ABB全球首席数字官Rajesh Ramachandran谈AI

麦肯锡预测，到2030年物联网生态系统的潜在总价值可能达到12.6万亿美元，其中制造业和工业领域将推动最大的AI驱动数字化变革。作为全球电气化与自动化技术领导者，ABB正在帮助行业运行得更精简、更清洁。ABB自动化业务全球首席数字官Rajesh Ramachandran指出，其核心任务是帮助客户在工业运营中规模化应用工业AI和高级分析技术，以解决现实中的运营挑战，提升业务成果并加速迈向自主化运营。

Ramachandran强调，部署预测性AI的起点应是具体的商业问题，而非单纯的技术堆砌。他提出一个关键公式：数据使可行性成为可能，领域专业知识和上下文使其可用，AI赋予其价值，而平台方法则能实现可扩展性以产生正确影响。这意味着必须将传感器与控制系统的运营数据（OT）、信息系统（IT）以及工程知识（ET）深度融合。孤立的数据点价值有限，只有结合资产背景、维护历史和工程极限，才能转化为可执行的洞察，确保AI集成到现有工作流中并能被团队有效执行。

在衡量投资回报时，Ramachandran认为工业界的ROI应通过运营和商业成果来评估，而非仅看模型准确率。如果预测未能提升设备可用性、产量、安全性或能源效率，就无法体现商业价值。他以ABB Genix资产管理性能管理为例，近期客户部署利用多元异常检测技术，能在故障发生前六至十天识别潜在风险。这为维护团队争取了调查和干预的时间，避免了昂贵的非计划停机损失。

目前，ABB Genix被视为领先的工业物联网和AI平台，已在价值链上提供综合能力，直接在效率、可靠性和可持续性方面推动明确的商业成果。Ramachandran指出，最高即时回报的应用主要集中在解决现有运营挑战的场景，如预测性维护、资产可靠性和能源效率。他强调，从试点成功转向企业级影响需要组织思维的转变，领导层需设定清晰的商业目标，采取务实方法扩展规模，同时不牺牲安全性、可靠性或运营连续性。