早前，“十四五規劃建議”中6次提及“數字化”，對不同方面提出新要求。大資料、人工智慧正當時，在眾多應用產品當中運營視覺化、生產管控、智慧決策受到了廣泛注意。今天，我們就來看看智慧決策。

為什麼智慧決策能夠在眾多應用中脫穎而出呢？

眾所周知，數字化、智慧化並不僅僅是裝置上、生產上的改革，還是管理上的改革。而企業的運營每個環節都離不開決策，因此，決策上的智慧化價值對企業各個環節都能有所展現。比如在運維環節，故障可以被快速診斷，提高運維效率；在生產環節，產線配置可以得到持續改進，最佳化流程；在銷售環節，需求能夠快速洞察，改善投放策略和反作用於生產等等。

那麼，智慧決策需要什麼呢？

在開始打造系統之前，我們首先要了解如何決策，其中有兩個要素影響管理者決策：資訊環境和決策模型。充分、客觀的資訊環境能夠為決策提供良好的依據；不同決策模型能夠為決策提供不同的問題解決路徑。

大資料技術獲取資訊的廣度和深度正好為企業提供這一資訊環境創造了條件。大資料應用離不開資料，資料的數量和質量更是大資料應用的基礎之所在，這一步，我們可以藉助智慧感知裝置進行。

舉個例子，製造型企業離不開裝置資料，裝置資料不少存在PLC等系統當中，藉助基礎數採裝置便能輕鬆讀取諸裝置的基本執行資訊，避免人工記錄而造成的資料誤差和不全面；此外，如裝置故障的發生涉及多個維度的資料，如電壓、電流、振動等可以藉助不同型別的感測器讀取，如裝置環境、工況等可以藉助攝像等裝置感知。

上面提到的是裝置執行資訊的獲取，但決策還需要知識和經驗的支援，如電機的故障型別、故障的成因，決策模型等。這些則需要融合更多的資訊，比如裝置故障的歷史資料，比如將有效的決策模型轉化為資料輸入，而更重要的是梳理這些知識、經驗資料，使這些資料透過不斷融合、標準化、流程化形成新大資料決策模型，從而使其以資料的形式傳承、複用，透過實踐不斷最佳化迭代、持續改進。

資料的採集、大資料決策模型的整合等並不是一蹴而就的，其中需要融合IT、OT還有AT知識和技巧，只有掌握足夠的資料和知識，才能更好地在長期的數字化、智慧化中獲益。尤其是中小型企業，缺乏相關技術、人才的支援，與第三方合作推動數字化、智慧化程序是不錯的選擇。

在眾多領域如能源化工、裝備製造、汽車製造、金屬加工等行業，廣東寰球擁有豐富的專案案例與實踐經驗，可以幫助你挖掘運營過程各項資料的內在價值，在產品質量、工藝流程、裝置健康管理、產品執行監控、能耗管理、智慧決策等多方面為你一步步添磚加瓦，建立數字化體系，實現從“製造”到“智造”的轉型升級。