數(shù)字化原生代對(duì)于“人工智能”的了解可能是建立在基于知識(shí)的系統(tǒng)上，例如IBM Watson、谷歌以及聊天機(jī)器人等。而年長(zhǎng)的一代則可能更受電影《2001:太空漫游》的影響，其中超級(jí)計(jì)算機(jī)HAL是電影的秘密明星。超級(jí)計(jì)算機(jī)HAL發(fā)明出一種不可預(yù)測(cè)的獨(dú)立生活方式，對(duì)占領(lǐng)人類的威脅日益越來(lái)越大。任何看過(guò)這部電影的人都可能對(duì)人工智能有根深蒂固的保守印象。

2020年流程工業(yè)智能制造大會(huì)的主題是“揭開數(shù)字化的神秘面紗”，因此分出兩個(gè)極端方向:數(shù)字化轉(zhuǎn)型宣傳者的樂(lè)觀和欣快的承諾；以及一些實(shí)踐者對(duì)不總是可以理解的黑箱模型的保守。最重要的是，如何更好地將數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界結(jié)合起來(lái)？

2020年流程工業(yè)智能制造大會(huì)第一次以線上的形式表現(xiàn)?，F(xiàn)在要談一談技術(shù)方面的問(wèn)題：這種有時(shí)不穩(wěn)定的實(shí)現(xiàn)比任何白皮書或任何關(guān)于這個(gè)主題的演講都更清楚地表明，對(duì)接口標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)連接的一再提出的要求是多么正確。而且最重要的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功是所涉及員工的心態(tài)問(wèn)題。而且一個(gè)特別固有的認(rèn)知就被消除了：由于成本和人力資源的原因，數(shù)字化只能在大公司中實(shí)現(xiàn)。正如幾位發(fā)言者所表明的那樣，數(shù)字化也適用于中小型企業(yè)。

數(shù)字化變革，但如何改變？

伊爾賈·格爾澤斯科維茨在大會(huì)開幕式上的主題演講中談到了變革的基本癥結(jié)“每個(gè)人都想改變，但沒(méi)有人去改變！”最重要的是每個(gè)人改變的能力是至關(guān)重要的。改變必須被理解為一種欲望，而不是一種過(guò)程。他建議道:“你必須把注意力集中在那些你可以影響和改變的事情上。改變最完美的時(shí)刻永遠(yuǎn)不會(huì)到來(lái)，不應(yīng)該等待而是選擇開始改變。而且圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的炒作也吸引了一些搭便車的人。目前標(biāo)有‘4.0’代碼的東西并不都是新的。這尤其適用于優(yōu)化技術(shù)設(shè)備的電子數(shù)據(jù)收集?！?/span>

特別是在流程工業(yè)中，自動(dòng)化程度多年來(lái)一直很高:假如沒(méi)有計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)，今天的化學(xué)生產(chǎn)將是不可想象的?！皵?shù)字工廠”在企業(yè)的整個(gè)生命周期中都起著核心作用。但同樣必須清楚的是，制造業(yè)及其離散的生產(chǎn)單元在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面走得更遠(yuǎn)。推動(dòng)流程工業(yè)數(shù)字化的是需求。例如，更小的批次和更個(gè)性化的產(chǎn)品，會(huì)要求縮短產(chǎn)品生命周期。西門子的Rebecca Vangenechten證實(shí)，滿足這些要求的一種方法是將過(guò)程工廠模塊化（MTP:模塊類型包）。隨著生產(chǎn)的模塊化，我們有可能把重點(diǎn)放在專注于配方，而不是必要的設(shè)備和機(jī)器技術(shù)。

由于新的市場(chǎng)預(yù)期變化頻繁，產(chǎn)品更新?lián)Q代速度也變得更快，這將是一個(gè)非常特殊的優(yōu)勢(shì)。德國(guó)科隆的Attila Michael Bilgic博士也同意這一點(diǎn)。當(dāng)然，實(shí)施這些新概念的問(wèn)題在于，流程工業(yè)中的工廠通常比智能手機(jī)或車輛的生產(chǎn)線運(yùn)行時(shí)間要長(zhǎng)得多。

數(shù)字雙胞胎

西門子的Vangenechten講述了數(shù)字雙胞胎如何推動(dòng)“數(shù)字企業(yè)”。例如，通過(guò)取代物理實(shí)驗(yàn)和加速新產(chǎn)品的上市。必須記住虛擬雙胞胎不應(yīng)僅僅被視為產(chǎn)品雙胞胎，也可作為工廠孿生和過(guò)程孿生出現(xiàn)。優(yōu)點(diǎn)是任何“雙胞胎”都能減少物理模擬以及實(shí)驗(yàn)相關(guān)成本。

德國(guó)Yncoris公司的Frank Schöggl和Michael Strack先生也密切關(guān)注著數(shù)字雙胞胎，在會(huì)上為大家展示了冷卻塔的生產(chǎn)雙胞胎?？蛻舻睦媸抢鋮s水供應(yīng)溫度的預(yù)測(cè)。最終結(jié)果是優(yōu)化周期性操作策略以及最小化能量需求，同時(shí)考慮允許的波動(dòng)范圍和保證的平均溫度。

贏創(chuàng)的Wilhelm Otten博士作為NAMUR國(guó)際過(guò)程工業(yè)自動(dòng)化用戶協(xié)會(huì)成員，就協(xié)調(diào)和標(biāo)準(zhǔn)化的重要性作了演講。他講述了如何避免不必要的復(fù)雜性，并且可以更有效地使用新技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈的端到端自動(dòng)化。

中小企業(yè)數(shù)字化

Mittelhessen技術(shù)大學(xué)的Gerrit Sames博士生導(dǎo)師教授討論了一項(xiàng)關(guān)于“中小企業(yè)數(shù)字化”的研究，并得出了一個(gè)發(fā)人深省的結(jié)論:中小企業(yè)仍然保持著傳統(tǒng)模式，商業(yè)模式數(shù)字化帶來(lái)的機(jī)會(huì)在很大程度上仍未得到利用。機(jī)器和設(shè)備制造商對(duì)產(chǎn)品的強(qiáng)烈關(guān)注，這是過(guò)去成功的基礎(chǔ)，但現(xiàn)在有可能成為不利因素。雖然產(chǎn)品特性的重要性正在下降，但新的服務(wù)商業(yè)模式的重要性正在下降，預(yù)計(jì)未來(lái)的分布將是40：40。

Smes教授觀察到，客戶對(duì)特定產(chǎn)品特性的重視程度較低，因?yàn)檫@些特性很少能滿足他們的需求，然而在這方面，數(shù)字化應(yīng)該允許更大的靈活性。而且到目前為止，這在中小企業(yè)中相當(dāng)普遍:即使是生產(chǎn)訂單過(guò)程中的數(shù)字支持也絕不是規(guī)則，與狀態(tài)監(jiān)測(cè)或預(yù)測(cè)性監(jiān)測(cè)有關(guān)的服務(wù)也很少見。難怪75%的公司沒(méi)有提供數(shù)字培訓(xùn)或網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)。像“按使用付費(fèi)”這樣的概念實(shí)際上對(duì)于他們來(lái)說(shuō)并不重要。簡(jiǎn)而言之，中小企業(yè)的數(shù)字化程度幾乎很低。

但是，如何壓縮大量的數(shù)據(jù)，使其可交易并成為知識(shí)呢？德國(guó)科隆的Bilgic博士給出了非常實(shí)用的答案：例如，不應(yīng)該一次又一次地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成新的格式，因?yàn)檫@總是有丟失重要信息的風(fēng)險(xiǎn)。特別是，數(shù)字信號(hào)之間的不斷變化及其轉(zhuǎn)換為模擬信號(hào)可能是有害的?？梢酝ㄟ^(guò)使用以太網(wǎng)APL（一種專門為流程工業(yè)的要求而開發(fā)的通信技術(shù)）來(lái)防止。

另一個(gè)重要步驟是只向各自的專家傳達(dá)與其任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

最后重要的一點(diǎn)是，我們應(yīng)該接受今天計(jì)算機(jī)的性能比人類的性能更高。人類盡可能集中精力并在當(dāng)?shù)夭扇⌒袆?dòng)。中樞神經(jīng)系統(tǒng)的哲學(xué)家更應(yīng)該關(guān)注人類的智力發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的成功因素往往不是所使用的工具或軟件，

而是人及其正確的心態(tài)

Q：NAMUR國(guó)際過(guò)程工業(yè)自動(dòng)化用戶協(xié)會(huì)開放架構(gòu)在數(shù)字化項(xiàng)目中的實(shí)際作用是什么？

A:NAMUR的愿景是成為國(guó)際領(lǐng)先的自動(dòng)化領(lǐng)域的用戶協(xié)會(huì)，在自動(dòng)化領(lǐng)域推動(dòng)經(jīng)驗(yàn)交流，介入到標(biāo)準(zhǔn)制定，在新技術(shù)引進(jìn)中考慮到用戶在功能、效率、適用性等方面的需求，通過(guò)整合自動(dòng)化技術(shù)用戶的技能為流程工業(yè)的設(shè)計(jì)安裝、生產(chǎn)運(yùn)行提供附加值。

Q：在使用同樣舊的接口對(duì)舊機(jī)器進(jìn)行數(shù)字化時(shí)，該怎么辦？

A:一種解決方案是使用合適的接口轉(zhuǎn)換器或接口轉(zhuǎn)換器?；蛘呤褂孟鄳?yīng)新傳感器的集成。在歐司朗施瓦布慕尼黑工廠，將20世紀(jì)60年代的機(jī)器仍然配備有接觸器，整合到數(shù)字化的旅程中也是一個(gè)挑戰(zhàn)，是沒(méi)有辦法用現(xiàn)代PLC技術(shù)改造這種技術(shù)的。

Q：在公司剛剛開始處理數(shù)字化問(wèn)題，使用PLS運(yùn)行工廠，并擁有ERP系統(tǒng)，但彼此分開。下一步應(yīng)該是什么？

A:對(duì)于生產(chǎn)計(jì)劃，接口將是重要的，以便將實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)（機(jī)器分配）與訂單組合、查看以及協(xié)調(diào)。

Q：是否也可以使用來(lái)自云（儀表板）的結(jié)果來(lái)控制生產(chǎn)？

A:所需的實(shí)時(shí)處理和反饋很快成為當(dāng)前云解決方案無(wú)法解決的問(wèn)題。

數(shù)字化接受度和操作資格

并不是每個(gè)人都能理解一切，這就是為什么溝通必須更好，技術(shù)必須更簡(jiǎn)單的原因。Virtual Fort Knox的Robert Tordy和拜爾和考利希咨詢公司的Uwe Beyer證實(shí)，即使在安裝了數(shù)字技術(shù)之后，許多公司也在很大程度上依賴于員工的接受度和操作資格。在這方面，“翻譯”角色是非常重要的，例如在公司的實(shí)際語(yǔ)言和管理層的技術(shù)語(yǔ)言之間。

歐司朗的希爾德先生在他的文章《精益與數(shù)字化》中展示了其公司在數(shù)字化方面正在推進(jìn)的基石和方法。歐司朗在施瓦布慕尼黑的試點(diǎn)工廠生產(chǎn)熒光粉、燈絲以及金屬外殼等前體。越來(lái)越短的產(chǎn)品壽命是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)，盡管白熾燈在幾十年的時(shí)間里不斷發(fā)展，但如今需要越來(lái)越短的時(shí)間間隔的新系統(tǒng)解決方案。希爾德認(rèn)為精益管理是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)，首先是高效設(shè)計(jì)流程，然后是數(shù)字化！而且70%的員工都有智能工廠的想法。工廠和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理描述說(shuō)：隨著數(shù)字化，可用數(shù)據(jù)量幾乎呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。因此，分析的主題變得非常重要，總是需要新的迭代周期，由跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)進(jìn)行分析。在這里，大會(huì)演講者再次指出，從較小的項(xiàng)目開始是有希望的。希爾德還指出，“數(shù)字化”一詞中的“D”代表“去做”。

基于數(shù)據(jù)的決策是成功的數(shù)字化舉措的基礎(chǔ)。Bilfinger公司的赫特林描述了如何實(shí)現(xiàn)“數(shù)字運(yùn)營(yíng)卓越”。盡管在VUCA世界中存在所有限制（VUCA:V=波動(dòng)性、U=不確定性、C=復(fù)雜、A=模棱兩可）。如何應(yīng)對(duì)所有這些快速變化？這只有通過(guò)更清晰傳達(dá)才能奏效。因此提高重點(diǎn)，清楚地傳達(dá)過(guò)程和關(guān)系至關(guān)重要。

員工需增加數(shù)字化專業(yè)知識(shí)

到目前為止，員工已經(jīng)把他們的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)中掌握得很好，現(xiàn)在必須增加數(shù)字化專業(yè)知識(shí)。此外，可擴(kuò)展的IT基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于能夠更快地對(duì)任何類型的變化作出反應(yīng)變得越來(lái)越重要。最后重要的是，知識(shí)必須共享這一知識(shí)管理是非常必要的。通常很難將不同來(lái)源的正確數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，并利用必要的專門知識(shí)，監(jiān)測(cè)和分析工具將其轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息。Bilfinger公司的赫特林用具體的例子描述了他和他的團(tuán)隊(duì)是如何找到令人印象深刻的解決方案的。如何在不引入新班次的情況下縮短混合過(guò)程的生產(chǎn)時(shí)間？對(duì)故障原因的分析研究表示，90%的預(yù)期故障會(huì)提前10min通知員工。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，這使生產(chǎn)率提高了10%。

德國(guó)薩姆森公司Dulaan Punsag談到了高級(jí)監(jiān)控的好處，防護(hù)裝置解決方案不是監(jiān)控一個(gè)泵或單個(gè)熱交換器，而是監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng)。這種能力為“分析監(jiān)控”，可以一次監(jiān)控工廠的所有過(guò)程設(shè)備。其特征在于，不注意極限值，而是已經(jīng)在極限值的方向上探測(cè)變化。在這種情況下，在不同的測(cè)量點(diǎn)處的兩個(gè)不同的振動(dòng)值可能是有趣的，其中沒(méi)有一個(gè)測(cè)量點(diǎn)達(dá)到極限值，但是兩個(gè)值之間的相關(guān)性可能表明偏差。

西門子的Claus Neubauer博士和Ralph Grothmann描述了“工業(yè)中的人工智能”的現(xiàn)狀。識(shí)別故障或預(yù)測(cè)故障并不重要，但是必須提出一項(xiàng)行動(dòng)建議，即使這涉及一定程度的不確定性。所謂的上下文化，即將過(guò)程數(shù)據(jù)與來(lái)自過(guò)程環(huán)境的其他數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)。比如一個(gè)有趣的方法是將視覺(jué)質(zhì)量數(shù)據(jù)集成到數(shù)字化轉(zhuǎn)型中（例如對(duì)食品、水果等的鑒定感興趣）。當(dāng)然，這種分析的起點(diǎn)總是通過(guò)適當(dāng)?shù)南鄼C(jī)生成的圖像材料。

結(jié)論

與2019年相比，2020年線上大會(huì)提供了非常豐富的建議和最佳實(shí)踐范例?；旧希械难葜v者都鼓勵(lì)中小型企業(yè)進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型，只要去做就行了，這也是委員會(huì)的建議。數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的成功因素往往不是所使用的工具或軟件，而是人及其正確的心態(tài)。而且在很大程度上，個(gè)人因素仍然很重要，在某些方面是不可替代的。