在现代制造业的动态格局中，人工智能已成为一股变革力量。它正在重塑行业，提供前所未有的效率和创新。随着工业革命的发展，人工智能技术正在引发产品设计、生产和优化方式的转变。

  数据是这一变化的核心。借助传感器数据、历史维护日志和其他上下文数据，制造商能够正常的使用人工智能预测设备行为和潜在故障、建议适当的维护措施、优化维护计划并减少停机时间。此外，人工智能还能够正常的使用历史数据、趋势和天气、市场状况等外部因素来预测产品需求，从而为制造商创造巨大价值。

  尽管人工智能有望推动智能工厂的发展，优化生产流程，实现预测性维护和模式分析、个性化以及许多其他用例，但如果没有强大的数据管理策略，那么通往有效人工智能的道路将是一场艰苦的战斗。

  数据作为可信人工智能的基础，可以引领业务流程转型。然而，许多制造业高管表示，他们在将包括人工智能在内的创新技术用于新用例时面临挑战。根据研究之后发现，大多数企业正在实施AI和分析以用于业务功能，但任有一半的企业没有计划为其业务采用数字技术。

  缺乏通用工业数据一直是制造商采用人工智能的主要障碍。虽然先进的技术是数字化转型的重要组成部分，但制造商必须首先了解数据的作用和价值，才能在AI创新中脱颖而出。传感器的低成本使制造商能够收集、利用和管理大量数据。然而，如果人工智能没有办法获得完整的高质量数据，它将产生可疑的分析和次优结果。组织经常在错误的假设上构建解决方案，导致人工智能存在偏见、不受信任且很可能不成功。因此，许多组织未能认识到人工智能的价值，因为他们将工具应用于本质上有缺陷的数据。

  某汽车企业将重点转向数字市场，将其大数据技术应用于新能源汽车(NEV)和远程信息处理。新能源汽车的迅速增加导致车辆监控数据呈指数级增长，对其数据处理能力提出了挑战。为了应对这些挑战，该企业将其大数据平台升级为混合数据平台。此次升级显著改善了数据存储和计算，将HBase存储减少了73TB，集群文件总数减少了8000万，并将批处理作业性能提高了6.6倍。这些改进确保了详细的车辆数据分析并符合国家法规。

  另一个利用数据为企业谋利的例子是一家轮胎企业，该企业旨在加强车队轮胎监控，以提高性能和安全性。为实现这一目标，该企业从本地系统迁移到混合数据平台，受益于改进的数据管理、机器学习和分析，具有高性能、可扩展性和安全性。

  为了应对数据挑战并推动制造业数据驱动型人工智能的发展，企业一定制定基于强大数据平台的数据战略。制造运营和IT部门之间的协作可以培养以数据为中心的文化，实现以可靠性和安全性为重点的端到端数据生命周期管理，第一先考虑数据而不是复杂的人工智能系统。

  许多制造企业仍在使用传统基础设施和各种数据源，这一些数据源位于本地或公有云等平台上。然而，通过部署基于现代数据架构构建的整体数据平台，制造商可以将数据集中到公共数据湖中，从而消除数据孤岛，提供AI蒸蒸日上所需的单一事实来源。这确保AI在自己的网络和控制范围内使用自己的数据来进行训练或集成，以此来降低数据泄露的风险，并确保AI输出具有情境性和准确性。

  显然，AI有能力彻底改变制造业，但与任何新技术一样，制造商过于专注于人工智能，而不采取必要措施确保其成功，这是有风险的。任何人工智能实施都必须建立在可信数据的基础上，并以现代数据架构的坚实基础为支撑。没有这一点，组织将没办法实现人工智能的真正价值。

  在这个哪怕是最微小的改进也能明显提高产量的行业中，那些利用人工智能潜力的人将获得巨大优势，能够驾驭一直在变化的制造业格局。

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