所有行业都有一个共同点，数据和很多。数据量与现在连接到互联网的“事物”的数量有关，从个人设备、办公室打印机，一直到泵上的传感器，帮助产生保持电源所需的电力。
他们说数据是新的石油;然而，太多的工业公司发现他们生成的所有数据几乎没有用途或没有收益。事实上，据报道，采矿和资源部门使用从其设备收集的数据不到1%。
那么，公司如何确保他们从生成的数据中获得最大价值，我们如何确保项目成功并且不会成为70%失败的数字化转型的另一个统计数据?
这些问题可以通过查看组织中谁使用数据以及分析哪些数据来解决。
数据科学方法
在工业4.0之前，工业企业依靠数据进行日常决策并不常见。企业依靠久经考验的方法，例如预防性维护、及时维护、OEM(原始设备制造商)规范的实施，以及根据需要引入外部SME和顾问的做法，以帮助解决可靠性问题和优化过程。
随着工业4.0的引入，以及物联网传感器变得越来越普遍，企业已经开始收集他们的数据。许多大型组织创建了内部数据科学团队，以使用新获得的数据来解决关键问题。
通常，这些问题可以通过查看有限的历史数据来解决。数据科学团队将花费大量时间在重复的数据操作任务、编程和编码上。通过此过程，数据洞察通常需要数月才能生成。
这种方法将数据分析限制在数据科学团队。是的，这些企业正在使用他们的数据;然而，由于产生洞察力需要时间，因此很难扩展结果。不幸的是，在过去的几年里，许多数据科学团队都在缩减规模，因为商业价值没有得到认可。
无代码AI方法
当整个组织中的个人开始在日常职位中使用数据时，就会出现一个称为“数据民主化”的术语。这些人不是统计学家、数学家、数据工程师或数据科学家。事实上，他们对数据根本不感兴趣;他们只对数据能告诉他们什么感兴趣。
技术已经进步，自助式无代码AI平台现在允许资产经理、维护人员、运营团队和工程师从他们的数据中学习并获得洞察力，以帮助他们做出日常决策。
无代码AI辅助决策类型的一些示例是：
- 实时监控资产和工业流程，以便团队知道将精力集中在哪里
- 预测设备的未来故障以进行早期干预
- 通过识别空气供应系统中的故障来优化发电厂的燃料消耗
- 降低晚期工业资产的OPEX
- 准确识别潜在污染事件的根本原因，避免重大安全事件并改善环境结果
- 建立二氧化碳排放基线并帮助提供减少能源消耗的见解
- 了解不同系统和流程之间的相关性，避免不稳定和损坏，例如在油气平台的地下和顶部之间出砂的情况
- 为水处理厂的准确化学剂量提供实时设定点
无代码人工智能为非以数据为中心的角色提供洞察力，帮助他们全天做出更明智的决策。用户可以构建其设备和流程的模型，以提供计算得出的预测和见解。当中小企业、最终用户和运营商无需编程、编码、计算甚至无需打开Excel电子表格即可推断关键洞察时，数据民主化就会发生。 (来源：瀚云数字工厂)
数据分析：单一资产与整体
通常，组织在孤岛中工作，运营和优化是独立的部门，数据不跨部门共享。在一些组织中，数据甚至不在一个部门的不同部门之间共享——想想海底操作和石油钻井平台上的操作。
更糟糕的是，通常用于分析数据的方法非常有限。例如，如果压缩机出现问题，我们只会分析来自压缩机的历史数据。这种方法并不总是能保证准确的结果，因为问题的根本原因可能不存在于压缩机本身。
使用数据(实时和历史数据)分析问题的整体方法可确保不会遗漏任何内容。无代码人工智能在数据中发现相关性，而这些相关性手动可能需要数月才能找到——前提是您从一开始就分析正确的数据集。AI 可以检测到的一些相关性来自看似根本不相互关联的过程，而传统方法无法识别。
一位离岸运营负责人表示， “从技术上讲，您不可能像那样快地做出这个特定的决定”，当谈到从不相互关联的单独流程中确定问题的根本原因时。无代码人工智能可以在几分钟内分析多年的数据并提供关键的见解或预测，以帮助团队做出改进的业务决策。
状态监测通常只在达到阈值时触发警报，人工智能可以支持检测轻微退化，从而有更多时间进行规划。不断刷新的实时模型可以监控整个设施和操作。全面了解绩效，识别风险和机遇，帮助企业取得成功。
结合谁和什么
随着企业更智能地运作并从所有可用数据中学习，整个组织的效率和决策都会得到改善。通过使数据民主化并让人员(who)能够从他们可以立即在工作中实施的数据(what)中获得洞察力，从这些数据中产生价值的速度会提高。
一旦公司发现其数据的价值并开始在整个组织中利用数据洞察力，真正的数字化转型就有可能实现。
