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事实证明，数据表示和数据解释仅是同一个硬币的两面：数据表示的方式塑造了数据解释和采取行动的方式。这种理解暗示着：当完全实现时，智能工厂及其仪器仪表应该不只为了平稳运行，而是与操作他们的人员不同，是对操作它们的人员平稳运行的延伸，把两者合并成一个知识和反应的统一体。这可不是虚无缥缈的科幻小说，根据《工业周刊》对德国安贝格的未来工厂有关报道：
“未来工厂代表了技术和生产发展的高，是高科技工具和高技术工人的结合，过去几个世纪制造业黑暗和肮脏的形象，与现代工厂的光鲜亮丽已形成鲜明的对比。
这是对未来美好的梦想。它是一个梦想，无论多么疯狂，都比你想象的更接近现实。
德国安贝格的电子工厂，就是梦想直接到达的工厂。”
同样的自动化和互动设施也已在建立，而更多的工厂正在建设的道路上。
对于石油和天然气行业，波格丹建议，开始的步骤是挖掘现存数据，作为制定和实施方案的思路启发，下面以使用良好测试数据作为例子：
“把良好测试数据分类为有效和无效两类数据。这种分类取决于多种因素，如随机畸变、油田开采特性、生产强化活动、生产管理风格和其他因素。在实践中，地质学家通常使用系统来做决定：在以后的计算中是否使用良好测试数据。为了支持这样的决策制定，使用统计模型可以实现。目标是创建一个模型，该模型可以自动评估测试结果，并使用其历史记录建议其有效性，对于常见的测试结果，预测准确率至少为75％。”
