工业界正面临数据爆。从温度炉和仓库移动的读数到跟踪能源使用情况的智能电表，工业界拥有比以往更多的运营流程数据。一半的工业数据是在过去两年内创建的。据估计，到 2024 年，另外 38% 的新运营数据将在云端存储和处理。

  今年全球科学技术支出预计将达到 5 万亿美元。展望未来，我们如何整理、分析和共同利用这些海量数据将决定未来的工业价值。此外，在前所未有的混乱时期，一个更加互联的世界能支持负责任地使用世界资源。

  企业并非孤立运作。创造价值需要与其他实体建立联系和协作。那么我们为啥不连接我们的数据流呢？工业数据往往在组织内部孤立存在。有时，在收集时，它甚至未经分类和分析。

  但知识就是力量。只有当工业单位安全地在内部和与外部合作伙伴共享数据时，他们才能真正获得激发创新和增长所需的可行见解。

  现在，许多工业公司使用数字孪生（物理对象和过程的交互式虚拟表示）来模拟真实结果并预览新项目以解决缺陷并增强决策能力。

  当企业通过云共享数字孪生体的访问权限时，他们就能轻松实现信息访问的民主化，来提升生产力并增强协作。这种工业智能即服务 (IIaaS) 是开启下一波工业转型浪潮的关键。

  例如，汽车零部件制造商 HENN 正在使用集成数据收集应用程序和可扩展的基于云的数据管理程序，从而能够监控和控制分散装配线上的产品——所有操作都在一个窗口内、任何地方完成。企业内部的授权利益相关者（包括总部和远程分支机构的利益相关者）现在可以实时了解生产线。问题得到迅速识别和管理，总体效率提高 10%。

  那么，如果我们将云数据共享扩展到外部合作伙伴，会发生啥？美国的 Dominion Energy 正在采取一种创新方法，在日益拥挤的可再次生产的能源领域脱颖而出。它通过云端与公用事业客户整理和共享来自其北美电网的实时数据。这使他们可以向投资者、监督管理的机构和审计师提供其可持续行为的证据。随着对透明和可衡量报告的需求持续不断的增加，这种集成的数字数据高速公路正在为 Dominion 带来新业务。

  在新的互联ECO中，工业价值链上的每个实体都共享一个数字真实来源。单一窗口仪表板汇集了来自不同流的数据，例如工业资产、供应商与其他价值链合作伙伴。当每个实体都能够准确的通过自己的需求查看系统范围内的数据时，它就能了解其行动对自己业务、对其他每个价值链参与者的业务以及ECO的影响。

  集中式、可扩展的数据基础设施有助于加深理解和实时协作。在互联的工业生态系统中，任何一个人都能做出更好的决策，业务运营变得更高效，资源利用得到优化，浪费减少。

  人工智能 (AI) 已证明其能够切实改善我们的工作。它还能通过提供切实可行的见解来最大限度地提高运营绩效，从而帮助充分的利用工业数据。

  随着生成式人工智能的炒作逐渐消退，我们预计不同、更工业化的AI工具将得到更广泛的应用。机器学习 (ML) 可能会变得更普及，但别的类型的AI将得到更广泛的应用。各行各业正在采用许多不同的人工智能技术，包括高级分析和预测资产优化。

  高级分析程序能轻松构建和运行无代码 AI 驱动模型，简化工业工人优化生产效率的方式。例如，即使是微小的工艺变化也会对生产结果产生巨大影响。通过一系列分析数百种变化并提供详细的建议，AI 模型使操作员能够做出自信的决策，同时提高盈利能力和可持续性。

  从短期来看，效率提升有助于降低能源消耗并减少温室气体排放。从中期来看，AI工具可以充当创新引擎，推动工业流程改进，甚至催生新的价值链——例如，加速开发氢燃料。

  Hills Pet Nutrition 使用智能分析来确定制作的完整过程中的变化如何对产品产生积极或消极影响。通过模拟诸如高温或用水量等变化的影响，Hills 可以实时调整制造流程，以确保质量。结果如何？从流程到产品的产量增加了 30%，而浪费却减少了。

  同样，预测资产优化将预测性、规范性和预测分析与流程的优化相结合，以创建混合数字孪生——融合物理和模拟数据来为决策提供信息。

  通过对资产健康和性能的全方位了解，运营商可以更早察觉缺陷，更准确地确定原因，并预测实施解决方案的最佳时机。运营正常运行时间和可用性得到最大化，来提升盈利能力和可持续性。将这些见解反馈到未来资产的设计中，可以开启持续改进的循环。

  当整个生态系统价值链中实时数据和智能洞察的访问实现民主化时，工业转型的下一步——工业元宇宙——就已准备就绪。

  这项改变游戏规则的技术只是一种将团队虚拟地聚集在一起，以便他们更好地完成工作的方式。在工业元宇宙中，人们围绕实物资产的实时表示进行虚拟协作，并可随时获取实时数据和分析。

  工业元宇宙将成为数字孪生之上的一层协作——工业AI将充当助手的补充角色，为人类决策者带来更敏锐、更准确的见解。

  工业元宇宙只是工业单位现在有技术投资的合理延伸。显然，它提供了更紧密的互动，并利用工业数据来激发创新并推动新价值。可以将其视为将一直增长的数据量转化为可持续回报的最明智方式。

  只有当工业实体与内部和外部合作伙伴共享数据时，他们才能真正利用推动下一波可持续增长所需的竞争洞察力——即使是在颠覆时期。