并非所有人工智能都是相同的，在工业环境中尝试将“通用”人工智能方法应用于您的数据历史记录，可能会削弱您希望从中获得的任何回报率。人们可能会认为，在大量工厂数据上训练通用AI模型会使模型适应工厂的需求。但是，如果出于安全或设计原因，工厂在有限的条件范围内工作，那么AI模型也会摄取有限的数据并自学在这些有限范围内运行。因此，在工厂数据上训练的通用AI模型可能不像您期望的那般灵活，例如，能够响应实时市场变化并相应地调整生产计划。
更糟糕的是，这种通用AI模型终可能会在工业流程和工厂设备之间产生不准确的相关性或因果关系，从而为决策者提供不正确的见解或规定不正确的后续步骤。这不仅会损害工厂的运行能力，还破坏了工业领域人工智能产品化的能力，并损害了人工智能的整体采用。
通用AI和ML并不可行。改进工厂或炼油厂的数据历史记录以适应更复杂数据环境的需求，意味着使用更具体、更匹配的工业AI——换句话说，已嵌入特定领域应用程序的AI专注于目标业务需求，而不是针对更大的工厂数据池进行培训。
通过基于特定目的而构建的工业AI应用程序来部署AI，而非在整个工厂中应用“通用”AI方法，工业带头者既避免了与实施新技术相关的一些(感知)障碍，又确保AI算法整合了特定于工业流程和现实工程的领域知识。这确保了工业AI既能吸收以特定领域目的为指导的相关数据，又能产生洞察力，让决策者更准确地了解他们的环境。这为决策制定创造了一个安全、可持续和整体的工作流程，保证了可靠的长期结果。
为了支持和实现其盈利能力、生产和可持续发展目标，工业企业须将当前的数据历史库发展为由AIoT战略提供支持的下一代工业级数据管理解决方案，该解决方案为在整个行业部署工业AI应用程序提供了锚固技术。对业务发展而言，拥有能够在整个企业范围内移动和集成海量复杂工业数据的数据历史记录功能至关重要。为此，行业带头者需要投资云就绪、专门构建工业AI基础设施和应用程序，以确保业务面向未来，并适应动荡和复杂的市场条件。
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