到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將達到79.4兆字節(jié)（ZB），也就是79萬億千兆字節(jié)。這一數(shù)據(jù)爆炸在基礎設施行業(yè)帶來了最大的挑戰(zhàn)。現(xiàn)在，幾乎每一個收購或建造的資產(chǎn)都內(nèi)置了一個連接傳感器，或者可以以微不足道的成本添加傳感器。他們將這些來自維護報告和資產(chǎn)檢查的數(shù)據(jù)和信息結(jié)合起來。因此，許多基礎設施運營商發(fā)現(xiàn)他們每天都被TB級數(shù)據(jù)淹沒，幾乎涵蓋了他們資產(chǎn)狀況和運營的方方面面。

的確，由于整個庫存的物流改造，沒有傳感器的老化資產(chǎn)確實面臨進入壁壘。這本身就是一個問題，因為在一個智能主導的世界里，人們被拋在了后面。但是現(xiàn)在越來越多的資產(chǎn)所有者在他們的建筑中加入了傳感器，從而獲得了大量的數(shù)據(jù)。

如果沒有正確的數(shù)據(jù)模式、戰(zhàn)略和運營模式，組織將無法有效地使用這些數(shù)據(jù)，其中大多數(shù)將會丟失。坦率地說，資產(chǎn)所有者正在努力跟上步伐。他們經(jīng)常雇傭整個控制室的分析師，他們整天觀察實時或接近實時數(shù)據(jù)(通常是錯誤的警報)，試圖找到優(yōu)先維護任務。他們?nèi)匀唤?jīng)常錯過重要的事情。簡而言之，他們已經(jīng)成為數(shù)據(jù)盲人。

這種方法幾乎不可能有效預防意外故障。在最壞的情況下，增加數(shù)據(jù)工人數(shù)量的成本將被減少現(xiàn)場工作的工程師和技術人員的數(shù)量所抵消。也就是說，即使數(shù)據(jù)團隊及時、正確地識別問題，也不會有足夠的技術人員在正確的時間范圍內(nèi)解決問題。

如何幫助機器學習？

智能運維(O&M)目標是在正確的時間將正確的信息交給正確的人，這樣資產(chǎn)所有者才能做出正確的決定?，F(xiàn)在，機器學習功能可以通過從每個資產(chǎn)中收集最有價值的數(shù)據(jù)，更有效地處理這些信息來實現(xiàn)?；A設施運營商可以從現(xiàn)有資產(chǎn)中釋放新的價值，并做出更好的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術決策，通常只關注對關鍵性能指標有實際影響的變量——通常與避免計劃外停機有關的變量。

知道你想跟蹤的最有價值的數(shù)據(jù)點，也會告訴你把傳感器放在第一位。大多數(shù)組織會發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟上隨處安裝傳感器是不可行的，尤其是當他們改造舊資產(chǎn)時。數(shù)據(jù)收集的戰(zhàn)略方法總是優(yōu)于將傳感器放置在隨機位置或隨處可見的散彈槍。

下一步是確保數(shù)據(jù)被推送到正確的應用程序。通常，你需要一個儀表板和報警系統(tǒng)，這樣分析師就可以一目了然地檢查重要的變量，并在關鍵變量超過預設閾值時提醒操作人員。這使得公司能夠快速響應任何可能偏離峰值性能風險的資產(chǎn)。

確保在正確的時間收集正確的數(shù)據(jù)也很重要——當數(shù)據(jù)與公司的運營和維護以及更廣泛的業(yè)務目標有關時，它會觸發(fā)警報。這是在能源部門、交通、水利基礎設施等領域，不僅在數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護方面，在客戶運營的特定領域也有專家的幫助。

雖然傳統(tǒng)上，我們傾向于從金錢、時間和節(jié)約的角度考慮效率——數(shù)字化使我們能夠以更好的成本和速度做事——增強的數(shù)據(jù)和機器學習能力也允許資產(chǎn)所有者跟蹤氣候效益，凈零目標和可持續(xù)性——所有這些都成為衡量的關鍵績效指標。

如果我們做對了智能運營，我們將能夠更大程度地預測資產(chǎn)的性能，并真正開始依賴它們，而不是失控和持續(xù)滅火。在相對較短的時間內(nèi)，它可以對總投資回報率、失敗間隔時間和公司運營的可持續(xù)性等績效指標產(chǎn)生可衡量的影響。這種智能的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的O&M方法也可以幫助改善未來的投資決策，增加資本投資回報。

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