制造商数字化转型的下一步

数字化转型洞察

• 在流程和制造业中，数字化转型的驱动因素将保持不变。
• 最新的软件平台将统一人员、数据和系统，通过自动化的工作流程、先进的分析和增强的决策支持来提高运营绩效和工厂效率。
• 以太网和消除数据障碍也将促进数字化转型。

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艾默生数字化转型总监Julian Annison认为，数字化转型的主要驱动力——如实现更好的能源和排放管理、增强安全性和提高运营可靠性——在流程和制造业中将保持不变。“数字化背后总是需要一个商业目的，现在仍然如此，”他说。“然而，正在发生变化的是，现在的组织在实现这些业务改进的同时，还必须实现艰巨的环境可持续性和脱碳目标——无论是短期目标还是2050年的目标。”

Annison接着指出，来自利益相关者的压力和期望不断增加，已经使人们对数字化转型的看法发生了转变，不仅加快了实施最新数字技术的需求，还加快了适应工作实践的需求。他说:“尽管数字化转型曾经仅仅被视为一个理想的目标，组织可能愿意尝试小型试点项目，但现在它通常被视为生存的根本，人们承认需要更广泛的实施。”

Annison表示，实现2030年之前的短期环境可持续性目标是一项可以通过实施现有数字技术来解决的挑战。“许多工厂的设计都采用了最低限度的自动化运行，因此引入旨在提高安全性和可靠性、优化生产并满足可持续发展目标的数字化解决方案是可以很快实现的。然而，要实现到2040年甚至2050年的环境可持续性目标，需要大幅提高数字化转型的速度，并彻底改变如何使用数字技术的思维方式。”

他举例说，电气化和碳捕获、利用和存储(CCUS)项目在减少排放方面发挥着至关重要的作用，并要求公司间的协作和技术互操作性达到新的水平，以管理流程和操作数据。帮助实现长期环境可持续性目标的另一个重要方法是使用新的资产，这些资产不再只是为了运行而建造，而是可以自主运行，从一开始就内置了数字技术和数字化转型的概念。这将使它们能够在未来几十年不断发展和适应不断变化的监管要求。

“近年来，许多组织为他们的工厂配备了数字技术，使他们能够创建和收集设备健康和排放等领域的重要数据，”Annison继续说道。“然而，只有当数据能够产生有意义的结果时，数据才是有益的。因此，数据管理是一项基本需求，许多公司数字化转型旅程的下一步是采用技术，使数据能够从多个来源收集，可视化和分析，以创建可操作的见解。”

Annison认为，最新的软件平台将人员、数据和系统统一起来，通过自动化的工作流程、先进的分析和增强的决策支持来提高运营绩效和工厂效率，从而开创了数据管理能力的新时代。这些平台为管理、保护运营技术(OT)数据、信息技术(IT)工具和云应用程序提供了一个单一的位置，使组织能够无缝连接人员、流程和数据。在这种协作环境中，可以安全有效地收集来自不同来源的操作数据，并将其上下文化，并将其转换为可操作的信息，这些信息可以通过个性化的内容和仪表板交付给所有决策者。

“组织还可以通过从预测性维护实践转向规令性维护实践来改善业务结果，”Annison继续说道。“通过监测设备资产状况，并在出现问题时发出警报，可以使用各种技术来提供预测性维护。然而，这仍然需要人工干预来执行建议的纠正措施，这有时会导致链条断裂。最新的智能数字技术可以更进一步，实现规范的维护。因为这些技术能够理解问题并知道导致问题的原因，所以它们不仅可以识别和标记问题，还可以自动采取行动来解决问题。然后，这就创建了一个‘闭环’应用程序，可以形成自主植物的一部分。”

欢迎来到元宇宙

流程和制造部门正在继续扩大其数字化足迹，以提高运营效率，减少浪费，并实现对工厂边缘使用的传感器和执行器的智能控制。Analog Devices工业自动化部门数字工厂副总裁Jeff DeAngelis指出:“随着数字工厂的全部功能实现，出现了实现智能和无缝连接的新需求，以确保操作数据在边缘设备和云端之间双向传输。”

“为了支持数字化工厂性能的全面能力，DeAngelis认为，工业自动化的下一个重大颠覆者将是在工厂车间的数字世界(DW)和现实世界(RW)设备之间无缝移动数据的能力。“数字化工厂的发展使工厂能够自我调节其性能，并调整其参数，使其数字双胞胎的预测性能与工厂边缘的RW性能相匹配。这种在DW和RW之间无缝移动数据的未来愿景和能力有时被称为工业元宇宙。

它都是关于以太网的

倍加富全球物联网项目和工业4.0负责人Benedikt Rauscher认为，以太网将成为流程工业中数据与任何现场设备之间的通用基本通信技术，就像它已经在制造业中发挥的作用一样。

“以太网- apl现在正在进入市场。第一个组件已经可用，并以本质安全的方式将基于以太网的协议带到现场级别，”他说。“经过验证的it技术是为工艺工厂的特定需求量身定制的，例如本质安全Ex-i和用于电力和通信的2线制安装端子螺钉。同时，远程io系统能够提供将传统4-20mA/HART设备连接到以太网基础设施的方法。以太网在流程自动化中的无缝使用一定会加速数字化转型。”

Rauscher强调的另一个考虑因素是资产管理外壳。他说:“它的基本标准化已经完成，概念已经准备好使用。”“现在，几乎在每个自动化领域，来自所有主要制造商、学术界和标准化机构的专家都在致力于特定子模型的定义，以开放标准化的方式访问属性、描述、文档或来自任何资产的实时数据——以完全独立于制造商的方式。它将不再需要实现专有协议或工具，也不再需要手动搜索信息，”Rauscher继续说道。

资产管理外壳的概念将实现机器与机器之间的完全数字化信息交换，这将简化技术资产整个生命周期中的流程。“子模型‘数字铭牌’作为第一个例子，展示了资产管理外壳在数字转换中的潜力。来自不同制造商的资产识别数据以完全机器可读的格式以数字形式提供，可直接用于数字服务。”

无障碍

根据Frank博士Possel-Dölken，凤凰接触的首席数字官，下一个大的颠覆者将是基于国际数据传输协议(IDTA)数据容器标准的无缝、无障碍数据物流，该标准将新的和额外数据流的边际成本降至零。

在……的背景下4.0行业在美国，我们经常听到这样的说法:“数据是现代石油”。然而，‘新石油繁荣’迄今未能成为现实。”Possel-Dölken表示。“从经济统计数据中寻找预测效率/生产率潜力的证据似乎是徒劳的。”

Possel-Dölken进一步解释说，目前一家公司内部和几家公司之间的数据传输过程非常耗时和昂贵;建立新的数据连接需要的不仅仅是几乎为零的发电成本。对于从一个系统到另一个系统的数据传输，数据需要被解包、检查、重组并再次打包——事实上，甚至在发送之前，甚至可能在接收之后。这个过程包括许多活动，因此非常容易出错。因此，全面的测试是必要的，以确保可操作性。这需要大量的时间、金钱和资源，”他说。

制造业公司的情况在这里起着关键作用:“公司使用各种IT系统来实现他们的业务模型。例如，大型核心应用程序是产品生命周期管理(PLM)、企业资源管理(ERP)和客户关系管理(CRM)系统-数字重量级和高度集成的系统环境!这些数据通常基于一个单独的、一致的中央数据模型，不同的功能模块通常紧密相连。由于大量业务和工作流程是跨几个软件应用程序进行端到端管理的，因此核心应用程序之间通常存在广泛而复杂的接口。

“今天，我们发现自己在计算机集成制造(CIM)时代开始大约40年后，我们还远远没有实现无缝、无障碍的数据物流。在许多情况下，这一事实目前阻止了价值创造过程和商业模式的中断，”Possel-Dölken认为。货运物流的发展——特别是标准化ISO集装箱的引入和建立——为数据物流的现状提供了一个很好的类比。当谈到工业4.0时，它们应该成为我们的灵感——因为它们允许全球货运成本大幅下降，甚至变得可以忽略不计。这同样适用于货物运输本身的标准化(以集装箱和载重承运人的形式)，以及多年来通过各种实体(如港口、航运公司和货运代理)参与制定标准的过程。”

总之，Possel-Dölken指出，公司、组织、行业协会、研究和教育以及政治家之间需要密切合作，以解决当前的问题——所有这一切都是在数字双胞胎和壳牌资产管理公司成功发展的基础上进行的。

ABB过程自动化首席数字官Rajesh Ramachandran将大型数字化颠覆者大致分为两类，他认为，首先是数字化转型和实现业务价值的方法，其次是潜在的数字技术颠覆者。他说:“在第一类中，数字化转型领域有六个关键领域的重大转变，这些领域已经在向更好的方向颠覆流程和制造业务。”

的价值实现工业物联网(IIoT)数字化已经从技术和平台彻底转向了“价值支柱应用”。“我们认为突出的六大价值支柱是可持续性、流程绩效管理、资产绩效管理、卓越运营、OT/IT融合安全性以及扩展自动化和运营转型。”

大规模部署

拉玛钱德兰接着解释说，目前正在进行的一项重大变化是大规模部署——试点项目已经成熟，可以成为项目。组织正在意识到，数字化解决方案在大规模横向部署时效果最佳，例如，在各个单位实施能源优化，或在纵向部署时，将许多价值支柱(如可持续性、资产绩效管理)实施到特定的运营工厂，然后进行复制。

“另一个变化是，人们意识到可以通过工业物联网和工业人工智能(AI)的融合获得收益，特别是在大规模部署的背景下。你需要利用人工智能和分析技术，将互联的世界结合在一起，实现流程和资产优化。这些元素曾经被视为两个不同的类别，现在它们彼此密不可分。”Ramachandran继续说道。

数字孪生技术的部署已经变得更加价值驱动——如今，数字孪生被用于流程，而不仅仅是资产。运营商正在大规模地实施流程数字双胞胎——看到这不仅对优化机械或仪器的3D模型有价值。

Ramachandran表示:“混合云和边缘计算在整个行业的应用越来越广泛，使OT/IT集成更接近控制系统和过程自动化技术。”

最后，他认为，目前围绕数字化转型的心态最大的变化是将可持续性置于运营的中心。“数字化的首要任务已经从卓越运营转向可持续发展和资产绩效管理，它在支持能源管理和优化方面发挥着关键作用;可预见的排放监测和控制;保护自然资源——例如，制定监测和控制用水的解决方案;并优化流程，以减少资源的使用。”

那么，数字技术的下一个潜在颠覆者是什么呢?根据Ramachandran的说法，这是边缘AI的出现——将更多的智能和工业AI带到了边缘，以实现闭环优化，并使自主操作成为现实，而不仅仅是对人类解释的预测和建议。

此外，Ramachandran提到了上下文数据中心，可以释放工业数据的价值。今天，超过80%的数据不用于分析，但通过上下文数据中心，可以将元数据形式的工业领域上下文应用于大量的物联网高级和运营数据，以实现跨流程和制造部门功能的预测和规范分析

“我相信我们很快就会进入虚拟现实(VR)和增强现实(AR) 2.0，届时互联的工人和技术将成为一个关键的需求，而不仅仅是现代工业运营的‘美好拥有’的一部分。最后，5G也有可能从根本上颠覆工业物联网的格局，使其速度、连通性和远程操作的力量发生转变。”

-这最初出现在欧洲控制工程网站．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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