物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能（AI）之間的聯(lián)系是不可抗拒的。正如有線文章所說，IoT‘將產(chǎn)生一個大數(shù)據(jù)的寶庫’，‘跟上它的唯一方法是獲得機器學(xué)習(xí)所隱藏的洞察力?！?/p>

對于殼牌的IT首席技術(shù)官Johan Krebbers來說，這是不容談判的?！癐oT本身就沒用了，”他解釋道?！爸挥挟?dāng)我們獲取數(shù)據(jù)，并將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)據(jù)，數(shù)字化并幫助決策者時，它才會變得有用?！?/p>

成立于1907年的殼牌公司，與許多已經(jīng)經(jīng)營了一個多世紀(jì)的創(chuàng)新公司一樣 - 將通用電氣視為另一個例子 - 多年來一直在做物聯(lián)網(wǎng)。當(dāng)然，它當(dāng)時并未被稱為IoT; 殼牌最早的創(chuàng)新之一是在20世紀(jì)70年代提供水下機器人。

然而，最近機器學(xué)習(xí)的興起 - 為了促進實時洞察，以及提供自學(xué)機制 - 已經(jīng)邁出了下一步?！拔覀儽仨毚_保我們已經(jīng)完成了整個端到端的工作流程，”Krebbers補充道?！罢?wù)撐锫?lián)網(wǎng)本身就是浪費時間。物聯(lián)網(wǎng)本身只能進行數(shù)據(jù)收集 - 你需要所有的事情來共同決策?！?/p>

理論上聽起來都很棒。然而，許多組織正在努力冒險。早在2016年，思科副總裁Maciej Kranz發(fā)布了物聯(lián)網(wǎng)，這是公司開始物聯(lián)網(wǎng)旅程的指南，概述了商業(yè)價值主張，組織和文化變革以及如何避免錯誤。

今年早些時候，克蘭茲發(fā)布了一個額外的工作手冊以提供進一步的幫助。在評估技術(shù)準(zhǔn)備情況的部分，組織必須回答他們是否能夠連接和訪問所有數(shù)據(jù)以確保它流向所有數(shù)據(jù)。“物聯(lián)網(wǎng)不需要最新的技術(shù)，”該書斷言?！澳憧梢院唵蔚貙⒛阋呀?jīng)擁有的系統(tǒng)連接在一起。僅此一點就會產(chǎn)生新的價值?！?/p>

但是，如果您的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，該怎么辦？克雷伯斯當(dāng)然不認為這是一個問題?！拔也惶珦?dān)心數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因為你永遠無法獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，”他說。“如果你等到那，等到奶?；丶?，你就等不及了。

“你必須使用你今天擁有的數(shù)據(jù)，開始使用它，讓它可見，然后開始改進，”Krebbers補充說。“無論您今天擁有什么數(shù)據(jù)，立即開始使用它。否則，你可以度過余生，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。..。..過去500年我們已經(jīng)做到了，而且我們沒有成功?！?/p>

鑒于石油和天然氣行業(yè)的復(fù)雜程度，這一點值得注意。正如一家試圖破壞該行業(yè)的公司去年向我解釋的那樣，石油和天然氣是“一個行業(yè)中工業(yè)過程的A到Z”，涉及水，工程，基礎(chǔ)設(shè)施，分銷等。然而，這一點仍然存在。

“這很復(fù)雜，但你需要開始，”克雷伯斯說。“你不能使用質(zhì)量差的數(shù)據(jù)作為不這樣做的理由 - 這是一個非常糟糕的借口。”

因此，消息很簡單。圍繞這些新興技術(shù) - 包括區(qū)塊鏈，而Krebbers稱這將對企業(yè)產(chǎn)生“巨大影響” - 而不是開始，這已經(jīng)不夠了。結(jié)果令人驚嘆 - 殼牌尼日利亞通過使用傳感器監(jiān)測油田，節(jié)省了超過100萬美元。

Krebbers將于下周在阿姆斯特丹歐洲物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)博覽會上發(fā)表關(guān)于IoT如何成為“人工智能數(shù)據(jù)驅(qū)動器”的重要文章 - 它肯定會成為一個值得關(guān)注的會議?！澳阈枰纯炊说蕉说墓适拢彼a充道。“你可以從今天開始，因為許多公司今天已經(jīng)擁有物聯(lián)網(wǎng)，你不需要花哨的東西 - 當(dāng)然數(shù)據(jù)是所有這些的核心?！?/p>