所有行业都有一个共同点，数据和很多。数据量与现在连接到互联网的“事物”的数量有关，从个人设备到办公室打印机，一直到泵上的传感器，这些传感器有助于产生保持事物供电所需的电力。他们说数据是新石油；然而，太多的工业公司发现他们生成的所有数据几乎没有用处或从中受益。事实上，据报道，采矿和资源部门使用的数据不到从其设备收集的数据的1%。那么，公司如何确保他们从生成的数据中获得最大价值，以及我们如何确保项目成功而不成为数字化转型的另一个统计数字，即70%失败？这些问题可以通过查看组织中的哪些人使用数据以及分析哪些数据来解决来回答。数据科学方法在工业4.0之前，工业公司依靠数据进行日常决策并不常见。企业依靠久经考验的方法，例如预防性维护、及时维护、OEM（原始设备制造商）规范的实施，以及根据需要引入外部SME和顾问的做法，以帮助解决可靠性问题和优化流程。随着工业4.0的引入和物联网传感器的日益普及，企业已开始收集数据。许多大型组织创建了内部数据科学团队，以使用新获取的数据来解决关键问题。通常，这些问题可以通过查看有限的历史数据来解决。数据科学团队将花费大量时间在重复的数据操作任务、编程和编码上。通过这个过程，洞察力通常需要几个月的时间才能产生。这种方法将数据分析限制在数据科学团队。是的，这些企业正在使用他们的数据；但是，很难扩展结果，因为产生洞察力需要时间。不幸的是，在过去几年中，许多数据科学团队都因为商业价值没有得到认可而缩减了规模。一种无代码AI方法当组织中的个人开始在日常角色中使用数据时，就会出现一个称为“数据民主化”的术语。这些人不是统计学家、数学家、数据工程师或数据科学家。事实上，他们对数据根本不感兴趣；他们只对数据能告诉他们的事情感兴趣。技术已经进步，自助式无代码AI平台现在允许资产经理、维护人员、运营团队和工程师从他们的数据中学习并获得洞察力，以帮助他们做出日常决策。无代码AI辅助决策类型的一些示例包括：实时监控资产和工业流程，以便团队知道将精力集中在哪里预测设备未来的故障以进行早期干预通过识别空气中的故障来优化发电厂的燃料消耗供应系统减少后期工业资产的OPEX准确识别潜在污染事件的根本原因，避免重大安全事故并改善环境成果建立CO2排放基线并帮助提供减少能源消耗的见解了解不同系统和流程之间的相关性，避免不稳定和损坏，例如石油和天然气平台地下和顶部之间的出砂情况为水处理厂的准确化学剂量提供实时设定点帮助他们全天这样做，做出更明智的决定。用户可以为他们的设备和流程建立模型，以提供经过计算的预测和见解。当中小企业、最终用户和运营商无需编程、编码、计算甚至打开Excel电子表格即可推断出关键见解时，数据民主化就会发生。（来源：汉云数字工厂）数据分析：单一资产vs.整体通常，组织是孤岛式的，运营和优化是独立的部门，数据不跨部门共享。在一些组织中，数据甚至不会在一个部门的不同部分之间共享——想想海底作业与石油钻井平台上的作业。更糟糕的是，通常可用于分析数据的方法非常有限。比如压缩机有问题，我们只会分析压缩机的历史数据。这种方法并不总能保证准确的结果，因为问题的根本原因可能不在压缩机本身。使用数据（实时和历史）分析问题的整体方法可确保不会遗漏任何内容。如果您从一开始就分析正确的数据集，则无代码AI可以找到手动可能需要数月才能找到的数据相关性。AI可以检测到的一些相关性来自看似根本不相关的过程，而传统方法无法识别这些相关性。“从技术上讲，你不可能那么快地做出这个特定的决定，”当谈到从彼此不相关的独立流程中识别问题的根本原因时，一位离岸业务负责人说。无代码AI可以在几分钟内分析多年的数据，并提供重要的见解或预测，以帮助团队做出改进的业务决策。状态监控通常仅在达到阈值时触发警报，而AI可以支持检测轻微退化，从而留出更多时间进行规划。不断刷新的实时模型监控整个设施和运营。全面了解绩效，识别风险和机遇，并帮助您的企业取得成功。随着企业运营更加智能化并从所有可用数据中学习，整合谁和什么整个组织的效率和决策制定得到改善。通过使数据民主化并授权人们（谁）从数据（什么）中获得他们可以立即在工作中实施的洞察力，可以提高从数据中获得价值的速度。一旦公司发现其数据的价值并开始在整个组织中利用数据洞察力，真正的数字化转型就有可能实现。
