了解源数据的质量对AI项目的成功至关重要。《麦肯锡季刊》称：“一个构建良好的起源信息模型可以对一个‘去’或‘不去’的信心决策进行压力测试，并帮助管理层决定何时改进关键数据集。”9
艾美：你知道起源信息是什么意思吗？它指的是信息的来源和信息获取的时间。在数据里，即知道数据从哪里来、在什么时候到达，这样你就可以判断数据的可靠性。你必须查看每一条数据并建立其谱系。数据是用户输入的吗？是来自物联网设备吗？这些信息是从社交媒体上收集的，还是交易性的？10
克里斯：你说到重点了，艾美。了解信息来源是至关重要的。你不会想要基于可疑的数据做出决策，因为这可能导致错误评估，然后你会发现自己正在对错误的目标进行优化。
现在，我们来看看绩效在制造业中的重要性。这是其发挥作用的地方。在寻求降低成本和提高效率的过程中，AI的机遇在于帮助工厂预测需求、产能，预见设备故障，等等。
工业4.0
艾美：你是指所谓的工业4.0倡议？
克里斯：没错，它也被称为第四次工业革命。用机器人和AI实现工厂自动化解决了你提到的很多问题。惠普企业全球制造业副总裁沃哈德·布理古拉表示：
AI预测性维修允许制造商将计划外的系统停机时间减少60%甚至更多，从而大幅降低生产停滞、零件更换和库存累积的成本。11