IBM.宣布与工程咨询公司进行新的合作黑色和戒酒将IBM的Maximo应用程序套件软件产品与Black and Veatch在实时数据分析领域的经验相结合。
远程访问的使用在过去几年中蓬勃发展，因为公司寻求在现场员工更少的情况下实现生产率最大化．根据自动化世界的2021年远程访问调查在美国，67%的受访公司目前正在使用某种形式的技术。
然而，虽然从植物中提取比过去更多的数据可以为优化提供新的机会，但它也可能引入难以处理的复杂性。随着数据量的增长，软件仪表板可能会被更新、信号和警报淹没，重要的信息最终会被完全忽略。AI(人工智能)可以通过帮助终端用户更有效地对许多传入的数据点进行排序来解决这个问题。
IBM与博科维奇和威奇的合作，将允许博科维奇和威奇监控和诊断中心的情报通过IBM的Maximo应用程序套件(包括预测性维护、工人安全、视觉检查、以及在工厂和IT部门执行的各种其他任务。
作为人工智能如何帮助优化维护程序的一个例子，考虑到目前正在进行的许多维护工作在本质上是预防性的。这意味着它是在预先确定的时间间隔或结合预先选定的事件相信之前的设备故障。虽然这种方法可能是有效的，但它可能是不精确的，并且可能会导致太多或太少的维护工作。此外，预防性维护计划所采用的严格指导方针没有考虑上下文因素。
相比之下，人工智能可以帮助运营商转向维修预测模型，将大型、复杂的数据集与天气状况等上下文信息结合起来，构建实时分析，从而大大提高维修程序的效率。如果没有人工智能，额外数据的效用可能会被浪费，因为它的用途可能会受到单个操作人员有限的专业知识的限制。
IBM人工智能应用和区块链总经理卡里姆•尤瑟夫(Kareem Yusuf)表示:“每个行业的组织都需要弄清楚如何使用自己系统中生成的大量数据。”“将人工智能和机器学习技术与深厚的行业专业知识相结合的监测洞察力，可以帮助企业更好地理解他们的数据，并利用它更好地管理资产。IBM与Black and Veatch正在合作，提供可以应用于改善资产性能和延长寿命的见解。”
Maximo Application Suite是一个基于云的平台，这意味着维护人员、工厂经理和其他员工可以在多个站点共享所有运营数据的统一视图。根据IBM的说法，访问这个单一的真相来源是实现最佳结果的必要条件。
为了进一步推动统一数据的驱动器，IBM还将黑色和Veatch的数字双胞胎资产模型添加到其数字双重交换，这是一个可用于IBM客户的在线资源，允许他们获得资产提供商提供的信息。交换上共享的数据类型包括：材料账单，零件列表，AI型号，维护计划，用户手册和3D计算机辅助设计（CAD）模型，用于数字双可视化。
