今天的工业制造业正逐渐依赖于工业人工智能，而工业人工智能被运营决策者视为其数字化转型战略的重要驱动力。但是，充分利用工业人工智能取决于在整个企业组织中成功扩展工业人工智能战略。以下是帮助公司实现这些目标的关键步骤。建立企业级数据管理策略长期以来，企业一直停留在大规模数据收集的思维模式中。“数据越多越好”的概念一直是数据管理策略的默认方法，但这是错误的。由于这种思维方式，工业部门多年来一直在积累大量未使用、未优化、非结构化和无用的数据。制定能够从工业AI中获取最大价值的战略意味着组织的数据战略发生根本性转变——从大规模数据收集转向战略数据管理。这意味着建立一个企业范围的战略，专注于管理、集成和处理不同的、非结构化的数据集，然后使该数据在整个组织中可操作，最终将允许所有团队从这个巨大的提取物中学习并从池中利用并使用它用于工业人工智能应用。减少能力、数据和技术之间的摩擦构建企业范围的数据战略还包括减少甚至消除由于数据孤岛的存在而导致团队之间的分歧所产生的摩擦。当团队单独保留和使用他们的数据、领域专业知识和存储技术时，摩擦层会增加，几十年的海量数据收集加剧了摩擦。不幸的是，这使得工业数据处于孤岛和数据沼泽中。数据集可能与多个团队相关，但存在于单个团队的数据库中，对组织的其他部分几乎没有可见性。它还迫使其他团队要么从业务的不同角落乏味地寻找相关信息，要么为他们自己的数据孤岛重复收集相同的数据。数据湖原本是企业数据的短期中转站，如今已成为永久性的数据沼泽，信息以非结构化的形式存在，难以进行相关的搜索查询。同时，由于数据以多种格式保存和安全限制，组织中的任何人都无法访问存储在不同业务中的数据。减少或消除这种摩擦的最佳方法之一是部署下一代数据科学家。通过将所有工业数据置于通用、标准化和安全的格式化阶段，帮助改进数据可访问性和处理。整个组织的所有数据都以相同的格式存储，而不是由个别团队和技术部门来决定数据格式和结构，这样所有用户都有平等的访问权限——以及利用这些数据创造新价值的平等能力。这种通用格式是工业人工智能战略的核心组成部分，可有效消除数据孤岛并确保工业数据访问不依赖于单一技术或专业知识。让工业AI技能成为招聘和员工教育的重点各行各业的企业都感受到了人才短缺的痛苦，但劳动力短缺对工业部门的打击尤其严重。甚至在全球大流行之前，工业部门就已经处于代际更替之中，在同一家工厂工作了几十年的年长工人退休，被没有相同操作水平或专业知识的年轻工人所取代。工业组织可以通过为员工提供工业人工智能基础设施来阻止这种人才流失。这对留住和培训员工有两个独特的好处：它确保员工获得在工作中取得成功所需的工具。即使他们还没有多年的经验，工业人工智能也可以通过历史数据访问和洞察力来填补这一空白，使年轻员工能够像他们的前辈一样担任他们的角色。将工业人工智能置于体验的核心，反过来又可以作为一种招聘工具。当员工能够看到可以帮助他们成功的工具时，这比将新员工扔进旧技术深渊的公司更具吸引力。为了在当今市场中生存和发展，工业企业需要将工业AI置于其运营和工作流程的核心，推动其数字化转型。为执行工业AI应用程序创建独特的策略是实现工业AI价值最大化的唯一途径。
