今天工业制造业逐渐依赖于工业人工智能，工业人工智能被运营决策者视为其数字化转型战略的重要驱动力。
但是，最大限度地利用工业人工智能取决于在整个商业组织中成功地扩展工业人工智能战略。以下是帮助公司实现这些目标的关键步骤。
构建企业级数据管理策略
很长时间以来，企业一直停留在大规模数据收集的思维模式中。“数据越多越好”的概念一直是数据管理策略的默认方法，但这是错误的。由于这种思维方式，工业部门多年来一直在聚集大量未使用、未优化、未结构化和无用的数据。
创造一种能够从工业人工智能中获得最大价值的战略，意味着在组织的数据战略上进行根本性的转变——从大规模数据收集到战略数据管理。这意味着建立一个全企业范围的战略，专注于管理、集成和处理完全不同的、非结构化的数据集，然后使这些数据在整个组织内可操作，最终将允许所有团队从这个巨大的数据池中提取和利用，并将其用于工业AI应用。
减少功能、数据和技术之间的摩擦
构建企业级数据策略，还包括减少甚至消除由于数据竖井的存在而导致的团队分歧所产生的摩擦。当团队分别保存和使用他们的数据、领域专业知识和存储技术时，会增加摩擦层，几十年的海量数据收集会加剧摩擦层。不幸的是，这让工业数据陷入了竖井和数据沼泽。
数据集可能与多个团队相关，但存在于单个团队的数据库中，对组织的其他部分几乎没有提供可见性。这也迫使其他团队要么乏味地从业务的不同角落寻找相关信息，要么为了自己的数据竖井而冗余地收集相同的数据。
数据湖本来是企业数据的短暂中转站，但现在变成了永久的数据沼泽，其中的信息以非结构化格式存在，很难进行相关搜索查询操作。同时由于数据保存在多个格式和安全限制，因此组织中的任何人都不能访问存储在不同业务的数据。
减少或消除这种摩擦的一个最佳方法是部署下一代数据科学家。通过将所有工业数据置于一个通用、标准化和安全的格式化阶段，帮助提升数据访问性和处理能力。与由单个团队和技术部门决定数据格式和结构不同，整个组织的所有数据都存储在相同的格式中，这样所有用户都有平等的访问权——也有平等的能力利用这些数据来创造新的价值。这种通用格式是工业人工智能战略的核心组成部分，有效地消除了数据竖井，并确保工业数据访问不仅仅依赖于单个技术或专业知识。
让工业人工智能技能成为招聘和员工教育的重点
各行各业的企业都感受到了缺人的痛苦，但劳动力短缺对工业部门的影响尤其严重。甚至在全球疫情爆发之前，工业行业就已经处于代际变化之中，在同一工厂工作了几十年的老员工退休了，却没有同等水平的运营或专业知识的年轻员工取代。
产业组织可以通过为员工提供工业AI基础设施来阻止这种人才流失。这对于留住和培训员工有两个独特的好处：
它确保为员工提供在工作中取得成功所需要的工具。即使他们还没有多年的经验，工业人工智能可以通过历史数据访问和洞察力，填补这一空白，让年轻员工能够像他们的前辈一样胜任自己的角色。
让工业人工智能成为体验核心，反过来也可以作为一种招聘工具。当员工能够看到可以帮助他们走向成功的工具时，相比那些将新员工扔进旧技术深渊的公司，更具吸引力。
为了在今天的市场中生存和发展，工业企业需要将工业AI作为其运营和工作流程的核心，推动他们的数字转型。创造一种独特的策略来执行工业人工智能应用，是实现工业人工智能价值最大化的唯一途径。
