到2025年，物聯網設備在全球產生的數據量將達到79.4兆字節(ZB)，即79萬億千兆字節。在基礎設施行業，這種數據爆炸帶來的挑戰最大。

現在，我們管理、看到收購或建造的幾乎每一項資產都內置了連接傳感器，或者能夠以微不足道的成本添加傳感器。他們將這些來自維護報告和資產檢查的數據情報結合起來。因此，許多基礎設施運營商發現自己每天都被TB級的數據淹沒，幾乎涵蓋了其資產狀態和運營的方方面面。

的確，沒有傳感器的老化資產確實面臨進入壁壘，因為改造整個庫存的物流。這本身就是一個問題，因為在一個智能主導的世界里，人們被拋在了后面。

但越來越多的資產所有者現在正在他們的建筑物中添加傳感器，并因此獲得大量數據。

如果沒有正確的數據模式、策略和運營模式，組織將無法高效地使用這些數據，并且其中的大部分會丟失。坦率地說，資產所有者正在努力跟上步伐，他們經常雇用整個控制室的分析師，這些分析師整天觀察實時或接近實時的數據(通常是錯誤警報)，試圖找到優先維護任務。他們仍然經常錯過重要的事情。簡而言之，他們變成了數據盲。

以這種方式有效地預防意外故障幾乎是不可能的。 在最壞的情況下，增加數據工作者數量的成本將被減少現場工作的工程師和技術人員數量所抵消。

這意味著即使數據團隊及時正確地識別問題，也可能沒有足夠的技術工人在正確的時間范圍內解決問題。

機器學習如何提供幫助

智能運維 (O&M) 的目標是將正確的信息在正確的時間交到正確的人手中，以便資產所有者做出正確的決策。 機器學習功能現在可以通過從每項資產中收集最有價值的數據并更有效地處理這些信息來實現這一點。 通過只關注那些對關鍵性能指標有實際影響的變量——通常是那些與避免計劃外停機有關的變量——基礎設施運營商可以從現有資產中釋放新價值，并做出更好的戰略和戰術決策。

了解您希望跟蹤的最有價值的數據點還將告知您將傳感器放在首位的位置。 大多數組織會發現將傳感器隨處安裝在經濟上是不可行的，尤其是當他們在舊資產上進行改造時。 數據收集的戰略方法總能勝過將傳感器放置在隨機位置或隨處可見的散彈槍方法。

下一步是確保數據被推送到正確的應用程序。 通常，您需要一個儀表板和警報系統，讓分析師能夠一目了然地查看重要變量，并在關鍵變量超過預設閾值時提醒操作員。 這使公司能夠對任何可能有偏離峰值性能風險的資產做出快速反應。

確保在正確的時間收集正確的數據也很重要——并且當數據與公司的運維和更廣泛的業務目標相關時，它會觸發警報。 這就是擁有專家的幫助，不僅在數據驅動的維護方面，而且在客戶運營的特定領域——無論是能源部門、交通、水利基礎設施還是其他領域。

雖然傳統上，我們傾向于從金錢、時間和節省的角度來考慮效率——數字化使能以更好的成本和速度做事——增強的數據和機器學習能力現在也允許資產所有者跟蹤氣候效益等事情， 凈零目標和可持續性——所有這些都成為衡量的關鍵績效指標。

如果我們把智能運維做對了，我們將能夠更大程度地預測資產的性能并真正開始依賴它們，而不是失控和不斷救火。 在相對較短的時間內，它可以對績效指標產生可衡量的影響，例如總投資回報率、失敗間隔時間和公司運營的可持續性。 通過提供對資產性能的可靠洞察，這種智能的、數據驅動的 O&M 方法還可以幫助改進未來的投資決策并增加資本投資回報。