當(dāng)AI和ML技術(shù)成為人們的話題時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義和商業(yè)價(jià)值又向前躍進(jìn)了一步。

一個(gè)典型的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目可以產(chǎn)生幾十甚至上百個(gè)重要的交付成果。與項(xiàng)目管理方面的交付成果不同，許多技術(shù)上的交付成果都可以通過使用AI/ML技術(shù)得以提升。

以下是利用AI/ML技術(shù)可以提升的一些主要數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目交付成果。在規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目時(shí)，請(qǐng)考慮將這些概念納入其中。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善

數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃是否成功很大程度上取決于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。遺憾的是，許多應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)質(zhì)量并不高。人工分析和糾正數(shù)據(jù)錯(cuò)誤是一項(xiàng)昂貴、耗時(shí)和繁瑣的工作。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)來快速識(shí)別錯(cuò)誤，并以極高的準(zhǔn)確度提出修改建議。這種能力可以在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)縮短工作時(shí)間，降低成本，從而可提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃的成功率。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量帶來的好處包括：

數(shù)據(jù)分析給出的建議具有更高的可信度。

更好地了解運(yùn)營績(jī)效。

上報(bào)的 KPI 準(zhǔn)確性具有更高的可信度。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

由于許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在非結(jié)構(gòu)化文檔中，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中，因此，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目中收獲價(jià)值幾乎總是受阻。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)快速處理大量非結(jié)構(gòu)化文檔，以找出搜索詞和元數(shù)據(jù)，然后將其存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。特定行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則庫可用作初始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以開發(fā)出必要的模型。

這種轉(zhuǎn)換帶來的顯著好處包括：

在許多企業(yè)中首次通過搜索詞和元數(shù)據(jù)從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中收獲業(yè)務(wù)價(jià)值。這一好處在過去的企業(yè)中是無法實(shí)現(xiàn)的。

簡(jiǎn)化對(duì)(從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢所需的數(shù)據(jù)分析軟件。

顯著提高對(duì)之前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢效率。

軟件開發(fā)速度加快

幾乎每個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目都會(huì)開發(fā)一些定制軟件，通常用于執(zhí)行數(shù)據(jù)集成工作。

工程師可以利用AIGC來編寫軟件代碼草稿。這些草稿仍需經(jīng)過軟件開發(fā)人員的仔細(xì)審核和測(cè)試。不過，使用AIGC來開發(fā)定制軟件可以減少工作量，從而可以降低成本，提前完成任務(wù)。

利用AI/ML技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化升級(jí)

許多企業(yè)至少已對(duì)部分業(yè)務(wù)流程實(shí)施了自動(dòng)化，并從中獲益。然而，大多數(shù)自動(dòng)化過程非常僵化，缺乏靈活性或適應(yīng)性。

利用AI/ML技術(shù)升級(jí)自動(dòng)化過程，可提升自動(dòng)化的以下優(yōu)勢(shì)：

產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。

提高資本和勞動(dòng)的生產(chǎn)率。

降低成本。

減少人工操作。

減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間。

減少人為錯(cuò)誤。

提高生產(chǎn)安全性。

數(shù)據(jù)分析能力的提升

企業(yè)往往是因?yàn)楝F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析能力無法實(shí)現(xiàn)足夠的價(jià)值而開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。通常，通過更大范圍整合應(yīng)用程序來獲取更多可用數(shù)據(jù)，從而有機(jī)會(huì)提升數(shù)據(jù)分析能力。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)來提升數(shù)據(jù)分析能力，獲得以下好處：

減少處理大型查詢所需的時(shí)間。

找出使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以發(fā)現(xiàn)的趨勢(shì)和模式。

生成具有更高可信度的預(yù)測(cè)。

使用復(fù)雜的算法。

自動(dòng)執(zhí)行各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)，以減少相關(guān)的人工勞動(dòng)。

必要時(shí)支持實(shí)時(shí)洞察。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化升級(jí)

許多企業(yè)已實(shí)施了一些應(yīng)用程序，從而可以利用其 SCADA 系統(tǒng)生成的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 數(shù)據(jù)。

工程師可以利用AI/ML技術(shù)，通過實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)以下系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程來提高整體效率：

過程控制系統(tǒng) (PCS)。

制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)。

企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP)。

其好處是：

降低單位成本。

降低廢品率。

更容易對(duì)需求變化或供應(yīng)鏈問題做出反應(yīng)。

數(shù)據(jù)擴(kuò)充

通常，現(xiàn)有的公司數(shù)據(jù)不足以訓(xùn)練ML模型。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏足夠的多樣性，則這些模型就會(huì)表現(xiàn)很差。數(shù)據(jù)擴(kuò)充是通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的示例數(shù)量，使模型能夠看到和學(xué)習(xí)到更多樣化的數(shù)據(jù)，從而可以推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。

如果您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目涉及到為ML技術(shù)生成高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，那么將公司數(shù)據(jù)擴(kuò)充形成新的數(shù)據(jù)集，可以為您帶來更多價(jià)值。

網(wǎng)絡(luò)安全防御

有時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目會(huì)將網(wǎng)絡(luò)安全視為工作范圍之外的事情，或無意中破壞現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全防御。這些情況都會(huì)增加企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。

相反，工程師可以利用AI/ML技術(shù)來加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御。AI技術(shù)可以通過以下方式加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御：

更好地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件。

通過學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)一些未知威脅。

識(shí)別那些不同于正常網(wǎng)絡(luò)行為的情況。

掃描日志文件，查找與入侵相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，這是一項(xiàng)耗時(shí)且不適合人工完成的工作。

持續(xù)處理單調(diào)重復(fù)的安全工作。

尋找外部數(shù)據(jù)源

當(dāng)企業(yè)將外部數(shù)據(jù)源與內(nèi)部數(shù)據(jù)源整合在一起時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目往往會(huì)變得更有價(jià)值。

工程師可以利用AIGC來找出一些企業(yè)應(yīng)考慮使用的外部免費(fèi)、開源和付費(fèi)的數(shù)據(jù)源。

AI/ML技術(shù)可以為工程師開辟新的途徑，以提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目為企業(yè)帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。