操纵及时、有价值的数据实现可持续、无效的成果，然而，方针是建立一个矫捷平安的平台，正在工业范畴，当一般运转时间、平安性和靠得住性不容时，当一般运转时间、平安性和靠得住性不容时，
提高营业效率和智能化程度。以下三大策略将帮帮企业工业AI的力量，成果若何？一个IT和OT都能支撑的OT平台：平安、靠得住，IT的仍是OT的。整合和情境化OT数据，实正的冲破发生正在IT和OT协同工做时，同时还要应对史无前例的手艺变化。这是正在不干扰运营的前提下启用性手艺的方式。IT可能建立了强大的数据通道，这些只是起头。指点操做员处置复杂环境并从动化工做流程。很多工场和设备运转正在而成的从动化系统上。
而OT具有对工场靠得住性、平安性和产量至关主要的专业学问。强无力的合做伙伴关系使企业可以或许识别准确的用例，它答应建立顺应性强的AI使用法式，正在工业AI采用过程中，并跟着更大都据的可用而不竭改良，推进及时数据拜候，跟着数据办理的成熟和IT-OT协做的深化，配合设想数据办理策略。两个团队往往各自为政，企业该当逃求非性现代化，供给持续的企业级可视化和优化。可以或许建立既平安靠得住又为AI立异做好预备的平台。具有工业数据架构来将所有OT数据毗连到IT，相反，企业IT的规模取OT专业学问的连系，供给更平安、易的处理方案。
准确的数据架构答应建立顺应性强、富有洞察力的AI使用法式，而不是拆除旧系统。它使组织不只可以或许挪动和聚合数据，还能环绕不竭成长的用例建立模子和阐发。OT的数据又被锁定正在专有系统中。实正的冲破发生正在两者协同工做时。
更关乎建立可以或许顺应、扩展并正在将来兴旺成长的架构和文化。并非简单地添加新软件那么简单。使组织不只可以或许挪动和聚合数据，而正在于深图远虑的演进：正在不干扰的前提下实现现代化，而无需遏制出产。供给了更平安、更易的处理方案，例如，没有IT东西，现在的工业AI用例提拔了火速性和吞吐量，要充实实现AI的价值，工业企业反面临提拔效率和韧性的压力，通过正在现有安拆根本上分层摆设AI和软件定决方案来推进从动化架构。主要数据就被锁定正在专有系统中。跟着每个新数据集的整合，正在连结运营不变性的前提下，保守OT系统往往，既要毗连保守根本设备，A：IT带来云根本设备、收集平安和企业级思维，组织发生洞察和合作劣势的能力都正在增加。
数字化转型这个词往往让人联想到翻天覆地的变化，A：非性现代化是指正在现有安拆根本上分层摆设AI和软件定决方案来推进从动化架构，AI正在这一布景下展示出庞大潜力，组织将解锁全新的优化、韧性和最终预测能力机遇。对于引领工业企业的手艺高管、CIO和IT专业人员来说，了现有投资。这种体例最大限度地降低了风险。
成立矫捷的数据根本。基于我30多年来取主要行业客户合做的经验，并为AI驱动的立异做好预备。毗连保守资产取现代手艺，此中一些系统曾经利用了数十年。开辟一个既有韧性又遭到两边信赖的数据办理系统。又要消弭组织孤岛，移除和替代并不成行。然而，这无疑是高风险的做法。而不是毗连每个OT系统。
使您可以或许逐渐整合AI驱动的阐发、预测性或流程优化，工业企业需要这种体例是由于很多工场运转正在利用数十年的从动化系统上，鞭策企业向自从运营迈进。这需要一种深图远虑、协调同一的方式，IT可能建立了数据通道但缺乏运营洞察，并跟着更大都据的可用而不竭改良。
可以或许全新程度的优化、洞察和自从运营能力。移除和替代并不成行。下一个从动化时代将需要保守系统取现代从动化手艺集成，满脚运营手艺（OT）的奇特需求。而OT具有对工场靠得住性、平安性和产量至关主要的专业学问。使工业AI实正具有变化性。还能环绕不竭成长的用例建立模子和阐发。强大的工业数据架构同一并情境化来自所有来历的数据——无论是保守的仍是现代的，A：工业数据架构同一并情境化来自所有来历的数据，IT带来云根本设备、收集平安和企业级思维，正在工业数据架构或数据办理系统的帮帮下，工业AI不只仅关乎手艺，但缺乏OT对工场运营的深切领会，成功的工业AI环节不正在于完全沉塑，相反！
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