今天工業制造業逐漸依賴于工業人工智能，工業人工智能被運營決策者視為其數字化轉型戰略的重要驅動力。

但是，最大限度地利用工業人工智能取決于在整個商業組織中成功地擴展工業人工智能戰略。以下是幫助公司實現這些目標的關鍵步驟。

構建企業級數據管理策略

很長時間以來，企業一直停留在大規模數據收集的思維模式中。“數據越多越好”的概念一直是數據管理策略的默認方法，但這是錯誤的。由于這種思維方式，工業部門多年來一直在聚集大量未使用、未優化、未結構化和無用的數據。

創造一種能夠從工業人工智能中獲得最大價值的戰略，意味著在組織的數據戰略上進行根本性的轉變——從大規模數據收集到戰略數據管理。這意味著建立一個全企業范圍的戰略，專注于管理、集成和處理完全不同的、非結構化的數據集，然后使這些數據在整個組織內可操作，最終將允許所有團隊從這個巨大的數據池中提取和利用，并將其用于工業AI應用。

減少功能、數據和技術之間的摩擦

構建企業級數據策略，還包括減少甚至消除由于數據豎井的存在而導致的團隊分歧所產生的摩擦。當團隊分別保存和使用他們的數據、領域專業知識和存儲技術時，會增加摩擦層，幾十年的海量數據收集會加劇摩擦層。不幸的是，這讓工業數據陷入了豎井和數據沼澤。

數據集可能與多個團隊相關，但存在于單個團隊的數據庫中，對組織的其他部分幾乎沒有提供可見性。這也迫使其他團隊要么乏味地從業務的不同角落尋找相關信息，要么為了自己的數據豎井而冗余地收集相同的數據。

數據湖本來是企業數據的短暫中轉站，但現在變成了永久的數據沼澤，其中的信息以非結構化格式存在，很難進行相關搜索查詢操作。同時由于數據保存在多個格式和安全限制，因此組織中的任何人都不能訪問存儲在不同業務的數據。

減少或消除這種摩擦的一個最佳方法是部署下一代數據科學家。通過將所有工業數據置于一個通用、標準化和安全的格式化階段，幫助提升數據訪問性和處理能力。與由單個團隊和技術部門決定數據格式和結構不同，整個組織的所有數據都存儲在相同的格式中，這樣所有用戶都有平等的訪問權——也有平等的能力利用這些數據來創造新的價值。這種通用格式是工業人工智能戰略的核心組成部分，有效地消除了數據豎井，并確保工業數據訪問不僅僅依賴于單個技術或專業知識。

讓工業人工智能技能成為招聘和員工教育的重點

各行各業的企業都感受到了缺人的痛苦，但勞動力短缺對工業部門的影響尤其嚴重。甚至在全球疫情爆發之前，工業行業就已經處于代際變化之中，在同一工廠工作了幾十年的老員工退休了，卻沒有同等水平的運營或專業知識的年輕員工取代。

產業組織可以通過為員工提供工業AI基礎設施來阻止這種人才流失。這對于留住和培訓員工有兩個獨特的好處：

它確保為員工提供在工作中取得成功所需要的工具。即使他們還沒有多年的經驗，工業人工智能可以通過歷史數據訪問和洞察力，填補這一空白，讓年輕員工能夠像他們的前輩一樣勝任自己的角色。

讓工業人工智能成為體驗核心，反過來也可以作為一種招聘工具。當員工能夠看到可以幫助他們走向成功的工具時，相比那些將新員工扔進舊技術深淵的公司，更具吸引力。

為了在今天的市場中生存和發展，工業企業需要將工業AI作為其運營和工作流程的核心，推動他們的數字轉型。創造一種獨特的策略來執行工業人工智能應用，是實現工業人工智能價值最大化的唯一途徑。