【儀表網 儀表企業】西門子在今天舉辦的西門子數據戰略與人工智能應用論壇上發布了《數據戰略——讓數據資產創造價值》白皮書。西門子攜手行業專家和垂直領域用戶，以工業人工智能應用為中心，結合國際技術趨勢和領域最佳實踐，深入探討建立數據資產、發掘數據價值與工業人工智能落地的具體解決方案。
 

　　“企業數字化轉型的目標不僅僅是單個價值鏈上各個環節的集成，而是需要沿著數據的生命周期，實現跨價值鏈數據的自由流動與交互，把知識的價值釋放出來。” 西門子(中國)有限公司執行副總裁、西門子艾聞達中國區總經理朱驍洵表示，“數字化僅僅是工具，并不是企業發展的目標。如果企業沒有明確的戰略發展目標與清晰的數據戰略，盲目地為了數字化而數字化，則會舍本逐末，難以獲得真正的價值。恰如挖掘金礦一樣，數字化工具僅僅是一把鐵鍬，企業的終極訴求是從一切生產管理活動產生的海量數據中，挖掘出有價值的信息，通過提煉形成高附加值的知識與洞察，再與領域模型融合，通過數字孿生使企業數據黃金的價值得以釋放！”
 

　　西門子中國研究院大數據分析研發部總監田鵬偉表示：“工業人工智能的關注點與互聯網和消費領域有很大不同，領域知識和專家經驗的重要性、普遍的工況差異帶來的數據問題、工業場景的高可靠性要求、項目期內投入產出比的測算要求等等，都對工業領域人工智能技術的應用提出了特定的需求。針對這些需求和挑戰，西門子數據分析和人工智能團隊一直在探索打造客戶用得起、用得好的工業人工智能解決方案。”
 

　　數據被認為是土地、勞動力、資本和技術之外的第五類生產要素，堪稱“新型石油”。此次發布的《數據戰略——讓數據資產創造價值》白皮書指出，數據戰略及數據資產建立和管理是落地數字化轉型戰略的基礎和必要保障。白皮書將數據資產定義為“企業的研發、生產、運營、物流等一切管理活動所產生的，企業擁有使用權利的，具有明確來源和意義的，能夠產生業務價值的數據。”白皮書認為，數據資產的建立過程就是數據價值提升的過程，并進一步指出了“數據采集—數據清理—知識圖譜建模—知識中臺建立”四步走方法論，實現數據資產建立和管理，加速企業數據資產增值。此外，白皮書用詳實的案例展現了西門子如何助力客戶實現數字化轉型。