自优化工厂从构想迅速成为现实
艾默生旗下 Aspen Technology 的首席技术官 Heiko Claussen 分析了从设备到整个设施的各层级资产，如何利用先进技术与方法，构建自主与半自主过程，释放各项投资的更大价值。
各类企业正积极通过多重路径提升竞争力，如更紧密的跨职能协作，对日益复杂的资产进行多目标同步优化，以及赋能员工做出明智而具战略性的决策。 自优化工厂将带来这些能力，助力企业迈向可持续的卓越运营。 在追求 Boundless AutomationSM（无界自动化）愿景的过程中，企业团队将整合先进技术与方法、创建自主与半自主过程，为自优化工厂奠定基础。 此类过程的关键要素包括：完善的传感器与响应性控制元件网络、互联互通的系统、先进分析、实时监测、自主决策与可扩展性。
依托不断增长的结构化与非结构化数据，工业人工智能（AI）将提升对运营的可见性，并提供面向未来的洞见，为更高程度的自主性铺路。 智能现场、边缘与云技术的无缝互联，将带来更丰富的数据集并更易获取。 这种互联互通，使软件解决方案能够在全厂范围内部署与集成，并支撑更快的分析速度以提供及时洞察。 与此同时，新的易用性范式改善了全业务的决策与协作体验。
自优化工厂的定义
自优化工厂的概念建立在一套自适应、自学习、可自我维系的软件与过程控制技术之上，它们协同工作，预判未来状态并据此采取行动，在企业语境下动态调整运营。 工厂通过泛在的实时数据访问，把工程学原理与工业 AI 结合起来； 同时捕获并运用知识，在多层面进行优化，给出可执行建议，并在闭环反馈中以安全方式自动采取行动。
迈向自优化工厂
在第一步，企业须强化并更好地对齐现有业务过程，着眼于计划与实际绩效之间的差距。 也就是说，计划与排程等关键功能，应与先进过程控制（APC）和动态优化等闭环自动化系统更紧密地集成与协同。而这正是新一代生产优化解决方案的重点。 企业融合了工程、维护与供应链的洞见，即可获得实现更高绩效所需的全局视角。
自优化工厂能带来什么
自优化工厂为盈利增长打开新路径； 释放更高的生产效率，将帮助企业发掘此前未被触及的利润空间，并获得更高稳定性； 同时企业将变得更敏捷，从容应对产品需求变化、供应链扰动与多变的业务环境， 从而稳住运营并提升客户满意度； 自优化工厂还能显著减少危险工况，提升安全性；避免过程波动与计划停车，降低温室气体排放，助力可持续发展目标； 同时还将助力新一代员工队伍提升决策质量、快速升级技能。
在迈向自优化工厂的每一步中，企业将围绕具体业务需求定向应用技术，创造递增的价值。 例如，在数百台资产、多个站点实施 AI 赋能的预测性维护的企业，只需数月便能收回投资。
驱动自优化的能力
为构建自优化工厂，企业可逐步落地以下由艾默生及旗下 Aspen Technology 提供的创新技术，使工厂结构更完善，能力更强：
- 闭环计划与排程：将先进过程控制、过程窗口优化、计划与排程紧密集成。
- 过程性能监测：以在线模型网络提供 24×7 自动洞察并提出调整建议，基于工业 AI 提升效率。
- 资产健康监测：利用规范性分析跟踪设备表现并预测故障，提升运转率与安全性。
- 员工赋能技术：如用于决策的认知式指导与交互式操作员培训。
- 数字孪生：使用实时数据提供过程或资产历史、当前与未来行为的动态数字画像。
- 模型协同：在不同应用之间共享关键主数据与模型组件，提升全组织协同效应。
- 高级建模方案：帮助工程师快速构建模型，在线/离线优化工厂。
- 数据可视化：为新一代协作、可适配的工作环境提供支撑。
- 控制系统：提供实时监测与控制并支持自主决策，助力优化动态、可自适应的环境。
- 最终控制元件：快速而精确地执行控制动作，帮助工厂达到理想绩效。
赋能员工
在自优化工厂中，人并未被排除在外；相反，工厂赋能于人，使之将精力投入更高价值的任务。 计划与排程岗位将从手工制订计划与分析，转向战略性复核与决策。 随着时间推移，自动化决策与人工决策的分工会不断演进；来自工厂的洞察与人员的实际行动，将共同驱动更高层次的智能与自动化。
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