所有工業企業都渴望將數據轉化為價值，而大多數企業都正在進行數位轉型項目。但根據 Gartner Inc 對 CIO 的全球調查顯示，只有一半以下達到目標。以下是如何避免三個最常見的障礙。
所有工業企業都渴望將數據轉化為價值，而大多數企業都正在進行數位轉型項目。
但是，根據 Gartner Inc 對 CIO 的全球調查顯示，只有一半以下達到目標 ¹。
將 IT（信息技術）和 OT（操作技術）之間的點連接是基本的。
當您的眼睛在視線上時，以下是如何避免三個最常見的障礙，這些障礙導致組織能夠釋放其營運和業務系統連結的全部價值的能力。
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亞當·卡特賴特
AI 經常會變成尋找釘子的錘子。人工智能無法補償未定義的目標。不要讓大型語言模型的聰明反應使您認為 AI 明白您應該做什麼，或者其他 AI 技術將實現這一點。
如果你不明白成功是什麼樣子以及如何衡量成功，那麼你就會失敗。使用與指定顧問來定義 AI 項目時所採用的嚴格度相同。
修復：每個數字或 AI 項目都必須是一個變更項目。帶上您的員工，幫助他們感到興奮，將所有知識帶入項目中，以幫助他們實現成功，並像往常一樣融入您的業務中。
數據孤島是數十年連線系統的遺產 — 硬體和軟體隨著時間的推移添加，或由單獨的團隊管理，而無需統一的數位線程。機器可能仍然順暢運行，但它們的數據被鎖定在無法互相通話的獨立系統中。傳統系統和協議是一個特定的問題；IT 團隊希望 OT 數據「像 API」，而這並非如此。
這種分散是獲得有意義的實時見解的主要障礙，可以通過組織現有系統採取行動。
修復： 西門子 Industrial Edge 等工業物聯網平台通過創建一個可插入 OT 的資料共享的單一介面來協助統一這些環境。它們將感測器、機器和舊式基礎架構連接到雲端，提供 IT 所需的標準化介面。
沒有上下文的原始數據只是雜訊。若要獲得洞察力，必須使用時間戳記、來源描述或資產識別碼等中繼資料正確標記該資料。
但是手動標籤需要人力密集，許多公司缺乏內部資源來大規模執行此操作。
修復： 隨時標籤。這必須是一項紀律，並且需要融入您的標準操作程序中。如果您擁有龐大的舊式數據集，則西門子 SALT（半自動標籤工具）等 AI 驅動的工具旨在迎接這個挑戰。
真正的數位化取決於將 OT 和 IT 結合在一起，讓機器和系統使用相同的語言。但這也取決於智慧型資料做法：拆除孤島、正確標示資料，以及用目的和謹慎地應用 AI。
通過避免這三個數據管理障礙，工業企業可以停止錯過其營運中已存在的價值，並開始使其數據真正適用於他們。
透過水產業的教訓，了解如何與您的資料交流。透過智慧儀表、AI 分析和生成人工智慧轉型基礎架構。
探索開放標準資料如何支援無縫資料交換，以改變業務生產力、效率、可持續性和靈活性。