为人工智能做好制造数据生态系统的准备

在本文中，我们将探讨制造业中满足人工智能需求所需的数据生态系统的必要基础要素。我们将讨论人工智能开发为何需要一个管理完善的数据生态系统。大数据与坚实的基础为效率提升、流程优化和战略增长创造了新的机遇。通过了解构建和强化数据生态系统所需的步骤，制造商能够充分释放人工智能的变革潜力，并将其无缝融入业务流程。

借助快速数据历史数据库和过程监控，为您的制造生态系统做好准备

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为什么数据生态系统如此重要？

对于具有竞争力的制造商而言，强大的数据生态系统对于成功实施人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进技术至关重要。有许多企业因过早尝试实施复杂的AI和ML战略而导致惨痛失败的案例。当数据生态系统尚未足够成熟时，贸然推进高度先进的技术可能会给企业带来巨大的财务和运营上的挫折。

数据生态系统准备不足带来的挑战远不止于经济损失。如果在缺乏坚实基础的情况下实施人工智能和机器学习，由于数据不一致或不完整，可能会削弱员工之间的信任。这可能导致对系统缺乏信心，最终导致用户采用率低下。此外，IT/OT 团队可能会因故障排除、补丁修复以及处理数据不一致问题等工作量增加而不堪重负，从而进一步加剧资源压力。

另一方面，一个准备充分的数据生态系统为更顺畅地集成人工智能奠定了基础。这包括拥有可靠的数据基础设施、稳健的数据管道、治理框架以及能够促进跨团队协作的数据分析工具。充分准备您的网站至关重要。如果网站拥有干净、可访问且集成良好的数据，就意味着可以有效利用人工智能驱动的解决方案。这将带来更具洞察力的分析以及前瞻性的决策。

通过单一平台访问所有关键数据，以便对其进行可视化和分析，从而实现持续改进。从实验室系统到工艺数据，所有信息尽在一处。

在深入应用人工智能之前，制造商需要评估其当前的数据生态系统，以找出存在的问题和需要改进的地方。这一准备工作不仅关注技术本身，还包括营造一种倡导数据驱动决策、鼓励持续利用和整合数据的企业文化。通过这样做，您的运营将能够超越基础的流程自动化。您将能够充分发挥人工智能和机器学习的潜力，从而推动优化与创新。

评估我的AI数据生态系统

首先，您需要评估制造数据生态系统的现状，以确定其是否具备实施人工智能和机器学习项目的条件。一种有效的方法是采用数字化转型路线图，该路线图概述了五个数据成熟度等级。生产基地应达到第4级或更高，才能成功实施人工智能。让我们回顾每个阶段，重点说明从基本数据可用性到形成健全的数据驱动文化的演进过程。

第一阶段——无数据，无时间

在第一阶段，制造和运营决策主要基于直觉或长期以来的惯例，对数据的依赖程度极低。现有的数据往往是原始数据，由人工收集，通常以纸质记录或基础电子表格的形式存储。

该阶段缺乏正式的数据存储解决方案。由于缺乏结构化的数据管理，导致数据质量参差不齐。该阶段的人工智能数据生态系统几乎不存在，这严重限制了价值创造和效率提升。在现阶段尝试实施任何人工智能或机器学习集成都是不切实际的。

第二阶段——数据有限，时间依然紧迫

在第二阶段，自动化开始在一定程度上补充人工数据采集工作。然而，仍然存在显著的差距。数据流入量有限，且这些数据通常仅限特定部门访问，并可能存储在数据孤岛中。

该平台可能具备一些基础的数据存储机制。由于缺乏集中化的数据历史库，数据无法被访问。决策仍主要处于被动应对状态，且基于质量存疑的原始数据。在这个阶段，数据项目虽已启动，但可能尚无法提供更广泛应用所需的全面、可靠的洞察。人工智能的数据生态系统仍有很长的路要走。

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第三阶段——反思性决策

到第3阶段，数据已成为决策过程的一部分。这一阶段通过部署数据历史库得到支持。此举提高了数据存储的可靠性，并使各部门能够更一致地查看原始数据。然而，数据孤岛仍然存在，阻碍了对单一可信数据源的无缝访问。

此阶段的数据质量开始有所提升。这使得分析更具意义，但数据生态系统中各利益相关方之间的整合仍显不足。该站点可以开始进行基础数据分析，这有助于开展基于数据的反思性决策，即利用数据回顾过往表现，但尚无法获得预测性洞察。许多制造商在尝试实施人工智能和机器学习工具时正处于这一阶段。尽管数据已开始在整个组织中流通，但基础方面仍需加以解决。

第4阶段——数据驱动型文化

第四阶段标志着数据可获取性与文化转型发生了重大转变。数字数据的获取渠道比以往任何时候都更加广泛。尽管某些数据孤岛可能依然存在，但这一阶段表明，数据相关举措已初见成效，正在营造一种工作环境，让员工能够利用数据来支持其决策。

目前，数据生态系统已经足够健全，能够通过数据驱动的决策来支持价值创造。不过，在数据整合和数据质量方面可能仍有改进空间。决策通常是被动的，但如今已有了证据支撑，这促进了一种强调持续利用数据和协作重要性的文化。正是在这一阶段，各机构开始调整其数据存储方案，以确保更广泛的访问权限以及与不同数据类型的集成，为更先进的流程做好准备。这也是人工智能（AI）和机器学习（ML）集成可以加入讨论的节点。

3×1 多趋势图，已启用限价功能。限价以两条红色线和一个黄色目标点显示。这是构建AI站点数据生态系统的绝佳基础。

借助PARCview，数据孤岛得以消除，用户可以将工艺数据与实验室数据并列进行趋势分析。所有数据均集中在一个平台。设置限值，当关键数值超出规格范围时触发警报。

第5阶段——数据驱动已融入基因

在第5阶段，数据生态系统已达到成熟状态，其特点是拥有通用数据平台并消除了数据孤岛。整个组织范围内均可实现全面访问。该组织促进无缝的数据集成，并确保数据质量始终保持在最高水平。这一阶段支持主动、实时的决策，为人工智能（AI）和机器学习（ML）优化制造流程铺平了道路。

高级分析和预测模型（例如预测分析与预防性维护）已成为日常运营的一部分。随着数据共享的全面实施和统一的数据存储策略的落实，该组织已为利用人工智能驱动的洞察力和创新做好了充分准备。如果他们尚未开始探索人工智能和机器学习的解决方案，现在正是时候。

优化您的数据生态系统——为正确实施人工智能做好准备

如果贵厂目前在数字化转型路线图中尚未达到第4级或第5级，那么在实施人工智能之前，必须进行重大调整。要完善制造工厂的数据生态系统，必须对您在该路线图上的起点有透彻的了解。遗憾的是，这并非像通过简单的核对清单购买设备或软件那样简单。构建一个成熟的数字生态系统，需要培育一种数据驱动的文化，并将数字技术融入业务流程之中。

这一转型需要时间，必须有条不紊地推进。若急于从第1级跃升至具备人工智能应用能力的状态，可能会导致某些缺口，从而阻碍长期成功。以下是一些切实可行的策略，旨在让员工积极参与数据工作，从而帮助培养以数据为驱动的洞察文化，并为贵公司各方面的AI转型做好准备。

第一阶段——无数据，无时间

在第一阶段，您基本上是从零开始，这意味着需要投入大量的时间和资金来建立基础的数字生态系统。这一初始步骤涉及将可编程逻辑控制器（PLC）和传感器集成到您的生产流程中。这些工具从生产线上的各个点采集原始数据，从而让您能够实时掌握工艺状况。

建立这一基础知识对于未来的数据收集、分析以及先进数字技术的应用至关重要。如果没有这一基础，任何将人工智能应用于业务流程或预测分析的尝试都将收效甚微。

如果您有大量手动录入的数据，建议将其从 Excel 或纸质记录中迁移到 LIMS 或其他系统中，以便将其保存并备份到数据库中。

第二阶段——数据有限，时间依然紧迫

在安装好PLC和传感器后，下一步就是部署数据历史数据库。像dataPARC这样功能强大的历史数据库能够系统地存储数据，并通过整合信息以便于访问，从而促进基于数据的洞察。dataPARC基于标签的定价模式允许您从小规模开始，并随着数字生态系统的扩展而逐步扩大规模。在此阶段，数据计划应包括鼓励员工定期访问存储的数据，并理解其对决策的价值。通过强调持续的数据使用，您正在为未来更全面的数据集成奠定基础。

第三阶段——反思性决策

要超越第3阶段，各站点必须积极利用现有的数据生态系统来优化业务流程。这包括扩大数据历史库中存储的数据量，并确保员工能够查看和访问这些信息。一款可靠的数据可视化软件（例如 dataPARC 的 PARCview）在此阶段可发挥决定性作用。它使用户能够分析趋势、生成可视化仪表盘并监控关键指标，从而增强各团队对数据应用的信心。其目标是将原始数据转化为可付诸行动的洞察，从而指导决策并提高效率。

dataPARC 图表，通过仪表盘和趋势线展示能源和排放关键绩效指标（KPI）。此外还包含有关废水排放的信息，包括实验室检测值。

实时生产监控并将数据呈现给需要的人，对于构建数据驱动型文化至关重要。

第4阶段——数据驱动型文化

从第4阶段向第5阶段的过渡不仅仅涉及技术升级，还要求将数据融入企业文化。为此，各站点应将数据集成能力扩展到单纯的数据处理之外。

PARCview 作为一款工业数据平台，允许用户整合多种数据类型，包括制造执行系统（MES）、实验室信息管理系统（LIMS）、其他历史数据系统中的数据以及各种外部数据源。构建这一互联互通的数字生态系统，能够消除数据孤岛，确保合规性，并使员工能够无缝访问全面、实时的数据。这一转变不仅能促进更快、更有效的决策，还能推动形成一种支持业务目标的数据驱动型文化。

第5阶段——数据驱动已融入基因

在第5阶段，您的网站已达到完全的数字化成熟度，拥有一个全面、统一的数据平台，该平台作为单一可信数据源。所有数据类型都已整合到一个紧密相连的数字生态系统中，不再存在数据孤岛。在此阶段，数据访问范围广泛，营造了协作环境，可充分利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进数字技术。此时，您的站点已准备好研究并实施针对运营目标量身定制的特定 AI 和 ML 软件解决方案。

凭借坚实的数据基础，这些工具能够通过预测性维护、数据保护、软传感器和持续改进来优化业务流程。您的数据生态系统现已具备支持先进数据计划、推动创新并为您的运营创造巨大价值的能力。

在构建人工智能数据生态系统之前需考虑的其他因素

在将人工智能整合到制造流程之前，必须解决几个关键问题。在数字化转型的整个过程中，许多环节都会暴露出当前数据生态系统中的不足，例如某些关键指标未得到充分测量或监控。无论采用多么先进的人工智能或数字技术，都无法弥补根本性的数据问题。数据收集不完整、数据质量低下以及数据存储分散等问题，会严重限制人工智能的效能，导致结果不尽如人意，并造成投资浪费。

1. 识别数据收集与质量方面的不足

成功的人工智能战略始于高质量的数据。评估您当前的数据收集实践，找出可能阻碍人工智能实施的任何不足之处。确保所有关键流程指标都能得到一致且准确的测量。开展审计以评估数据质量并规范数据格式，使其满足人工智能应用的要求。如果缺少这一基础步骤，人工智能模型可能会产生不可靠或失真的结果，从而降低其在业务流程中的价值。

2. 将人工智能作为中小企业专业知识的延伸加以整合

应将人工智能视为对领域专家（SMEs）现有工作的补充，而非基础任务的替代。领域专家提供的宝贵背景信息和见解，正是人工智能算法有效部署所必需的。人工智能能够自动化处理常规数据分析、识别趋势、检测异常，并提供可操作的建议——这些建议对人类分析师而言可能并非显而易见。这种协作确保了人工智能能够增强人类的专业知识，从而促成更明智、更以数据为驱动的决策。

3. 确保跨系统数据集成

要使人工智能有效运行，您的数据生态系统必须支持无缝的数据集成。人工智能应用依赖于来自多个来源的全面、实时数据，才能生成有意义的洞察。一个能够整合工艺数据、MES、LIMS及其他数据源的统一数据平台，对于消除数据孤岛并确保数据质量的一致性至关重要。投资于能够促进数据顺畅集成与共享的工具，将使您的数字生态系统做好准备，以满足人工智能的需求。

该信息图展示了dataPARCs的数据集成能力，包括历史数据系统、实验室数据、制造执行系统（MES）、企业资源规划系统（ERP）、班次日志等。这是现场数据生态系统实现人工智能应用所必需的。

通过数据集成建立单一数据源，有助于确保所有人信息一致。

4. 将人工智能与业务流程相融合

应将人工智能纳入一项连贯的战略之中，该战略应与组织内各利益相关方的整体业务目标保持一致。当人工智能的实施以明确的目标为导向——例如提高生产效率、减少停机时间或提升产品质量——它便会成为业务流程中不可或缺的一部分。请确保人工智能项目与您的运营关键绩效指标（KPI）相匹配，并有助于实现创造价值和持续改进这一总体使命。

5. 构建数据驱动型文化

构建人工智能就绪能力的关键环节之一是培育数据驱动型文化。这意味着要培训员工在日常工作中运用数据，并赋予他们有效利用人工智能工具所需的技能。研讨会、培训课程和变革管理策略有助于增强员工使用数字技术的信心，并促进IT/OT团队、领域专家（SME）和管理层之间的协作。其目标是营造一种环境，使数据驱动的洞察力成为决策流程中不可或缺的一部分。

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6. 监控和迭代人工智能实现方案

实施人工智能并非一次性事件，而是一段持续的历程。持续监控人工智能的性能、收集用户反馈，并对人工智能模型和流程进行迭代，对于实现长期成功至关重要。这种迭代方法可确保人工智能解决方案始终保持有效，并能适应不断变化的业务需求和挑战。定期更新和评估有助于优化人工智能的输出结果，使其随着时间的推移变得更加有价值。

通过考虑这些因素，您的网站将能够更好地做好准备，以一种能够最大化价值、提高效率并支持可持续增长的方式整合人工智能。请记住，人工智能应与您现有的业务流程相辅相成，并成为贵单位长期以来构建的数据计划的延伸。确保您的数字生态系统稳健且高度集成，将为顺利、高效地向人工智能驱动的制造服务转型铺平道路。