當想到大數據時，首先躍入您腦海的是什么？大數據是一個描述超大型數據集的術語。通過對大數據進行分析可以摸索規律、趨勢以及人工交互的影響。在大多數企業中，結構化和非結構化數據量極為龐大，已經超過了企業當前的處理能力。

釋放工業數據的巨大潛力是許多公司的終極目標。大數據潛力無窮，可幫助公司改善運營并做出更快、更明智的決策。但我們應該從哪里入手呢？

數字化技術可以幫助您更快、更高效、以更低成本設計、制造、交付、支持和維護產品。通過整合以前無法訪問的數據流，增強實時可見性和運營分析，并利用更出色的信息產生可操作的洞見，您可以通過以下方式提高企業績效：減少計劃外停機時間;改善合規性和安全性;將供應鏈物流與客戶業務整合;優化維護策略;增強情境感知;減少浪費;并提高整體設備有效性。

實現這些收益的關鍵是建立無縫和連續的工藝及生產數據流，將這些數據與精確的歷史運營信息相結合，然后通過背景分析轉化為對整個企業的全新洞見。此外，新的數字化工具可以對這些現有的數據存量進行再分析和轉化，并將其與運營數據合成。此過程可以產生更深入的洞見，幫助企業了解如何在資產和運營生命周期創造更多價值。

理清數據，發掘新洞見

數字化轉型可將最新的創新工具和流程與企業內部的專業知識相結合。因此不僅可以把新數據和現有數據相互關聯，還可以提供可操作的洞見和信息。然后企業可以根據這些新洞見采取行動，并建立閉環流程，推動持續的流程改進。這需要時間，并且通常需要采用各種不同的技術和流程，以不斷積累經驗和知識，最終實現持續的卓越運營。

舉例來說，菲律賓國家電網公司（NGCP）1用超過2.1萬公里的輸電線路為菲律賓的客戶提供安全可靠的電力。面對成本、資源和能源優化壓力，NGCP不得不進一步投資于可操作的智能化。現代發電站平均擁有數以萬計的傳感器數據元素，企業需要通過適當的上下文環境來利用這些信息。

通過使用AVEVA劍維軟件的數據管理解決方案，NGCP將來自控制、監測和業務系統的數據整合到了一個充分冗余的服務器架構中，即使發生意外停機時也可保護公司的數據。控制中心操作員現在可以訪問高保真的實時數據，從而改善決策支持，同時按照一個戰略計劃來升級、擴展和加強輸電業務。

數據收集、可視化和分析

如果您的團隊可以更快地收集、展示和分析數據，就能夠更快地采取有見地的行動，從而使您的業務和客戶受益。數字化轉型的總體戰略目標是基于信息和分析結果創建實時的運營控制環境，以準確高效地管理您的企業：

1. 利用實時運營信息了解實時發生的狀況，并實現對資產和業務生命周期的狀態管理。例如，專門顯示一個旋轉式設備（例如渦輪機）的振動頻率的儀表板可提供設備運行和狀態的實時信息。

2. 準確的歷史操作信息可幫助您了解過去的運行狀況，從而獲得有關設備操作行為的有用信息。通過運行趨勢、KPI和儀表板的顯示，您可以創建運行狀態的抽象視圖。例如，儀表板上的一個圖表會顯示渦輪機過去的振動頻率。可以將其與實時振動頻率進行比較，從而獲得關于設備長期運行趨勢的信息。

3. 預測性分析可用于預測場景建模。將實時和歷史數據相結合可幫助您的團隊評估設備運行狀態和行為的潛在結果，甚至可以解釋第三變量。然后，可以將確定性或非確定性的模型用于開環仿真和預測性分析。例如，結合渦輪機的當前維護狀態，您現在可以估算渦輪機在發生故障停機之前可以運行多長時間。

4. 處方式分析指出了優化資產和運營生命周期所需的條件。通過學習要素和閉環算法可以創建并提供基于場景的指導說明，使您的團隊能夠調整企業價值鏈各個環節的計劃和排產調度。例如，利用一體化的供應鏈模型，可以使用基于情境的計算方法來優化維護排產和績效，從而最大程度減少對業務運營的影響。

大數據的利用成為領先公司超越其競爭對手的重要策略。在大多數行業，成熟的大型企業和新企業都將利用數據驅動的策略來推動創新、參與競爭和獲取價值。

無需投入大量的前期投資就可以開啟您的數字化轉型之旅。麥肯錫公司（McKinsey & Company）表示，當企業將智能數據管理、云計算、高級分析和數字雙胞胎等技術作為其數字化戰略的一部分時，它們可以將營業利潤提高20%2。

了解大數據和數字化轉型的巨大利益并抓住這些獲益機會是持續流程改進計劃的一部分，需要通過基于技術的人員、流程和資產協作來完成。這個過程不會一蹴而就，而是隨著人員、流程和資產的數字化融合一步步完成，逐漸彌合運營技術和信息技術的鴻溝。
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