关于制造业人工智能的讨论可能无处不在，但在将技术应用于现实世界时，有一个大问题需要克服：在人工智能发挥其潜力之前，组织必须能够解锁人工智能所需的数据，以产生有意义、可作的见解并推动真正的效率提升。
构建统一、可访问的数据基础是为制造业扩展 AI 的第一步。这意味着：
- 汇集分散在不同系统和格式中的数据
- 打破部门和技术之间的孤岛
- 确保所有来源的数据质量和一致性
- 以对AI有用的方式对其进行标记和组织
- 支持实时访问，实现更快、响应更快的应用程序
但在当今世界，企业数据量呈爆炸式增长，这些都不是一件容易的事。大多数工厂不能再声称“数据湖”。相反，他们正在处理“数据海洋”。换句话说，信息的规模和复杂性是压倒性的。数据的创建速度比以往任何时候都快，而且数据的来源比组织及其团队能够管理的要多。这些数据通常也分散在不同的系统中，被困在孤岛中，并通过不支持实时分析的网络移动。
这种碎片化和复杂性使得在制造业中为人工智能构建数据基础变得更加困难。
为 AI 成功准备数据的步骤
要为制造业部署和扩展 AI，您必须能够识别、连接和准备正确的数据。
以下是实现它的方法。
确定哪些数据很重要
评估您的运营，以确定哪些数据源对效率、质量和业务成果的影响最大。如果您想优化流程，推动明智的决策，并在生产力、吞吐量和质量方面实现可衡量的改进，这就是您需要的信息。
查找并连接该数据
现代运营依赖于人员、设备和流程之间的无缝通信。但是，如果您不知道数据来自何处，或者数据是在断开连接的系统中独立管理的，那么它对您和您的AI模型毫无用处。
为了解决这个问题，您必须识别并连接来自工厂各个角落的宝贵数据，打破系统和部门之间的孤岛。例如，连接来自生产线、质量控制、维护日志和物联网传感器的信息可以实现实时监控、预测性维护和流程优化。
将所有数据汇集在一起
一旦您识别并连接了关键数据，就该将这些信息整合在一起了，即使这些信息来自广泛的来源，依赖于不同的协议，并且存在于传统和现代系统中。
通过整合不同的系统并打破技术孤岛，您可以改善整个组织的数据流，从而提供更准确的 AI 驱动型见解。
清理数据并使其上下文化
收集和统一数据后，它需要干净、上下文化和结构化，以便 AI 模型可用于生成可应用于现实世界的有价值的见解。
丰富数据
在易于访问的仪表板中访问这些数据，以便团队可以使用它来监控运营、识别趋势并做出决策。
完整的连接解决方案助力实现真正的 AI 结果
当然，所有这些进步都取决于拥有正确的网络基础设施。
统一、安全和高性能的数据主干可以处理当今应用程序和未来创新的需求。
想要从人工智能中获得最大收益并释放数据的全部价值的公司，正如我们刚刚描述的那样，需要投资他们的数据基础。这意味着：
- 构建强大的连接性和弹性网络基础设施
- 优先考虑数据质量、治理和安全性
- 创建使数据可访问和可作的工作流
Belden的完整连接解决方案从源头解决数据问题，提供使您的数据具备AI就绪所需的弹性基础设施。
无论部署了多少系统或设备，我们都可以帮助您查找和连接数据，并弥合新旧设备之间的差距，以确保无缝数据流。您将能够将来自各种来源的非结构化信息转换为 AI 模型可以使用的统一结构化格式。
Belden确保您的数据始终保持连接、随时可用，并随时准备为决策提供信息。当您的基础扎实时，AI 可以提供您期望的业务价值，将数据混乱化为清晰，从而解锁新的可能性：优化运营、最大限度地减少停机时间或提高质量。