数据驱动型可持续运营的 3 个关键元素

要在运营时实现可持续发展和生产力目标，就需要从数据入手。好消息是或许您已有相关数据，可协助推动进步、提升成果。

了解自己拥有哪些数据，有助于制定更好的路线图、避免运营时产生不必要的成本和复杂性。尽管未来您可能需要另作投资，但请记住，目前的运营技术中还有价值尚待释放。

了解可利用现有解决方案获得哪些数据，有助于尽可能地提高投资回报，同时也提供了一个起点，可用于：

• 生成数据基线和报告
• 识别机会领域
• 追踪目标达成进度

这些数据之后可为制定切实可行的方案提供信息来源，实现过程改进。例如，确定能源使用基线后，就可以挖掘出使用模式，为改善 ESG 报告、减少消耗铺平道路。这类方案不仅能够达成可持续发展目标，还能够保障效率、成本节省和生产力目标的实现。

需要做些什么？

仔细盘算自己的现有自动化解决方案。检查由其所创建和收集的数据，评估如何将这些数据用于达成可持续发展（以及生产力）目的。考虑与自动化专家合作，因为他们可能更有能力代您执行审查。

或许您已有现成感应器和机械来为您提供生产效率数据或能源使用指数。但也有可能需要再配备更多感应器来获得必要的数据精确度。但是大多数情况下，作为可持续发展相关数据的来源，现有设备已经发挥了重要作用。

例如，现有工业控制和自动化硬件和软件通常都能够作为能源数据来源，提供的能源数据会情景化为站点、生产区、生产线以及机器层面的生产数据。将这些数据情景化并集成到运营之后，可以协助揭示更深刻的资源影响，例如，耗水量较大的过程中所消耗的能源。同样，这类数据还能够满足排放报告等关键业务需求。

评估能否快速显示关键数据并进行快速分析。在某些情况下，需要费一些功夫才能够优化数据显现、建模和聚合的方式。不论您当前处于什么状态，利用现有解决方案绘制可持续发展相关数据图，能够助您充分发挥现有资源的价值、识别差距以调整投资优先顺序。

要达成可持续发展目标，首先需要访问值得信赖的情景化数据，以满足监控和报告目的。

对数据进行情景化处理并确定数据有效性后，下一步是根据这些数据和高级算法自动执行操作，以达成优化目的。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等技术可为控制系统响应提供指导、揭示持续改进的机会。

基于数据和算法自动执行操作不仅可助您从过程改进升级到性能优化。过程变量和资源消耗每一天都会予以微调，确保将资源用到需要的地方。

有了 ML 和 AI 后，系统能够基于预测的条件来动态且实时地调整过程，进而大幅提升效率，让企业得以大规模实现可持续发展目标和生产力目标。

需要做些什么？

评估高级分析功能。您可能拥有相关工具，能够对数据建模并发现切实可行的见解。但是如果存在缺口，请记住与部署新硬件相比，补足 ML 和 AI 功能可能更简单、更快速。

识别高价值用例以收获预测性见解。例如，可训练算法来预测特定生产线、机器或组件的能源使用情况，进而检测异常并设置可触发纠正措施的规则。可执行类似建模来预测其他场景下的主机，例如，何时需要维护设备，或者何时需要在水处理作业中更改化学剂注入选点。

连接到控制系统以实现自动改进。将算法与自动化系统搭配使用可促成优化达到新的高度。例如，在智能水压管理场景中，能够预测及主动管理压力波动从而减少压力泄漏、提高可靠性。

能够提供基于自动化系统的智能层的高级过程控制解决方案正是为此而设计的。这些解决方案会持续评估目前及预测的数据，将这类数据与需要的结果相比较，然后再主动推进改变。这样就能够自动减少过程变数、优化资源使用。

数据驱动型可持续发展方法最终必须扩展至完整的产品生命周期和价值链中。

企业首先要做的就是从运营和生态系统中收集数据并进行情景化处理，接着，自动执行操作以从性能改进进阶为性能优化。这样就为实现全面且可扩展的改进奠定了基础。

由于可持续发展报告不断成熟和完善，而产品也在持续演变，调整就变得至关重要。拥有高品质数据流可让企业的运营团队根据监管合规要求和不断涌现的需求进行调整。

将分析和 AI 解决方案与自动化相结合之后，可协助企业降低成本和碳排放，且不影响市场定位或定价。

备齐这些功能后，优化以实现可持续发展将不只是生产重心，而是需要持续、大规模推进的业务过程。发起有组织的优化活动，让您能够推进更大型方案，打造更加可持续的世界。

需要做些什么？

设置可供扩展的数据和分析功能。要在整个价值链中迈向更加可持续的运营模式，就需要创造稳定的可操作数据流，以获得见解并改进资源使用情况。您可以从一部机器开始，再慢慢扩大规模。接下来，对数据进行分析和建模，收集见解以改进资源使用。您可以从一条生产线开始，逐渐扩大到覆盖整个作业线。

确立可持续改进的操作系统。挖掘数字化、可持续发展见解，以及推进改变的过程为闭环改进提供了基础。完全自动化的持续改进方法需要融合 IT/OT，将不同生产阶段的数据汇总为一个数字主线，最终覆盖到整个价值链。如此顺畅的数据流能够让您全面了解资源使用情况，形成协作式方法以改进和优化。