关于数字化转型的讨论已不再聚焦于是否投资数据基础设施，而是如何高效地扩展它。一场现场讨论中，一个明确的主题浮出水面：工业数据运营（Industrial DataOps）不再是可选项——而是必需品。

从陌生到不可或缺：工业数据运营的崛起

就在几年前，工业数据运营对许多制造商来说还是一个陌生的概念。如今，它已成为一线优先事项，推动这一变化的是对清洁、上下文化的数据的需求，这些数据用于支持人工智能（AI）、实时分析和工业自动化。制造商现在明白，成功的数字化转型依赖于强大的数据战略——而数据运营正是连接、准备和管理数据所需的学科。

AI的快速发展加速了这一转变。过去，AI的应用主要局限于基于云的场景，而现在它已经在边缘设备、云端以及本地数据中心运行。这种多环境部署要求一致且高质量的数据流——而这正是数据运营的关键所在。

上下文为王：为什么仅靠原始数据远远不够

智能制造的核心是遥测数据——机器设置、传感器输出和事件日志。虽然这些数据是基础性的，但如果没有上下文，它们往往毫无用处。将遥测数据与制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、计算机化维护管理系统（CMMS）及其他运营系统的信息结合，才能将其转化为可操作的洞察。

例如，在进行预测性维护时，仅仅知道电机振动异常是不够的。你还需要了解：

• 设备当时正在运行什么任务
• 是否同时触发了报警
• 环境或工艺条件是否导致了问题
• 来自质量或维护系统的历史数据

工业数据运营能够实时合并遥测数据和事务性数据，为分析平台、仪表板或AI模型提供准备就绪的数据。如果没有这一层上下文化处理，即使是复杂的AI也可能产生无关或误导的结果。

从试点到规模化：跨行业的实际应用案例

包括汽车、食品饮料、制药、医疗器械、石油天然气以及纸浆和造纸在内的多个行业的制造商正在采用工业数据运营来实现多样化的应用场景。

实例包括：

• 纸张生产中大型电机的预测性维护
• 跨生产线的跨站点性能基准测试
• 数据驱动的故障排除与针对性的“老虎队”协作
• 基于云的分析，将边缘遥测与PI或EMS等传统系统结合

采用数据运营框架的公司可以快速从概念验证过渡到规模化部署。一家制造商在六个月的规划阶段后，仅用八周时间就将其解决方案推广到了40个工厂。这表明前期深思熟虑的数据战略能够为后续快速、大规模的影响奠定基础。

真正的瓶颈：人才，而非技术

有趣的是，许多组织的限制因素并非技术本身，而是实施和管理这些系统的运营技术（OT）和信息技术（IT）人才的短缺。数据运营平台可以通过简化部署并减少部门之间的摩擦，帮助企业加速内部团队的成长并更快地扩展规模。

通过消除工程师手动处理数据的负担并自动实现上下文化，组织可以将有限的资源重新分配到优化和创新等高价值工作上。

为什么是现在？AI、边缘计算与制造业的未来

对强大数据运营需求的紧迫性源于几个关键趋势的交汇：

• AI正从试点项目转向生产工作流程
• 边缘计算需要实时、本地化的数据处理
• 制造商需要更快地做出决策并降低风险
• 数据需要为特定领域的消费者（如维护、质量、生产和业务分析师）结构化

在这些趋势的共同作用下，显然工业数据运营已不再是辅助功能——而是现代工业技术堆栈的基础。

构建一次，频繁扩展

采用工业数据运营的公司报告称，其部署时间节省了10倍，价值实现速度也显著加快。一旦第一个应用场景上线，后续的应用场景可以迅速扩展——因为基础设施和知识已经到位。

随着全球竞争加剧，AI逐渐成为工厂运营的核心，拥有结构化、可扩展且智能的数据战略将成为行业领导者与落后者之间的分水岭。