透過 Action 歷史日誌和 Job Pipeline 日誌，組織可以追蹤每一筆由 Ontology 寫回外部系統的操作，做到資料變更的來龍去脈清晰可查。Ontology 為資料治理提供了一套集中的框架，涵蓋從結構定義、變更管理到安全權限的方方面面。在這套框架下，企業能更有效地管理資料資產：在確保品質與合規的同時，提高資料的可用性和可靠度，真正實現『有管控的自助式』資料生態。
實際數據輪廓
在實際部署中，Ontology 的資料模型會依據企業行業和需求進行定制，但普遍遵循上述物件、屬性、連結的結構。建立 Ontology 資料模型的過程通常從盤點業務對象開始：企業會選出核心實體（如製造業中的「設備」、「產線」、「訂單」、「供應商」等）作為物件類型，並為其設計相關屬性。這些屬性對應真實業務中需要關注的資料欄位與指標。例如，一個「設備」物件類型可能包含設備編號、類型、所在產線、當前狀態、最近維護日期等屬性；「生產訂單」物件類型則具有訂單編號、產品、數量、下單日期、預計完成日期等屬性；「品質檢驗」物件類型則記錄檢驗批號、結果、缺陷類型、檢驗時間等資訊。各物件類型之間再以連結表示關聯，例如設備與其所在產線（工廠）形成一對多連結，訂單與產品形成多對一連結，訂單與供應商可能透過產品零件關係間接鏈接等。透過這種建模，原本散落於不同系統的資料（如 ERP中的訂單資料、MES 中的生產資料、SCADA 的感測資料等）被統一抽象為相互關聯的對象網絡，大幅提高資料語義的一致性。
以航空業的一個簡單 Ontology 例子來說：可定義 Flight（航班）、Aircraft（飛機）、Airport（機場）、Carrier（航空公司）等物件類型，航班物件上包含航班編號、起飛時間、狀態等屬性；飛機物件有機型、註冊號等屬性；機場物件有機場代碼、地點等。接著定義連結類型讓它們產生關係：Flight 透過屬性如 flight_id 關聯到它使用的 Aircraft，並關聯到起飛和降落的 Airport，以及所屬的 Carrier。這樣一來，一個航班物件實例就可以直接瀏覽到相關的飛機、出發地/目的地機場和航空公司等物件的資訊，形成完整的語義圖譜。
在製造業的場景中，Ontology 的資料模型通常更為複雜但遵循相似原則。例如，一家工廠可能在 Ontology 中建立以下物件類型：
- 設備（Machine/Equipment）：代表生產設備，每個設備物件包含設備編號、類型、所在產線、當前運行狀態、技術參數等屬性，並可連結其感測器資料或維護記錄。
- 生產批次（Production Batch）：代表一次生產任務或批次，屬性包括批次編號、產品類型、計畫產量、實際產量、開始/結束時間等，連結到所使用的設備、負責的產線和原料批次等。
- 品質檢驗（Quality Inspection）：代表對某批產品的品質檢測，屬性如檢驗編號、結果、發現缺陷類型、檢驗人員等，並連結回對應的生產批次或設備（便於追溯是哪一批次或設備導致的缺陷）。
- 維護事件（Maintenance Event）：代表一次設備維護或故障事件，包含事件ID、設備ID、事件描述、維修措施、停機時長、日期等屬性，連結相關的設備物件，並可能連結到備品備件（Spare Part）物件或供應商物件等。
Foundry Ontology 還支援將時間序列資料直接整合進物件。例如，可以為「設備」物件新增時間序列屬性，連接該設備感測器的歷史讀數（如溫度、振動、電流等隨時間變化的值）。Palantir Foundry 提供 Time Series 資料管道，將時序資料索引為 Ontology 的一等屬性，使之可以在 Quiver 等工具中方便地查詢與視覺化。在前述航空例子中，就有定義 Flight Sensor 物件類型，用於存放航班相關的感測器讀數，並透過外鍵關聯到對應的 Flight。類似地，製造業中可以將設備的重要感測器訊號（震動頻譜、溫度曲線等）作為設備物件的時間序列屬性。這意味著使用者可以直接在 Ontology 物件上查看時序趨勢，或在分析時將其與生產指標結合。例如，對一台機器物件，可以同時看到它最近的溫度波動（來自感測屬性）以及在產生的產品批次良率（來自關聯的品質檢驗物件），從而發現隱含的因果關係。
綜上，Ontology 在實際應用中構建出貼近業務語意的資料地圖：它囊括靜態的業務主資料（master data，如設備、產品、客戶等檔案資訊）、動態的交易與過程資料（如訂單、批次、生產事件）、以及感測器或模型輸出的衍生資料（如時間序列、預測結果等）。這些資料點通過物件與連結編織成網，使企業可以在單一平台中追蹤「誰在何時何地做了什麼並造成什麼結果」。一旦模型建立完畢，Ontology 中還可以預先計算或存儲一些關鍵績效指標（KPI）作為物件屬性或衍生物件，例如設備物件上附帶「平均故障間隔（MTBF）」指標、產線物件上附帶「產能利用率」或「良品率」指標、供應商物件上附加「準時交貨率」等。這讓業務團隊在使用 Foundry 進行決策時，可以直接從 Ontology 獲取到這些指標，而無需臨時計算。綜言之，Ontology 的實際資料輪廓會隨著行業場景而變化，但一般都涵蓋了主資料、交易資料、關聯關係以及時序/衍生資料四大塊，並透過豐富的屬性和物件連結將它們統一起來，為上層的分析應用奠定堅實、直觀且全面的資料基底。
製造業的應用場景
Palantir Foundry 的 Ontology 在製造業中具有廣泛的應用，幫助企業將生產、供應鏈與品質等資料統合，從而支援各種先進的分析和優化用例。以下列舉幾個典型的場景：
- 供應鏈整合與庫存優化：透過 Ontology 將供應鏈上下游資料（如訂單、庫存、原料、交付進度）整合為統一的「數位孿生」模型，企業能更透明地了解整個供應網絡的狀況。例如某跨國製造商使用 Foundry 構建了產品生命週期的數位孿生，把各工廠的生產、設備產能、庫存水位和物流成本等資料匯集起來供分析。借助這種整合，他們實現了更精細的庫存監控與調配機制：系統自動監視每個廠區每日的產量與庫存，如發現某產品庫存過剩即提醒供應鏈分析師介入調整。通過對生產與庫存的聯動管理，該公司在幾週內便識別出超過 5000萬美元的潛在庫存節約空間。類似地，在消費品行業也有 Fortune 100 巨頭利用 Foundry 將 7 套 ERP 資料整合入 Ontology 建立供應鏈數位孿生，進行原物料採購與產能規劃優化，實現每年預估 1億美元級別的成本節省。
- 生產排程與產能優化：製造業常面臨複雜的生產計劃與排程問題，如何在多條產線上滿足訂單需求、縮短交期同時避免產能閒置。Ontology 能將生產相關的多維資料（訂單、設備可用性、工人班次、物料供應等）聯合建模，用於支援排程決策。以空中巴士（Airbus）的案例為例：Airbus 利用 Foundry 將生產計畫、班組輪班、人員、零件供應、交付進度、品質缺陷等資料全部對接進 Ontology，提供給生產團隊一個統一的即時資訊介面。透過這個「單一視窗」，每個製造環節的負責人都能看到當前生產線的全面狀況，及時協調並解決問題，從而大幅提升生產效率。結果，Airbus 在引入 Palantir Foundry 後成功將 A350 客機的製造交付速度加快了 33%，在限定時間內達成了產量翻數倍的目標。這種將生產要素一體化管理的能力對於任何需要提升產能或壓縮生產週期的工廠都極為關鍵。
- 品質監控與缺陷分析：透過 Ontology，製造商可以實現從原料到成品的全流程品質追蹤。一旦發生產品缺陷或質量問題，相關的物件（如生產批次、工單、設備、操作人員）早已在 Ontology 中互相關聯，讓工程師可以迅速追溯問題來源並分析成因。此外，Ontology 還能結合感測器資料與生產資料進行異常偵測。Palantir Foundry 提供對 IoT 時序資料的大規模處理能力，能將生產設備成千上萬個感測器的海量數據持續寫入 Ontology，以監控製程異常。例如，Airbus 在製造中使用 Palantir 對每架飛機上數千個感測器的資料進行處理分析，及時找出異常模式來預警潛在的製造缺陷。再如汽車製造業，可以將車間環境、設備參數與最終產品檢測結果關聯起來，利用 Ontology 快速發現「哪一條產線、哪種條件下容易產生次品」，進而優化工藝參數或提高檢測頻率，降低不良率。
- 預測性維護與可靠度管理：在離散製造和流程工業中，設備故障停機會嚴重影響生產效率。Ontology 支援將設備台帳、歷史故障記錄、維修工單以及即時感測器狀態融合到一個設備數位孿生中，方便應用機器學習與規則引擎做預防性維護分析。以能源製造領域的 BP 為例，BP 將全球各地設施的工程數據、維護記錄和感測器讀數全部接入 Palantir Foundry，構建了設備可靠性的監控網絡。借助 Ontology，BP 的工程師可以在單一平台上綜合分析數百萬筆靜態與動態資料點，包括幾年內的設備可用率、相關的檢修措施和環境條件等。這種全連結的資料視圖，使 BP 能更準確地找出台架瓶頸和高故障率設備，提前制定維護計畫，避免突發停機。即使僅提升 1% 的整體運行可用率，對大型企業而言也意味著巨大的營收機會。事實上，Palantir 與 BP 自2014年合作以來，在可靠性領域的數位轉型已為後者釋放了數億美元級的價值。
- 決策模擬與生產優化：有了 Ontology 的支撐，製造企業還可以更積極地進行各種「What-if」情境模擬。例如，在生產計畫變更、訂單插單、或設備故障時，通過 Ontology 快速複製出當前狀態的數位孿生作為情境版本，更改某些參數（如調整生產次序或資源配置），然後使用 Foundry 的模擬功能（可結合內建的Python/R函式或外部模型）評估對產量、交期的影響。Airbus 就利用 Ontology 的情境感知特性，每日運行上百次模擬來測試不同維修計畫或生產方案在真實資料上的效果，將原本需要數週的決策分析壓縮到幾小時內完成。透過模擬，企業可以從容評估各種調整方案的利弊，找到接近全球最優的決策，而不必受限於部門視角的局部最優。這對於供應鏈平衡、生產調度甚至跨工廠協同都極為有益：Foundry 提供的 Autonomous Planning & Execution（APEX） 模組正是此類應用的實作，可以幫助企業在供應鏈中自動調整計畫以因應突發事件並最小化影響。
Ontology 將製造業大量分散的資料整合為統一的物件模型後，即開啟了諸多高價值應用：從原料到產品的全程可視化、從設備到產線的全局掌控、從經驗驅動到數據驅動的決策轉變。無論是減少庫存成本、提高產能利用、改善產品品質，還是預防停機、優化供應鏈，Ontology 所構建的語義層都為這些目標提供了堅實的基礎與工具。
製造業客戶案例與效益
Palantir Foundry 的 Ontology 已在眾多製造業領域的企業中部署，以下整理幾個具代表性的案例與其所帶來的效益：
- Airbus（空中巴士）：Airbus 為加速新型客機 A350 的生產，在2015年開始引入 Palantir Foundry 平台。Foundry 將 A350 生產相關的班表計畫、零件清單、供應交付、品質缺陷等數據整合到單一的協作介面，供所有生產團隊使用。透過 Ontology 建立的數位孿生，A350 生產團隊能即時掌握生產全局並及時排除瓶頸，最終把 A350 的交付時間縮短了 33%（生產效率提升三分之一），成功在緊迫的期限內將產量提升到目標水準。此專案的成功促成了 Airbus 與 Palantir 在2017年合作推出航空業數據平台 Skywise。Skywise 基於 Foundry/Ontology 架構，將飛機在製造、營運、維護階段的資料打通，提供給超過 100家 航空公司和供應商使用。據第三方估計，Skywise 每年為航空業帶來約 17億美元的成本節省和 8.5億美元的新增營收潛力。空中巴士的案例顯示，Ontology 驅動的數據統合與分析可直接轉化為生產力和商業模式的重大飛躍。
- bp（英國石油，能源製造業）：作為全球最大的綜合能源公司之一，BP 自2014年起與 Palantir 合作數位轉型，用 Foundry 平台提升旗下煉廠和石化設備的可靠運營。BP 利用 Ontology 將過去分散在各地的工程參數、維修歷史、感測器時序資料全部連結起來，構建了設備與系統的可靠性「通用作業圖景」。透過這個整合，BP 的可靠性工程團隊能從總部到前線共享統一視圖，找出影響設備可用率的關鍵因素並著手改進。例如，BP 發現透過分析數年內多套裝置的停機事件和其前後的感測讀數，可以預測某些組合情況下的潛在故障，提前安排檢修避免代價高昂的意外停產。BP 指出，即便只有 1% 的設備正常運行時間改善，都對收益有重大貢獻；而借助 Palantir Foundry 的洞察，他們成功識別出多項可以著力的改進點，累計已為公司帶來了數以億計美元的價值提升（例如降低維護成本、減少產量損失等）。BP 案例呈現出 Ontology 對於預測維護和運營效率的價值：通過統一可靠性的數據標準與分析，傳統依賴經驗的維護決策轉變為實時、數據驅動的策略。
- 某全球消費品製造商：一間世界百強的消費品（CPG）公司在其供應鏈管理上取得了突破性的成果。他們使用 Palantir Foundry 建立了企業供應鏈的數位孿生，把分散於 7套 ERP 系統的生產、財務和採購數據匯聚在一起。在 Ontology 的幫助下，該公司打造出細粒度的SKU級成本與利潤模型，能計算每種產品在各工廠的實際生產成本和毛利。此外，他們運用了 Foundry 附帶的「明細表優化」（Clear to Build+）模組，結合 Ontology 提供的物料清單結構，來優化原料採購與生產計畫。結果，不僅資料準備時間從數週縮短為數天，還據此發現了多項降低成本的契機：例如調整原料採購順序、替代成本更低的供應來源等。據估算，這套系統每年可為該公司節省約 1億美元的生產和原料成本，同時透過更敏捷的供應鏈反應減少庫存積壓。這說明 Ontology 支撐的供應鏈「控制塔」讓決策者對整個價值鏈有了前所未有的透明度和掌控力，能快速響應市場需求變化並實現顯著的財務效益。
上述案例只是冰山一角，許多製造企業（從汽車、航空到電子、化工）都在運用 Palantir Foundry 的 Ontology 來賦能數據驅動的營運決策。例如，某工業製造商利用 Ontology 將全球100多家工廠的庫存和生產數據打通，幾週內就找出了超過 5000萬美元的潛在庫存削減機會；又如知名汽車F1車隊法拉利（Ferrari）也採用 Foundry 來整合賽車研發與製造數據，以提升研發效率和賽道表現。總體而言，Palantir Ontology 正在幫助製造業客戶打破資料孤島，建構即時的數位孿生組織，從而大幅改善供應鏈協同、生產品質與營運效率，在競爭中取得實實在在的數據優勢。
