贵公司的数字情报是否处于停滞状态且没有生产力？强大的信息/数据 “支架” 可以有效地解锁整个组织中的数据和知识流。
各公司正在投资数字化项目以实现主要的长期目标，如表1所示。1 数字化转型本质上打开了数据流（各种格式），并将多个来源连接到远程和现场用户。借助先进的架构和平台，数据和信息传输过程更快。因此，运营和市场数据是商业资产，具有价值。更快地获取信息才是最终目标。许多公司必须回答：是否有最佳的支架（平台）来支持整个组织的数据流和信息可用性（IA）？
并非所有数据都相同
加工和制造业已经积累了大量数据，但很难将其转换为有用的信息。数字化项目旨在改善分析并提供预测能力。此类工作包括使用数字双胞胎、AI、机器学习 (ML) 和预测性维护 (pDM)。这些方法需要大量的质量数据资源。
表 1数字项目的投资目标1
表 2.对数据的主要担忧
- 数据不足或不足
- 没有数据库访问权限或访问权限有限
- 数据损坏
- 数据缺失/不完整
- 数据源之间的格式和标签错误（缺失）
- 安全问题
数字项目的投资回报率通常是根据增强的运营可靠性和改善的安全/环境绩效来衡量的（表 1）。成功取决于有效数据的可用性和数量以及整个组织的情报流动。并非所有数据都是相同的。表 2 总结了有关车间和设备数据的许多问题。特别是对于高级工具（AI 和 ML）而言，即使是最佳算法，这些问题也可能脱轨。
数据源在哪里？
测量结果（带时间戳的数据）已经收集了多年。图 1 说明了处理设施的常见决策。如图 2 所示，生产/运营/设备数据通常闭环流动，从而形成数据库和信息孤岛。为了实现表 1 的目标，所需的数据可能位于许多通常互不关联的来源（历史学家）中。
数字项目需要人工智能才能进行更高级别的分析（AI、ML、PdM 和大数据）。2 数据平台或架构是脚手架。它们支持收集、存储、分析和与已识别用户（本地和远程）共享数据/信息。这种框架可在多个方向（纵向和横向）上提供更快的信息共享服务。如图 3 所示，数据/信息能力从闭环系统转向支持回路系统。现在，可以从任何地方获取数据。3
最低使用级别的数据
传感器、阀门执行器、电机启动器等物理设备将可用于监控和自动化过程设备和机器。4 数字化转型将数据提供商与监督和分析职能联系起来。随着包括智能边缘计算在内的新发展，这种关系不断变化。高级边缘设备具有与 PC 相同级别的分析功能。4 借助预分析功能，可以在设备级别启动关键操作，无需数据中心采取行动。
用作资本的数据
将数据作为商业资产进行管理需要评估如何收集和共享数据和信息。从表 2 中可以看出，数据管理中的任何漏洞都会削弱人们对在产品切换、计划内停机、设备更换和处理变更等关键决策中使用此类信息的信任。在开发数字项目时，数据选择和平台是关键决策。自20世纪90年代以来，能源公司一直在投资自动化/控制系统。整合和更新现有系统对于为分析和优化项目设计 IA 至关重要。
数据项目很复杂！与数据相关的其他问题包括：5
- 数据充足性-分析项目需要多少数据？
- 数据信任 — 仪表和仪器的校准和偏差会影响测量数据的准确性和可靠性。因此，数据生成设备的维护不善会导致错误。
- 数据传播 — 记录过程或设备变更之间需要多长时间？启动事件和失败条件之间会出现什么间隔？
- 数据治理-必须解决数据所有权问题。自动数据可以被覆盖或更改吗？数据源是否安全，免受外部攻击？
如何存储、共享和使用数据之间的关系不断发展。运营和制造公司已经从被动的立场转变为主动的立场。数据是知识货币，必须进行投资和使用。IA 为组织提供知识、内容和数据支架。同样重要的是，IA 支持整个组织的 AI 和大数据分析（图 3）。3 AI 的算法可能不需要 IA，但应用结果却需要。2
引用的文献
1怀特，道格拉斯，“炼油和石化厂运营的数字化转型：回顾过去，展望未来”，2020年AFPM峰会，第20-63次峰会，2020年8月27日，emerson.com。
2Earley，Seth，“简化数字工作场所中的信息流：人工和知识工程的作用”，《数字劳动力体验》，2020年10月14日， https://www.earley.com/。
3 Perino，Joe，“新生态系统中的边缘计算”，2020 年 8 月，https://resource.stratus.com/whitepaper/edge-computing-in-the-new-ot-ecosystem/。
4Eastburn，Josh，“从边缘到云端构建工业物联网”，《Automation 2020》，第 4 卷， https://www.automation.com/getmedia/8c645082-44f0-47b6-81db-c7b6f60ac1a4/automation2020_aug_cloud_engineering.pdf。
5KBC，“数字化宣言”， https://www.kbc.global/uploads/files/whitepapers/KBC%20Digitalization%20Manifesto_US.pdf。
