在現代制造業的動態格局中，人工智能已成為一股變革力量。它正在重塑行業，提供前所未有的效率和創新。隨著工業革命的發展，人工智能技術正在引發產品設計、生產和優化方式的轉變。

　　數據是這一變化的核心。借助傳感器數據、歷史維護日志和其他上下文數據，制造商可以使用人工智能預測設備行為和潛在故障、建議適當的維護措施、優化維護計劃并減少停機時間。此外，人工智能還可以使用歷史數據、趨勢和天氣、市場狀況等外部因素來預測產品需求，從而為制造商創造巨大價值。

　　盡管人工智能有望推動智能工廠的發展，優化生產流程，實現預測性維護和模式分析、個性化以及許多其他用例，但如果沒有強大的數據管理策略，那么通往有效人工智能的道路將是一場艱苦的戰斗。

　　了解數據的價值

　　數據作為可信人工智能的基礎，可以引領業務流程轉型。然而，許多制造業高管表示，他們在將包括人工智能在內的創新技術用于新用例時面臨挑戰。根據研究發現，大多數企業正在實施人工智能和分析以用于業務功能，但任有一半的企業沒有計劃為其業務采用數字技術。

　　缺乏通用工業數據一直是制造商采用人工智能的主要障礙。雖然先進技術是數字化轉型的重要組成部分，但制造商必須首先了解數據的作用和價值，才能在人工智能創新中脫穎而出。傳感器的低成本使制造商能夠收集、利用和管理大量數據。然而，如果人工智能無法獲得完整的高質量數據，它將產生可疑的分析和次優結果。組織經常在錯誤的假設上構建解決方案，導致人工智能存在偏見、不受信任且很可能不成功。因此，許多組織未能認識到人工智能的價值，因為他們將工具應用于本質上有缺陷的數據。

　　某汽車企業將重點轉向數字市場，將其大數據技術應用于新能源汽車(NEV)和遠程信息處理。新能源汽車的快速增長導致車輛監控數據呈指數級增長，對其數據處理能力提出了挑戰。為了應對這些挑戰，該企業將其大數據平臺升級為混合數據平臺。此次升級顯著改善了數據存儲和計算，將HBase存儲減少了73TB，集群文件總數減少了8000萬，并將批處理作業性能提高了6.6倍。這些改進確保了詳細的車輛數據分析并符合國家法規。

　　另一個利用數據為企業謀利的例子是一家輪胎企業，該企業旨在加強車隊輪胎監控，以提高性能和安全性。為了實現這一目標，該企業從本地系統遷移到混合數據平臺，受益于改進的數據管理、機器學習和分析，具有高性能、可擴展性和安全性。

　　奠定堅實基礎

　　為了應對數據挑戰并推動制造業數據驅動型人工智能的發展，企業必須制定基于強大數據平臺的數據戰略。制造運營和IT部門之間的協作可以培養以數據為中心的文化，實現以可靠性和安全性為重點的端到端數據生命周期管理，優先考慮數據而不是復雜的人工智能系統。

　　許多制造企業仍在使用傳統基礎設施和各種數據源，這些數據源位于本地或公有云等平臺上。然而，通過部署基于現代數據架構構建的整體數據平臺，制造商可以將數據集中到公共數據湖中，從而消除數據孤島，提供AI蓬勃發展所需的單一事實來源。這確保AI在自己的網絡和控制范圍內使用自己的數據進行訓練或集成，從而降低數據泄露的風險，并確保AI輸出具有情境性和準確性。

　　發揮人工智能的潛力

　　顯然，人工智能有能力徹底改變制造業，但與任何新技術一樣，制造商過于專注于人工智能，而不采取必要措施確保其成功，這是有風險的。任何人工智能實施都必須建立在可信數據的基礎上，并以現代數據架構的堅實基礎為支撐。沒有這一點，組織將無法實現人工智能的真正價值。

　　在這個哪怕是最微小的改進也能顯著提高產量的行業中，那些利用人工智能潛力的人將獲得巨大優勢，能夠駕馭不斷變化的制造業格局。