所有工业企业都渴望将其数据转化为价值，大多数工业企业都在进行数字化转型项目。但是，根据Gartner Inc对首席信息官的全球调查，只有不到一半的首席信息官实现了目标。以下是避开三个最常见的绊脚石的方法。
所有工业企业都渴望将其数据转化为价值，大多数工业企业都在进行数字化转型项目。
但是，根据Gartner Inc对首席信息官的全球调查，只有不到一半的首席信息官实现了目标¹。
将IT（信息技术）和OT（运营技术）之间的点滴联系起来是至关重要的。
展望未来，以下是如何避免三个最常见的绊脚石，这些障碍会破坏组织释放运营和业务系统连接的全部价值的能力。
[1]
亚当·卡特赖特
人工智能常常变成一把寻找钉子的锤子。人工智能无法弥补定义不明确的目标。不要让大型语言模型的巧妙反应让你认为人工智能理解你应该做什么，或者其他人工智能技术随后会实现这一点。
如果你不明白成功是什么样子以及如何衡量成功，那么你就会失败。严格指定顾问来定义你的 AI 项目。
修复方法: 每个数字或人工智能项目都必须是一个变革项目。带上您的员工，帮助他们兴奋地将所有知识带入项目，这样他们就可以帮助项目取得成功并照常融入您的业务。
数据孤岛是数十年来互不关联的系统的遗留问题，这些系统会随着时间的推移而增加硬件和软件，或者由不同的团队管理，而没有统一的数字主线。机器可能仍能平稳运行，但它们的数据被锁定在无法相互通话的独立系统中。传统系统和协议是一个特殊的问题；IT 团队希望 OT 数据 “像 API 一样”，但事实并非如此。
这种分散是获得有意义的实时见解的主要障碍，组织现有系统可以据此采取行动。
修复方法： 西门子的 Industrial Edge 等工业物联网平台通过创建可插入 OT 的单一数据共享接口来帮助统一这些环境。它们将传感器、机器和传统基础设施连接到云端，从而提供 IT 部门正在寻找的标准化接口。
没有上下文的原始数据只是噪音。为了获得见解，必须使用时间戳、来源描述或资产标识符等元数据正确标记这些数据。
但是手动贴标签是劳动密集型的，许多公司缺乏内部资源来进行大规模贴标。
修复方法： 边走边贴标签。这必须是一门学科，需要纳入您的标准操作程序。如果你有庞大的遗留数据集，那么像西门子SALT（半自动标签工具）这样的人工智能工具就是为了应对这一挑战而设计的。
真正的数字化依赖于 OT 和 IT 的融合——让机器和系统使用相同的语言。但这也取决于智能数据实践：拆除孤岛、正确标记数据以及有针对性和谨慎地应用人工智能。
通过避开这三个数据管理的绊脚石，工业企业可以避免错过运营中已经隐藏的价值，并开始让他们的数据真正为他们服务。
借鉴水务行业的经验教训，学习如何与您的数据进行交流。通过智能电表、AI 分析和生成式 AI 实现基础设施转型。
了解开放标准数据如何支持无缝数据交换，从而提高业务生产力、效率、可持续性和灵活性。