或許，我們這個時代最重要的資產是近44 zettabytes的數據了，這些數據構成了推動邁向新時代的每個決策的基礎。那么，我們正在進入的新時代到底是什么?工業4.0。

隨著我們深入這一領域，我們將討論一些行之有效的數據策略，這些策略可以幫助企業充分利用這一趨勢。

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了解底層骨干技術

人工智能(AI)是我們這個時代最具決定性的技術之一。人工智能的特點是開發出模仿人類大腦功能的智能系統。人工智能的一個子集是機器學習，它使智能代理能夠處理數據并從這些數據集中學習，這樣它們就可以不斷地進化并在工作中變得更好。

接下來是物聯網(IOT)，物聯網是一個通過互聯網連接在一起的設備系統。這種系統強大的關鍵在于其共享和交換數據的能力。就像小型系統的架構一樣，它們以最深刻的方式協同工作，并遠遠超出了其各自的能力。

第四次工業革命：對工業4.0的期望

第一次工業革命是從蒸汽機開始的，后來它讓位于由電力驅動的大規模生產，而計算機設備的出現帶來了第三次革命。接下來的事情要復雜得多，同時也更美妙。

我們已經處于第四次工業革命之中。可以利用數據捕獲、分析和演化的智能自主系統將永遠改變生產和制造業，而這正是工業4.0的精髓所在。

期望看到最少人力參與的智能工廠。供應鏈將采用互聯系統來評估不可預見的情況，并以最佳方式實時響應。此外，自主且價格合理的機器人將簡化制造流程。而所有這些只是智能技術在當今制造流程轉型中具有無限潛力的冰山一角。

駕馭工業4.0浪潮的正確數據策略

正如您已經意識到的那樣，將使工業4.0成為現實的核心資源是數據。畢竟，物聯網設備將依賴存儲在云中的海量數據集來做出決策，而自主機器人和人工智能代理也將如此。這些數據的管理對任何尋求在新時代最大限度發揮其潛力的企業的成功都有著至關重要的影響。

為了促進工業4.0，需要開發某些特定的技術功能和基礎設施。下面是關于此方面的一些最重要問題。

• 強大的網絡基礎設施：首先，您需要網絡連接，以確保所有傳感器和系統都連接在一起，以便共享數據。智能系統需要連接設施才能發揮作用并利用云的力量。
• 標準化數據體系架構：開發數據體系架構以將收集到的數據轉換成易于處理和分析的、廣泛理解和識別的格式也很重要。
• 邊緣計算系統：下一步，將需要更靠近這些數據本身的某種形式的本地智能，即能夠實時做出低延遲決策的邊緣計算設備。這對于系統中的快速數據分析至關重要，因為系統不能承受數據捕獲和決策之間的顯著滯后。
• 安全數據池：由數千個節點生成的數據需要存儲在一個池中，以便快速訪問和分析。數據池將完全由底層云基礎設施提供支持。最重要的是，需要采取足夠的措施來確保系統中所有節點的所有數據都安全無恙。
• 數據分析模型：機器學習(ML)成功的關鍵是開發強大的模型，而這些模型構成了智能設備的核心。畢竟，如果機器學習模型不能很好地處理高質量數據，那么工業4.0設置中的物聯網將毫無用處。(來自物聯之家)有了正確的反饋回路來不斷改進這些模型，系統將不斷發展，并在接近實時的情況下擴展其功能。
• 彈性數據流自動化：工業4.0的特點是在制造和生產流程中最少的人工干預，而這只有在使用機器人流程自動化平臺(RPA)，并將整個數據流完全自動化時，才有可能實現。平臺將發布由機器人根據某些既定規則創建的命令序列，以消除常規和重復性任務。
• 高效的數據可視化：并非每個研究數據的代理都是機器，您還會發現人類也在研究和監測這些數據。企業將提取關鍵數據，并據此做出重大決策。這里的核心要求是以易于分析和描繪的形式呈現大量數據。

如何實施工業4.0的數據策略：結束語

與流行觀點相反，工業4.0不會依靠技術專家和數據科學家來獲得成功。作為業務領導者，我們有責任確保我們遵循模式轉變，并在不斷變化的時代中監督業務的各個方面。工業4.0會影響各個層次結構中業務的各個方面，因此需要敏捷的工作團隊快速響應。

這一趨勢的一大好處是，它將惠及所有規模的企業：只要中小型企業和企業相互協作，并交流專業知識和見解，他們就會從中受益。如果您的組織無法訪問大量數據，那么與能夠填補空白的第三方進行合作無疑是明智的決定。

歸根結底，這一切最終都與數據有關。數據是工業4.0的基礎，并將在此流程的每一步中進行處理。如果您能夠制定正確的數據策略，那么就可以以前所未有的機遇去迎接美好的未來。