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工业企业面临提升效率和韧性的压力，同时需应对前所未有的技术变革。AI在此背景下展现出巨大潜力，能够实现新层次的优化、洞察和自主化。然而，对于引领工业企业的技术高管、CIO和IT专业人士而言，充分发挥AI价值需要深思熟虑的协调方法。本文基于30多年行业经验，提出三大策略：无中断现代化改造、构建IT与OT统一战线、建立强大的数据管理基础。
工业企业正面临提升效率和韧性的压力，同时还要应对前所未有的技术变革。AI在这一背景下展现出巨大潜力，能够释放全新水平的优化、洞察和自主运营能力。
然而，对于引领工业企业的技术高管、CIO和IT专业人员来说，要充分实现AI的价值，并非简单地"添加"新软件那么简单。这需要一种深思熟虑、协调统一的方法，既要连接传统基础设施，又要消除组织孤岛，满足运营技术（OT）的独特需求。
基于我30多年来与重要行业客户合作的经验，以下三大策略将帮助企业释放工业AI的力量，在保持运营稳定性的前提下，利用实时、有价值的数据实现可持续、有效的结果，推动企业向自主运营迈进。
在不干扰的前提下实现现代化：渐进而非彻底改革
"数字化转型"这个词往往让人联想到翻天覆地的变化，拆除旧系统为新系统让路。在工业领域，这无疑是高风险的做法。许多工厂和设施运行在拼凑而成的自动化系统上，其中一些系统已经使用了数十年。当正常运行时间、安全性和可靠性不容妥协时，移除和替换并不可行。
相反，企业应该追求非破坏性现代化，通过在现有安装基础上分层部署AI和软件定义解决方案来推进自动化架构。目标是创建一个灵活安全的平台，连接传统资产与现代技术，提供持续的企业级可视化和优化。
例如，在现有自动化系统之上部署OT就绪的自动化平台，使您能够逐步整合AI驱动的分析、预测性维护或流程优化，而无需停止生产。这是在不干扰运营的前提下启用颠覆性技术的方法。这种方式最大限度地降低了风险，保护了现有投资。
连接IT与OT：建立统一战线
在工业AI采用过程中，IT与OT之间的有效合作至关重要。IT带来云基础设施、网络安全和企业级思维，而OT拥有对工厂可靠性、安全性和产量至关重要的专业知识。
然而，这些团队往往各自为政。IT可能构建了强大的数据通道，但缺乏OT对工厂运营的深入了解，这些管道就无法提供可操作的价值。相反，传统OT系统往往支离破碎，难以连接。没有IT工具，重要数据就被锁定在专有系统中。
真正的突破发生在IT和OT协同工作时，整合和情境化OT数据，共同设计数据管理策略。结果如何？一个IT和OT都能支持的OT平台：安全、可靠，并为AI驱动的创新做好准备。
强有力的合作伙伴关系使企业能够识别正确的用例，开发一个既有韧性又受到双方信任的数据管理系统。企业IT的规模与OT专业知识的结合，使工业AI真正具有变革性。
通过数据架构建立强大的数据管理基础
强大的工业数据架构统一并情境化来自所有来源的数据——无论是传统的还是现代的，IT的还是OT的。它使组织不仅能够移动和聚合数据，还能围绕不断发展的用例构建模型和分析。正确的数据架构允许创建适应性强、富有洞察力的AI应用程序，并随着更多数据的可用而不断改进。
下一个自动化时代将需要传统系统与现代自动化技术集成，在工业数据架构或数据管理系统的帮助下，促进实时数据访问，提高业务效率和智能化水平。随着每个新数据集的整合，组织产生洞察和竞争优势的能力都在增长。
拥有工业数据架构来将所有OT数据连接到IT，而不是独立连接每个OT系统，提供了更安全、更易维护的解决方案，不仅带来部分运营数据，还使所有数据对企业IT数据湖和应用程序可用。
展望未来：与您共同成长的AI
如今顶级的工业AI用例提升了敏捷性和吞吐量，指导操作员处理复杂情况并自动化工作流程。这些只是开始。随着数据管理的成熟和IT-OT协作的深化，组织将解锁全新的优化、韧性和最终预测能力机会。
成功的工业AI关键不在于彻底重塑，而在于深思熟虑的演进：在不干扰的前提下实现现代化，结合IT和OT专业知识，建立灵活的数据基础。工业AI不仅仅关乎技术，更关乎创建能够适应、扩展并在未来蓬勃发展的架构和文化。
Q&A
Q1：什么是非破坏性现代化？为什么工业企业需要这种方式？
A：非破坏性现代化是指在现有安装基础上分层部署AI和软件定义解决方案来推进自动化架构，而不是拆除旧系统。工业企业需要这种方式是因为许多工厂运行在使用数十年的自动化系统上，当正常运行时间、安全性和可靠性不容妥协时，移除和替换并不可行。
Q2：IT与OT团队合作为什么对工业AI如此重要？
A：IT带来云基础设施、网络安全和企业级思维，而OT拥有对工厂可靠性、安全性和产量至关重要的专业知识。两个团队往往各自为政，IT可能构建了数据通道但缺乏运营洞察，OT的数据又被锁定在专有系统中。真正的突破发生在两者协同工作时，能够创建既安全可靠又为AI创新做好准备的平台。
Q3：工业数据架构如何帮助企业实现AI转型？
A：工业数据架构统一并情境化来自所有来源的数据，使组织不仅能够移动和聚合数据，还能围绕不断发展的用例构建模型和分析。它允许创建适应性强的AI应用程序，并随着更多数据的可用而不断改进，使所有数据对企业IT数据湖和应用程序可用，提供更安全、易维护的解决方案。
