各行业正在生成和存储规模日益庞大的数据。
妥善掌握这些信息，能够大幅提升企业的生产力、创新能力和可持续发展水平，但也有一些陷阱需要警惕。
以下是几家充分把握数字革命机遇的组织案例。
工业数据大约每两年翻一番。2021年，各行业创建、捕获、复制和消耗了74泽字节数据——预计到2023年将增至130泽字节。数据如此迅速增长也带来了问题，因为海量数据本身并无用处。
要释放洞见、为企业创造价值，就必须对数据进行整理、结构化和分析。数据科学家平均最多有60%的时间花在收集、清理和汇总数据上，而非提炼洞见。
既然如此多的时间都用于收集数据，能够有效掌握数据的企业将在生产力、创新和可持续发展方面获得竞争优势，也就不足为奇了。我们估计，有效利用数据的企业，其生产力因此可提高一倍。
生产力和增长都攸关重大，能够收集、整理、管理和分析数据的数字解决方案显然正迅速成为全球经济的支柱。数据必须以决策者易于使用的方式收集并置于具体情境中。为此，需要针对特定工业应用打造分析工具和人工智能（AI），使其能够理解数据，并将其串联成一条连贯的数字主线，贯穿企业运营的各个环节。借助这些洞见，企业可以发现规律和异常，并利用AI推动整个商业模式从被动响应转向主动决策，从而提高效率、促进可持续发展。
诸如威立雅、SCG Chemicals和Commonwealth Fusion Systems 等组织正在采用混合架构，涵盖从边缘计算、工业物联网（IIoT）到云端的各类系统， 以提升灵活性、可扩展性和成本效益。更广泛的全球互联使这些企业能够轻松快速地处理海量数据。
通过软件即服务（SaaS）和混合云架构，将低成本传感器、IIoT设备与较为传统的工业系统平稳、无缝地连接起来，将推动人机对话和互联物体的迅速扩展。这是各行业可持续发展的未来，也预示着第五次工业时代的开端：这一时代将融入更多人类智能，并在疫情推动下加速到来。
利用数据描绘未来产业
工业企业要实现增长和可持续发展目标，首先都需要建立工业信息基础设施，以收集数据、确立基准并持续追踪进展。测量和监控听起来并不复杂，但鉴于现代工业运营的复杂性，这往往是一项艰巨而耗时的工作，很容易导致不同地点的数据集互相矛盾，信息也很快过时。
对于认真对待绩效评估与改进、并致力于推动脱碳的企业而言，统一的工业信息平台从未像现在这样重要。事实上，一些企业正借助数字工具推动更深层次的创新。
全球汽车制造商丰田建立了一套统一的能源监控与管理系统，覆盖八家工厂，将能源消耗数据的汇总和验证时间从数小时缩短至数秒。该系统还为丰田管理层提供直观的趋势分析和智能报告，便于优化碳效率，并迅速发现可能造成不利碳影响、若不及时采取纠正措施便会产生后果的运营异常。如今，丰田团队可以实时查看并衡量公司实现其全球工厂到2050年净零排放承诺的进展。
释放可再生能源的潜力——借助整合信息
在政府政策支持力度加大，以及COP26前后宣布更具雄心的清洁能源目标的推动下，国际能源署目前预计，到2026年，可再生能源将占全球电力装机容量增量的近95%，其中仅太阳能光伏就将贡献一半以上。在这一领域，以数据为核心、针对特定行业的运营模式同样能在加速可再生电力发展和扩大其规模方面发挥重要作用。
一个很好的例子是美国电力公司Dominion Energy。该公司采取以数据为核心的方法来确保电网平稳运行，并安装工业信息管理系统，统一电网运行数据，以便优化对客户的能源供应。公司实现了三个目标：首先，为内部工程师提供准确、可信的能源来源和电力流向数据，以优化电网；其次，将大量数据整合到一个界面中。第三个目标让团队始料未及：他们发现，除了优化电力带来的益处，公司自身的运行绩效数据对客户也有价值。客户可以据此实时验证其净零承诺，并通过数据记录证明自己采购和使用了可再生能源。这项益处帮助Dominion开辟了新的收入来源，也为电网进一步脱碳铺平了道路。
以新思维把握新机遇
在我们的新世界取得成功，关键在于采用全新的数字化思维。随着企业将重心转向以数据为核心的运营、简化流程、减少无效工作，以创造价值并推动可持续发展，其敏捷性和韧性也会随之增强。
这就是数字化转型带来的前景。正如这些案例所示，许多企业已经在采用这种创新方法。
