在工业4.0时代，企业被迫转型。特别是在严重依赖于运营技术（OT）的行业中，例如制造、运输、能源、医疗保健，由于人工智能（AI）等新兴技术的令人振奋的承诺，企业正在加快其转型过程。
定义人工智能
如今，数据无处不在，因为智能设备、传感器和机器为各行各业的企业提供了大量有价值的信息。但是，对于企业而言，当今最大的障碍之一是缺乏工具和资源以及必要的技能来进行解码和理解。
此外，依赖于OT的部门可能会面临传统和互操作性挑战。他们可能正在使用软件或系统从物理系统中收集相关的设备数据，但是将这些信息与企业IT系统集成并创建一个一致的视图仍然是一项艰巨的任务。
这就是人工智能的来龙去脉-广义术语涵盖自然语言处理、深度学习、语音识别和机器学习技术。但是基本概念很简单：人工智能算法可用于训练机器和计算机以分析信息。
将数据从实时和历史的工业物联网（IIoT）流入AI模型的好处是巨大的，并且会影响所有行业。例如，人工智能可以帮助组织更好地理解为什么某台设备出现故障，同时还提供潜在的补救措施，或者帮助医生进行实时诊断。它可以帮助矿业公司找到要提取的矿物，甚至可以为城市提供即时的交通和路况分析。
所有这些示例都转化为实际的业务影响：实施AI可以提高成本节省，服务速度，客户满意度，效率和现有资源的使用。
网络层面的AI
但是有一个障碍。随着企业寻求AI技术的优势，他们一定不能低估基础架构管理中关键要素的价值：拥有高性能网络。
考虑IIoT设备不断捕获的所有数据。它需要大量的计算能力和处理能力来处理必要的处理速度和数量以做出明智的决策，这意味着必须将网络设计为沿着连接性，弹性和可靠性的维度进行交付。如，就智能算法在手术过程中帮助医生的情况而言，那些由AI辅助的手术也需要可靠且可扩展的连接，甚至可能是生死攸关的问题。
为了解决这个问题，组织必须构建能够提供AI功能的关键业务工业网络。此超连接网络的“必备”包括：
●关键任务连接要求
●边缘和多云连接
●智能配置可扩展性，可用性和性能
●跨设备，网络和应用程序层的无缝，安全连接
●性能，延迟，带宽和可管理性
拥有完善的连接网络可确保企业为工业4.0做好准备，并可以充分利用AI等新兴技术，这些技术对所有人而言已经改变了游戏规则。
