智慧运维实现资产价值释放。

到2025年，全球物联网设备产生的数据将达到79.4兆字节（ZB），也就是79万亿千兆字节。这一数据爆炸在基础设施行业带来了最大的挑战。现在，几乎每一个收购或建造的资产都内置了一个连接传感器，或者可以以微不足道的成本添加传感器。他们将这些来自维护报告和资产检查的数据和信息结合起来。因此，许多基础设施运营商发现他们每天都被TB级数据淹没，几乎涵盖了他们资产状况和运营的方方面面。

的确，由于整个库存的物流改造，没有传感器的老化资产确实面临进入壁垒。这本身就是一个问题，因为在一个智能主导的世界里，人们被抛在了后面。但是现在越来越多的资产所有者在他们的建筑中加入了传感器，从而获得了大量的数据。

如果没有正确的数据模式、战略和运营模式，组织将无法有效地使用这些数据，其中大多数将会丢失。坦率地说，资产所有者正在努力跟上步伐。他们经常雇佣整个控制室的分析师，他们整天观察实时或接近实时数据(通常是错误的警报)，试图找到优先维护任务。他们仍然经常错过重要的事情。简而言之，他们已经成为数据盲人。

这种方法几乎不可能有效预防意外故障。在最坏的情况下，增加数据工人数量的成本将被减少现场工作的工程师和技术人员的数量所抵消。也就是说，即使数据团队及时、正确地识别问题，也不会有足够的技术人员在正确的时间范围内解决问题。

如何帮助机器学习？

智能运维(O&M)目标是在正确的时间将正确的信息交给正确的人，这样资产所有者才能做出正确的决定。现在，机器学习功能可以通过从每个资产中收集最有价值的数据，更有效地处理这些信息来实现。基础设施运营商可以从现有资产中释放新的价值，并做出更好的战略和战术决策，通常只关注对关键性能指标有实际影响的变量——通常与避免计划外停机有关的变量。

知道你想跟踪的最有价值的数据点，也会告诉你把传感器放在第一位。大多数组织会发现，在经济上随处安装传感器是不可行的，尤其是当他们改造旧资产时。数据收集的战略方法总是优于将传感器放置在随机位置或随处可见的散弹枪。

下一步是确保数据被推送到正确的应用程序。通常，你需要一个仪表板和报警系统，这样分析师就可以一目了然地检查重要的变量，并在关键变量超过预设阈值时提醒操作人员。这使得公司能够快速响应任何可能偏离峰值性能风险的资产。

确保在正确的时间收集正确的数据也很重要——当数据与公司的运营和维护以及更广泛的业务目标有关时，它会触发警报。这是在能源部门、交通、水利基础设施等领域，不仅在数据驱动的维护方面，在客户运营的特定领域也有专家的帮助。

虽然传统上，我们倾向于从金钱、时间和节约的角度考虑效率——数字化使我们能够以更好的成本和速度做事——增强的数据和机器学习能力也允许资产所有者跟踪气候效益，净零目标和可持续性——所有这些都成为衡量的关键绩效指标。

如果我们做对了智能运营，我们将能够更大程度地预测资产的性能，并真正开始依赖它们，而不是失控和持续灭火。在相对较短的时间内，它可以对总投资回报率、失败间隔时间和公司运营的可持续性等绩效指标产生可衡量的影响。这种智能的、数据驱动的O&M方法也可以帮助改善未来的投资决策，增加资本投资回报。

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标签：物联网,智慧运维,智慧运营,机器学习