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扩展制造业人工智能的第一步。 这意味着：
- 整合分散在不同系统和格式的数据
- 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，这些都不是轻松的工作，’因为企业数据量正在爆炸式增长。’ 大多数工厂不再拥有 “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巨大的。 数据的生成速度比以往任何时候都快，而且数据来源也比组织及其团队能够管理的更多。’ 这些数据通常分散在不同的系统中，被困在孤岛中，并通过并非设计用于支持实时分析的网络传输。’
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。
这里’这就是实现它的方法。
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、质量和业务成果影响最大。 那’如果您想优化流程、推动明智的决策并在生产力、产量和质量方面实现可衡量的改进，这就是您所需要的信息。
查找并连接该数据
现代化的运营依赖于人、设备和流程之间的无缝通信。 但如果你不’不知道你的数据来自哪里，或者它’在断开连接的系统中独立管理，然后它’对您和您的 AI 模型来说毫无用处。
为了解决这个问题，你必须 识别并连接有价值的数据 从工厂的每个角落，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
一旦你’已经识别并连接了关键数据，它’是时候把这些信息整合在一起了，尽管它’它来自广泛的来源，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
数据收集并统一后，需要进行清理， 情境化和结构化 人工智能模型可以使用它来产生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、高性能的数据主干网可以满足当今的需求’应用程序和明天’的创新。
想要 充分利用人工智能—并解锁数据’的全部价值，正如我们刚才描述的—需要投资于他们的数据基础。 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
百通’完整的连接解决方案从源头上解决数据问题，提供使您的数据为人工智能做好准备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，以确保无缝的数据流。 你’能够将来自各种来源的非结构化信息转换为您的 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、始终可用并随时可以为决策提供信息。 当您的基础扎实时，人工智能可以提供您期望的商业价值，将数据混乱变得清晰，从而释放新的可能性：优化运营、最大限度地减少停机时间或提高质量。
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作者简介
Sam Veng
数字自动化顾问
Sam Veng 于 2022 年加入 Belden，拥有超过 10 年的工业自动化领域经验。 作为一名数字自动化顾问，他访问客户现场进行工作流程审核并寻找数字化转型的机会。 他还擅长帮助客户通过数字化解决方案从数据中获取洞察力和绩效机会。