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作者 Authors
Wael William Diab, Alex Ferraro, Brad Klenz, Shi-Wan Lin, Edy Liongosari, Wadih Elie Tannous, Bassam Zarkout.
2 業務視角
業務視角關注利益相關者的關切，包括業務決策者，例如進階管理人員、董事會成員、總經理，以及技術經理和廠長。該視角涵蓋了他們在業務和監管背景下建立人工智能驅動的工業物聯網系統的業務願景、價值觀和目标。
圖2-1：工業人工智能架構的業務視角。來源：IIC。
如圖2-1所示，該視角的主要考慮是通過直接提高投資回報率來最大化對組織及其生态系統的價值。例如，人工智能可以更有效地提供洞察力，如增加生産吞吐量、避免或減少營運成本、提供更高的利潤率、實作新的能力、減少錯誤、降低庫存、改善安全性、做出更好更快的決策以及提高産品品質。
人工智能的應用也可以間接地最大化價值，因為它改善了社會方面的影響。例如，人工智能可以提高疾病診斷的準确性，幫助專家更好地預測自然災害，通過對學生進行一對一輔導來改善教育，促進職場領域的逐漸演進，并通過使自動化系統和機器人執行危險任務來降低職業風險。這些間接（或直接）的好處也可以引領組織投資回報率的改善。
2.1 從資料密集環境中挖掘有價值的洞見
工業物聯網系統通過連接配接裝置、人員和環境生成大量資料，并在組織的各個業務領域和生态系統之間形成複雜的關系。
這些龐大的資料具有大資料的典型特征，例如資料量大、種類多樣、速度快、真實性和擁有價值（或缺乏價值）。 “價值”可能難以捉摸，但組織可以利用人工智能分析和挖掘這些資料中的有價值的洞見。這有助于組織識别改善投資回報率、做出有效決策并發現組織可能面臨的潛在風險：财務、營運、治理等。
人工智能使得價值捕獲在越來越多的用例和行業中變得多樣化。一份研究簡報估計，在19個行業的九個業務功能中，人工智能應用每年有潛力創造3.5萬億至5.8萬億美元的價值。
另一項研究估計，到2030年，人工智能将為全球國内生産總值增長26%，相當于對經濟的貢獻達到15.7萬億美元。人工智能的最重要價值驅動因素不是技術本身，而是“它所應用的地方與利潤之間的關系的緊密度。”
2.2 實作數字化轉型
應用人工智能技術可以幫助企業實作智能數字化轉型，并促使新型具有變革性的業務形态被創造。人工智能還可以作為數字化轉型（DX）倡議的催化劑，為組織創造比産品設計知識産權更多的價值。
數字化轉型是一段旅程（見圖2-2），從組織面臨的“日益增加的挑戰”到能夠應對這些挑戰并實作“更好和變革性的成果”。這一旅程以業務、技術和可信度因素為支撐。
在數字化轉型的旅程中取得成功需要利益相關者的積極參與，他們會帶來不同的觀點和不同的期望，關于數字化轉型對他們而言意味着什麼：戰略、計劃、流程、項目或技術。
圖2-2 數字化轉型之旅。來源：IIC。
人工智能在颠覆組織并推動其數字化轉型之旅中扮演着重要角色。雖然一些人工智能應用是專業而有選擇性的，但大多數應用具有颠覆性和變革性的特點。
2019年，國際資料公司（IDC）預測到2021年，75%的數字化轉型項目将利用人工智能服務。這一預測已經成為現實。人工智能使組織更具創新性、更靈活、更高效和更具适應性。在工業領域，它使機器能夠確定自身正常和最佳運作，它能測量并優化過程的生産力，并提供預測性維護建議。
基于人工智能的工業物聯網系統還為商業和公共實體提供了重新評估、優化和重新配置其員工以适應新興數字工作場所的機會。
2.3 組織未來發展的保障因素
AI技術賦能的數字化企業是一種智能數字化企業，它有能力向前看并将AI用作提前預警系統，用于發現尚未被考慮的問題，如業務威脅和錯失的商機。這相當于發現了“你不知道自己不知道的東西”。這可以将組織推向一個不同的水準。
AI作為這種“未來保障”角色的代理人的能力對于那些需要将在工業物聯網系統中執行的功能與在業務系統中執行的功能進行整合的組織尤其有價值。這涉及到關鍵系統特性、最佳實踐群組織文化的複雜融合。AI技術非常适合跨越這種內建的IT/OT環境，并揭示人類無法辨識的威脅和機遇。
除了對組織的深遠影響外，AI可能最終重新定義IT對組織的戰略價值，提高了對AI治理的需求。
2.4 AI的采用準備度
大多數以AI為重點的出版物側重于AI模型本身的設計和開發考慮。本節着重讨論使AI模型适用于企業（包括工業和其他領域）所需的準備和成熟度要求，如何定義AI應用的需求，如何持續改進AI模型，以確定在應用和特定領域中的正确性、準确性和公平性，在社會環境中為這些應用定制通用模型。
一般來說，要在AI環境中達到成熟度，應重點關注以下方面：
- 自動化：為客戶和利益相關者提供新的可能性，
- 資訊共享：向決策者和規劃者提供預測和見解，
- 發現：為提高效能和效率提供基準，
- 轉型：打造智能驅動型企業。
Gartner進一步将AI成熟度分為五個級别：
- Level 1，意識：對AI的早期興趣，存在過度炒作的風險，
- Level 2，活躍：在資料科學的背景下進行AI實驗，
- Level 3，營運：AI投入生産，創造價值，
- Level 4，系統化：AI在數字化流程和價值鍊轉型中得到廣泛應用，
- Level 5，變革性：AI成為業務基因的一部分。
根據Gartner的建議，希望有效使用AI的組織應該力争達到3級或更高的成熟度水準（即在其功能中應用機器學習，在模型維護和建立新資料流水線方面擁有機器學習工程師，并擁有支援基于AI技術流程的基礎設施）。計劃利用工業AI實作數字化轉型的組織應該至少達到4級，擁有支援基于AI技術流程的IIoT系統基礎設施，并在現場擁有接受過AI教育訓練的員工。
IIoT系統的生命周期很長（例如幾十年）。這比AI技術需要達到所需的準備度和成熟度水準以有效應用于IIoT系統的時間要長。
在IIoT系統中使用特定的AI技術的決策應該基于短期的準備度和成熟度，以及中長期的考慮因素。在某些情況下，中長期的考慮因素可能是決定是否使用AI的關鍵因素，同時需要采取适當的緩解措施來應對初始階段的準備度和成熟度不足。
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