所有行業(yè)都有一個共同點，數(shù)據(jù)和很多。數(shù)據(jù)量與現(xiàn)在連接到互聯(lián)網(wǎng)的“事物”的數(shù)量有關(guān)，從個人設備、辦公室打印機，一直到泵上的傳感器，幫助產(chǎn)生保持電源所需的電力。

他們說數(shù)據(jù)是新的石油;然而，太多的工業(yè)公司發(fā)現(xiàn)他們生成的所有數(shù)據(jù)幾乎沒有用途或沒有收益。事實上，據(jù)報道，采礦和資源部門使用從其設備收集的數(shù)據(jù)不到1%。

那么，公司如何確保他們從生成的數(shù)據(jù)中獲得最大價值，我們?nèi)绾未_保項目成功并且不會成為70%失敗的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的另一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)?

這些問題可以通過查看組織中誰使用數(shù)據(jù)以及分析哪些數(shù)據(jù)來解決。

數(shù)據(jù)科學方法

在工業(yè)4.0之前，工業(yè)企業(yè)依靠數(shù)據(jù)進行日常決策并不常見。企業(yè)依靠久經(jīng)考驗的方法，例如預防性維護、及時維護、OEM(原始設備制造商)規(guī)范的實施，以及根據(jù)需要引入外部SME和顧問的做法，以幫助解決可靠性問題和優(yōu)化過程。

隨著工業(yè)4.0的引入，以及物聯(lián)網(wǎng)傳感器變得越來越普遍，企業(yè)已經(jīng)開始收集他們的數(shù)據(jù)。許多大型組織創(chuàng)建了內(nèi)部數(shù)據(jù)科學團隊，以使用新獲得的數(shù)據(jù)來解決關(guān)鍵問題。

通常，這些問題可以通過查看有限的歷史數(shù)據(jù)來解決。數(shù)據(jù)科學團隊將花費大量時間在重復的數(shù)據(jù)操作任務、編程和編碼上。通過此過程，數(shù)據(jù)洞察通常需要數(shù)月才能生成。

這種方法將數(shù)據(jù)分析限制在數(shù)據(jù)科學團隊。是的，這些企業(yè)正在使用他們的數(shù)據(jù);然而，由于產(chǎn)生洞察力需要時間，因此很難擴展結(jié)果。不幸的是，在過去的幾年里，許多數(shù)據(jù)科學團隊都在縮減規(guī)模，因為商業(yè)價值沒有得到認可。

無代碼AI方法

當整個組織中的個人開始在日常職位中使用數(shù)據(jù)時，就會出現(xiàn)一個稱為“數(shù)據(jù)民主化”的術(shù)語。這些人不是統(tǒng)計學家、數(shù)學家、數(shù)據(jù)工程師或數(shù)據(jù)科學家。事實上，他們對數(shù)據(jù)根本不感興趣;他們只對數(shù)據(jù)能告訴他們什么感興趣。

技術(shù)已經(jīng)進步，自助式無代碼AI平臺現(xiàn)在允許資產(chǎn)經(jīng)理、維護人員、運營團隊和工程師從他們的數(shù)據(jù)中學習并獲得洞察力，以幫助他們做出日常決策。

無代碼AI輔助決策類型的一些示例是：

• 實時監(jiān)控資產(chǎn)和工業(yè)流程，以便團隊知道將精力集中在哪里
• 預測設備的未來故障以進行早期干預
• 通過識別空氣供應系統(tǒng)中的故障來優(yōu)化發(fā)電廠的燃料消耗
• 降低晚期工業(yè)資產(chǎn)的OPEX
• 準確識別潛在污染事件的根本原因，避免重大安全事件并改善環(huán)境結(jié)果
• 建立二氧化碳排放基線并幫助提供減少能源消耗的見解
• 了解不同系統(tǒng)和流程之間的相關(guān)性，避免不穩(wěn)定和損壞，例如在油氣平臺的地下和頂部之間出砂的情況
• 為水處理廠的準確化學劑量提供實時設定點

無代碼人工智能為非以數(shù)據(jù)為中心的角色提供洞察力，幫助他們?nèi)熳龀龈髦堑臎Q策。用戶可以構(gòu)建其設備和流程的模型，以提供計算得出的預測和見解。當中小企業(yè)、最終用戶和運營商無需編程、編碼、計算甚至無需打開Excel電子表格即可推斷關(guān)鍵洞察時，數(shù)據(jù)民主化就會發(fā)生。 (來源：瀚云數(shù)字工廠)

數(shù)據(jù)分析：單一資產(chǎn)與整體

通常，組織在孤島中工作，運營和優(yōu)化是獨立的部門，數(shù)據(jù)不跨部門共享。在一些組織中，數(shù)據(jù)甚至不在一個部門的不同部門之間共享——想想海底操作和石油鉆井平臺上的操作。

更糟糕的是，通常用于分析數(shù)據(jù)的方法非常有限。例如，如果壓縮機出現(xiàn)問題，我們只會分析來自壓縮機的歷史數(shù)據(jù)。這種方法并不總是能保證準確的結(jié)果，因為問題的根本原因可能不存在于壓縮機本身。

使用數(shù)據(jù)(實時和歷史數(shù)據(jù))分析問題的整體方法可確保不會遺漏任何內(nèi)容。無代碼人工智能在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，而這些相關(guān)性手動可能需要數(shù)月才能找到——前提是您從一開始就分析正確的數(shù)據(jù)集。AI 可以檢測到的一些相關(guān)性來自看似根本不相互關(guān)聯(lián)的過程，而傳統(tǒng)方法無法識別。

一位離岸運營負責人表示， “從技術(shù)上講，您不可能像那樣快地做出這個特定的決定”，當談到從不相互關(guān)聯(lián)的單獨流程中確定問題的根本原因時。無代碼人工智能可以在幾分鐘內(nèi)分析多年的數(shù)據(jù)并提供關(guān)鍵的見解或預測，以幫助團隊做出改進的業(yè)務決策。

狀態(tài)監(jiān)測通常只在達到閾值時觸發(fā)警報，人工智能可以支持檢測輕微退化，從而有更多時間進行規(guī)劃。不斷刷新的實時模型可以監(jiān)控整個設施和操作。全面了解績效，識別風險和機遇，幫助企業(yè)取得成功。

結(jié)合誰和什么

隨著企業(yè)更智能地運作并從所有可用數(shù)據(jù)中學習，整個組織的效率和決策都會得到改善。通過使數(shù)據(jù)民主化并讓人員(who)能夠從他們可以立即在工作中實施的數(shù)據(jù)(what)中獲得洞察力，從這些數(shù)據(jù)中產(chǎn)生價值的速度會提高。

一旦公司發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)的價值并開始在整個組織中利用數(shù)據(jù)洞察力，真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就有可能實現(xiàn)。