或許，我們這個時代最重要的資產(chǎn)是近44 zettabytes的數(shù)據(jù)了，這些數(shù)據(jù)構成了推動邁向新時代的每個決策的基礎。那么，我們正在進入的新時代到底是什么？工業(yè)4.0。

隨著我們深入這一領域，我們將討論一些行之有效的數(shù)據(jù)策略，這些策略可以幫助企業(yè)充分利用這一趨勢。

了解底層骨干技術

人工智能（AI）是我們這個時代最具決定性的技術之一。人工智能的特點是開發(fā)出模仿人類大腦功能的智能系統(tǒng)。人工智能的一個子集是機器學習，它使智能代理能夠處理數(shù)據(jù)并從這些數(shù)據(jù)集中學習，這樣它們就可以不斷地進化并在工作中變得更好。

接下來是物聯(lián)網(wǎng)（IOT），物聯(lián)網(wǎng)是一個通過互聯(lián)網(wǎng)連接在一起的設備系統(tǒng)。這種系統(tǒng)強大的關鍵在于其共享和交換數(shù)據(jù)的能力。就像小型系統(tǒng)的架構一樣，它們以最深刻的方式協(xié)同工作，并遠遠超出了其各自的能力。

第四次工業(yè)革命：對工業(yè)4.0的期望

第一次工業(yè)革命是從蒸汽機開始的，后來它讓位于由電力驅(qū)動的大規(guī)模生產(chǎn)，而計算機設備的出現(xiàn)帶來了第三次革命。接下來的事情要復雜得多，同時也更美妙。

我們已經(jīng)處于第四次工業(yè)革命之中?？梢岳脭?shù)據(jù)捕獲、分析和演化的智能自主系統(tǒng)將永遠改變生產(chǎn)和制造業(yè)，而這正是工業(yè)4.0的精髓所在。

期望看到最少人力參與的智能工廠。供應鏈將采用互聯(lián)系統(tǒng)來評估不可預見的情況，并以最佳方式實時響應。此外，自主且價格合理的機器人將簡化制造流程。而所有這些只是智能技術在當今制造流程轉(zhuǎn)型中具有無限潛力的冰山一角。

駕馭工業(yè)4.0浪潮的正確數(shù)據(jù)策略

正如您已經(jīng)意識到的那樣，將使工業(yè)4.0成為現(xiàn)實的核心資源是數(shù)據(jù)。畢竟，物聯(lián)網(wǎng)設備將依賴存儲在云中的海量數(shù)據(jù)集來做出決策，而自主機器人和人工智能代理也將如此。這些數(shù)據(jù)的管理對任何尋求在新時代最大限度發(fā)揮其潛力的企業(yè)的成功都有著至關重要的影響。

為了促進工業(yè)4.0，需要開發(fā)某些特定的技術功能和基礎設施。下面是關于此方面的一些最重要問題。

強大的網(wǎng)絡基礎設施：首先，您需要網(wǎng)絡連接，以確保所有傳感器和系統(tǒng)都連接在一起，以便共享數(shù)據(jù)。智能系統(tǒng)需要連接設施才能發(fā)揮作用并利用云的力量。

標準化數(shù)據(jù)體系架構：開發(fā)數(shù)據(jù)體系架構以將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成易于處理和分析的、廣泛理解和識別的格式也很重要。

邊緣計算系統(tǒng)：下一步，將需要更靠近這些數(shù)據(jù)本身的某種形　　或許，我們這個時代最重要的資產(chǎn)是近44 zettabytes的數(shù)據(jù)了，這些數(shù)據(jù)構成了推動邁向新時代的每個決策的基礎。那么，我們正在進入的新時代到底是什么？工業(yè)4.0。

隨著我們深入這一領域，我們將討論一些行之有效的數(shù)據(jù)策略，這些策略可以幫助企業(yè)充分利用這一趨勢。

了解底層骨干技術

人工智能（AI）是我們這個時代最具決定性的技術之一。人工智能的特點是開發(fā)出模仿人類大腦功能的智能系統(tǒng)。人工智能的一個子集是機器學習，它使智能代理能夠處理數(shù)據(jù)并從這些數(shù)據(jù)集中學習，這樣它們就可以不斷地進化并在工作中變得更好。

接下來是物聯(lián)網(wǎng)（IOT），物聯(lián)網(wǎng)是一個通過互聯(lián)網(wǎng)連接在一起的設備系統(tǒng)。這種系統(tǒng)強大的關鍵在于其共享和交換數(shù)據(jù)的能力。就像小型系統(tǒng)的架構一樣，它們以最深刻的方式協(xié)同工作，并遠遠超出了其各自的能力。

第四次工業(yè)革命：對工業(yè)4.0的期望

第一次工業(yè)革命是從蒸汽機開始的，后來它讓位于由電力驅(qū)動的大規(guī)模生產(chǎn)，而計算機設備的出現(xiàn)帶來了第三次革命。接下來的事情要復雜得多，同時也更美妙。

我們已經(jīng)處于第四次工業(yè)革命之中?？梢岳脭?shù)據(jù)捕獲、分析和演化的智能自主系統(tǒng)將永遠改變生產(chǎn)和制造業(yè)，而這正是工業(yè)4.0的精髓所在。

期望看到最少人力參與的智能工廠。供應鏈將采用互聯(lián)系統(tǒng)來評估不可預見的情況，并以最佳方式實時響應。此外，自主且價格合理的機器人將簡化制造流程。而所有這些只是智能技術在當今制造流程轉(zhuǎn)型中具有無限潛力的冰山一角。

駕馭工業(yè)4.0浪潮的正確數(shù)據(jù)策略

正如您已經(jīng)意識到的那樣，將使工業(yè)4.0成為現(xiàn)實的核心資源是數(shù)據(jù)。畢竟，物聯(lián)網(wǎng)設備將依賴存儲在云中的海量數(shù)據(jù)集來做出決策，而自主機器人和人工智能代理也將如此。這些數(shù)據(jù)的管理對任何尋求在新時代最大限度發(fā)揮其潛力的企業(yè)的成功都有著至關重要的影響。

為了促進工業(yè)4.0，需要開發(fā)某些特定的技術功能和基礎設施。下面是關于此方面的一些最重要問題。

強大的網(wǎng)絡基礎設施：首先，您需要網(wǎng)絡連接，以確保所有傳感器和系統(tǒng)都連接在一起，以便共享數(shù)據(jù)。智能系統(tǒng)需要連接設施才能發(fā)揮作用并利用云的力量。

標準化數(shù)據(jù)體系架構：開發(fā)數(shù)據(jù)體系架構以將收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成易于處理和分析的、廣泛理解和識別的格式也很重要。

邊緣計算系統(tǒng)：下一步，將需要更靠近這些數(shù)據(jù)本身的某種形式的本地智能，即能夠?qū)崟r做出低延遲決策的邊緣計算設備。這對于系統(tǒng)中的快速數(shù)據(jù)分析至關重要，因為系統(tǒng)不能承受數(shù)據(jù)捕獲和決策之間的顯著滯后。

安全數(shù)據(jù)池：由數(shù)千個節(jié)點生成的數(shù)據(jù)需要存儲在一個池中，以便快速訪問和分析。數(shù)據(jù)池將完全由底層云基礎設施提供支持。最重要的是，需要采取足夠的措施來確保系統(tǒng)中所有節(jié)點的所有數(shù)據(jù)都安全無恙。

數(shù)據(jù)分析模型：機器學習（ML）成功的關鍵是開發(fā)強大的模型，而這些模型構成了智能設備的核心。畢竟，如果機器學習模型不能很好地處理高質(zhì)量數(shù)據(jù)，那么工業(yè)4.0設置中的物聯(lián)網(wǎng)將毫無用處。（來自物聯(lián)之家）有了正確的反饋回路來不斷改進這些模型，系統(tǒng)將不斷發(fā)展，并在接近實時的情況下擴展其功能。

彈性數(shù)據(jù)流自動化：工業(yè)4.0的特點是在制造和生產(chǎn)流程中最少的人工干預，而這只有在使用機器人流程自動化平臺（RPA），并將整個數(shù)據(jù)流完全自動化時，才有可能實現(xiàn)。平臺將發(fā)布由機器人根據(jù)某些既定規(guī)則創(chuàng)建的命令序列，以消除常規(guī)和重復性任務。

高效的數(shù)據(jù)可視化：并非每個研究數(shù)據(jù)的代理都是機器，您還會發(fā)現(xiàn)人類也在研究和監(jiān)測這些數(shù)據(jù)。企業(yè)將提取關鍵數(shù)據(jù)，并據(jù)此做出重大決策。這里的核心要求是以易于分析和描繪的形式呈現(xiàn)大量數(shù)據(jù)。

如何實施工業(yè)4.0的數(shù)據(jù)策略：結(jié)束語

與流行觀點相反，工業(yè)4.0不會依靠技術專家和數(shù)據(jù)科學家來獲得成功。作為業(yè)務領導者，我們有責任確保我們遵循模式轉(zhuǎn)變，并在不斷變化的時代中監(jiān)督業(yè)務的各個方面。工業(yè)4.0會影響各個層次結(jié)構中業(yè)務的各個方面，因此需要敏捷的工作團隊快速響應。

這一趨勢的一大好處是，它將惠及所有規(guī)模的企業(yè)：只要中小型企業(yè)和企業(yè)相互協(xié)作，并交流專業(yè)知識和見解，他們就會從中受益。如果您的組織無法訪問大量數(shù)據(jù)，那么與能夠填補空白的第三方進行合作無疑是明智的決定。

歸根結(jié)底，這一切最終都與數(shù)據(jù)有關。數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0的基礎，并將在此流程的每一步中進行處理。如果您能夠制定正確的數(shù)據(jù)策略，那么就可以以前所未有的機遇去迎接美好的未來。

安全數(shù)據(jù)池：由數(shù)千個節(jié)點生成的數(shù)據(jù)需要存儲在一個池中，以便快速訪問和分析。數(shù)據(jù)池將完全由底層云基礎設施提供支持。最重要的是，需要采取足夠的措施來確保系統(tǒng)中所有節(jié)點的所有數(shù)據(jù)都安全無恙。

數(shù)據(jù)分析模型：機器學習（ML）成功的關鍵是開發(fā)強大的模型，而這些模型構成了智能設備的核心。畢竟，如果機器學習模型不能很好地處理高質(zhì)量數(shù)據(jù)，那么工業(yè)4.0設置中的物聯(lián)網(wǎng)將毫無用處。（來自物聯(lián)之家）有了正確的反饋回路來不斷改進這些模型，系統(tǒng)將不斷發(fā)展，并在接近實時的情況下擴展其功能。

彈性數(shù)據(jù)流自動化：工業(yè)4.0的特點是在制造和生產(chǎn)流程中最少的人工干預，而這只有在使用機器人流程自動化平臺（RPA），并將整個數(shù)據(jù)流完全自動化時，才有可能實現(xiàn)。平臺將發(fā)布由機器人根據(jù)某些既定規(guī)則創(chuàng)建的命令序列，以消除常規(guī)和重復性任務。

高效的數(shù)據(jù)可視化：并非每個研究數(shù)據(jù)的代理都是機器，您還會發(fā)現(xiàn)人類也在研究和監(jiān)測這些數(shù)據(jù)。企業(yè)將提取關鍵數(shù)據(jù)，并據(jù)此做出重大決策。這里的核心要求是以易于分析和描繪的形式呈現(xiàn)大量數(shù)據(jù)。

如何實施工業(yè)4.0的數(shù)據(jù)策略：結(jié)束語

與流行觀點相反，工業(yè)4.0不會依靠技術專家和數(shù)據(jù)科學家來獲得成功。作為業(yè)務領導者，我們有責任確保我們遵循模式轉(zhuǎn)變，并在不斷變化的時代中監(jiān)督業(yè)務的各個方面。工業(yè)4.0會影響各個層次結(jié)構中業(yè)務的各個方面，因此需要敏捷的工作團隊快速響應。

這一趨勢的一大好處是，它將惠及所有規(guī)模的企業(yè)：只要中小型企業(yè)和企業(yè)相互協(xié)作，并交流專業(yè)知識和見解，他們就會從中受益。如果您的組織無法訪問大量數(shù)據(jù)，那么與能夠填補空白的第三方進行合作無疑是明智的決定。

歸根結(jié)底，這一切最終都與數(shù)據(jù)有關。數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0的基礎，并將在此流程的每一步中進行處理。如果您能夠制定正確的數(shù)據(jù)策略，那么就可以以前所未有的機遇去迎接美好的未來。