所有行業都有一個共同點，數據和很多。數據量與現在連接到互聯網的“事物”的數量有關，從個人設備、辦公室打印機，一直到泵上的傳感器，幫助產生保持電源所需的電力。

他們說數據是新的石油;然而，太多的工業公司發現他們生成的所有數據幾乎沒有用途或沒有收益。事實上，據報道，采礦和資源部門使用從其設備收集的數據不到1%。

那么，公司如何確保他們從生成的數據中獲得最大價值，我們如何確保項目成功并且不會成為70%失敗的數字化轉型的另一個統計數據?

這些問題可以通過查看組織中誰使用數據以及分析哪些數據來解決。

數據科學方法

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

隨著工業4.0的引入，以及物聯網傳感器變得越來越普遍，企業已經開始收集他們的數據。許多大型組織創建了內部數據科學團隊，以使用新獲得的數據來解決關鍵問題。

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

這種方法將數據分析限制在數據科學團隊。是的，這些企業正在使用他們的數據;然而，由于產生洞察力需要時間，因此很難擴展結果。不幸的是，在過去的幾年里，許多數據科學團隊都在縮減規模，因為商業價值沒有得到認可。

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據時，就會出現一個稱為“數據民主化”的術語。這些人不是統計學家、數學家、數據工程師或數據科學家。事實上，他們對數據根本不感興趣;他們只對數據能告訴他們什么感興趣。

技術已經進步，自助式無代碼AI平臺現在允許資產經理、維護人員、運營團隊和工程師從他們的數據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：

• 實時監控資產和工業流程，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中的故障來優化發電廠的燃料消耗
• 降低晚期工業資產的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境結果
• 建立二氧化碳排放基線并幫助提供減少能源消耗的見解
• 了解不同系統和流程之間的相關性，避免不穩定和損壞，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據為中心的角色提供洞察力，幫助他們全天做出更明智的決策。用戶可以構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、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鍵洞察時，數據民主化就會發生。 (來源：瀚云數字工廠)

數據分析：單一資產與整體

通常，組織在孤島中工作，運營和優化是獨立的部門，數據不跨部門共享。在一些組織中，數據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，通常用于分析數據的方法非常有限。例如，如果壓縮機出現問題，我們只會分析來自壓縮機的歷史數據。這種方法并不總是能保證準確的結果，因為問題的根本原因可能不存在于壓縮機本身。

使用數據(實時和歷史數據)分析問題的整體方法可確保不會遺漏任何內容。無代碼人工智能在數據中發現相關性，而這些相關性手動可能需要數月才能找到——前提是您從一開始就分析正確的數據集。AI 可以檢測到的一些相關性來自看似根本不相互關聯的過程，而傳統方法無法識別。

一位離岸運營負責人表示， “從技術上講，您不可能像那樣快地做出這個特定的決定”，當談到從不相互關聯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分析多年的數據并提供關鍵的見解或預測，以幫助團隊做出改進的業務決策。

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

結合誰和什么

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

一旦公司發現其數據的價值并開始在整個組織中利用數據洞察力，真正的數字化轉型就有可能實現。