過程工業(yè)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化進程的一個子部分，也被視為第四次工業(yè)革命，即工業(yè)4.0。工業(yè)4.0的重點是，未來進行數(shù)字化改造的公司將越來越多，那些堅持過時商業(yè)模式的公司將慢慢被淘汰。在資本密集型行業(yè)，制造業(yè)資產(chǎn)消失的可能性較小，它更可能被一家已經(jīng)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司收購，而這家被收購公司名稱將消失。鑒于這一現(xiàn)實，本文介紹開啟數(shù)字轉(zhuǎn)型之旅需要了解的內(nèi)容。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在過程工業(yè)中的四個必要組件，按操作順序依次是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析和工作流轉(zhuǎn)換。

數(shù)據(jù)收集

設(shè)備測量成本從未降低過，如果沒有數(shù)據(jù)，后果不堪設(shè)想，我們需要做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。一般來說，我們獲得的數(shù)據(jù)比實際有效的數(shù)據(jù)多得多，過程行業(yè)有過程變量記錄數(shù)據(jù)、儀表和閥門診斷數(shù)據(jù)、動設(shè)備健康數(shù)據(jù)、資產(chǎn)利用或OEE數(shù)據(jù)、環(huán)境報告數(shù)據(jù)、實驗室分析數(shù)據(jù)、工單/維護數(shù)據(jù)、原料數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、安全數(shù)據(jù)和市場價格/現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)。這些通常存儲在文件柜、工程師辦公室、工作站以及不同地點的多臺服務(wù)器。

數(shù)據(jù)整合

過程數(shù)據(jù)存儲在歷史數(shù)據(jù)系統(tǒng)中；實驗室數(shù)據(jù)存儲在LIMS中；工單和維護數(shù)據(jù)在CMMS中……如上所述，數(shù)據(jù)是在一個企業(yè)內(nèi)的許多地方收集匯總的。如果能夠?qū)⑺械臄?shù)據(jù)都整合在一個存儲位置呢？這就是數(shù)據(jù)湖的概念。

一旦數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)湖中，所有經(jīng)過授權(quán)的人員都能獲到數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)時，你不需要事先了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。最終用戶在使用數(shù)據(jù)時定義數(shù)據(jù)湖之間的關(guān)系。換言之，數(shù)據(jù)調(diào)控發(fā)生在退出數(shù)據(jù)湖之前，而不在進入數(shù)據(jù)湖時，這使得數(shù)據(jù)湖在處理大量數(shù)據(jù)時非常有效。另一個好處是數(shù)據(jù)湖有助于數(shù)據(jù)的進一步探索和挖掘。即使當前還不確定某些數(shù)據(jù)是否有用，只需將其存儲在數(shù)據(jù)湖中，一旦系統(tǒng)需要調(diào)用這些數(shù)據(jù)時，它的價值就體現(xiàn)出來了。不是每個人都需要一個數(shù)據(jù)湖，一些用戶可以隨意瀏覽和收集多個地點的數(shù)據(jù)。沒有海量數(shù)據(jù)需要處理、不關(guān)心訪問海量數(shù)據(jù)的速度和效率的用戶，不會看到數(shù)據(jù)湖的價值。當然，如果你能在Excel中解決數(shù)據(jù)分析問題，你也不需要數(shù)據(jù)湖。然而，當Excel的無法處理巨大的數(shù)據(jù)量時，那么你的企業(yè)確實需要更大的數(shù)據(jù)庫和更好的分析工具。

數(shù)據(jù)分析

我們用來將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息的所有工具、技術(shù)、方法和模型構(gòu)成了分析工具箱。反復(fù)打磨數(shù)據(jù)，直到揭示所有秘密，分析是一個繁雜而迷人的過程，其目標包括發(fā)現(xiàn)問題、告知結(jié)論和支持決策。如果您曾經(jīng)使用過條形圖或趨勢線，這些都是運用了簡單而有效的可視化分析技術(shù)。您將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為多組數(shù)據(jù)，并將專業(yè)知識應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)，以使其更易于使用，并便于識別趨勢或差異。由于潛在的關(guān)系對于條形圖來說過于繁忙或復(fù)雜，我們開始使用其他分析工具。

當數(shù)據(jù)之間的關(guān)系已知時，我們把它建立在一個模型中，我們可以用這個模型進行預(yù)測。例如，我們知道理想氣體定律PV=nRT與理想氣體的性質(zhì)和一些實際氣體的模型有關(guān)。如果我們知道壓力、體積、物質(zhì)和量(nR)，但又想計算溫度，我們可以應(yīng)用理想氣體定律模型，得到一些很好的溫度預(yù)測。同樣，如果我有動設(shè)備的振動和溫度數(shù)據(jù)，我可以應(yīng)用分析模型來確定設(shè)備的健康狀況，因為我了解振動頻率、溫度偏差和潛在故障模式或磨損模式之間的關(guān)系。

如果你花了足夠的時間建立有效的設(shè)備模型，你可以將其組合起來，并相對實時地在線運行，這意味著數(shù)字雙胞胎技術(shù)已經(jīng)逐步展開。數(shù)字雙胞胎可以包括過程動力學(xué)模型或可靠性模型、能源和材料經(jīng)濟模型或所有這些模型的任意組合。

工作流轉(zhuǎn)換

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為流程行業(yè)帶來的最大收益可能是通過數(shù)據(jù)分析改變了工作流程。正是分析能力允許自動化流程重復(fù)執(zhí)行原來由人工執(zhí)行的任務(wù)，使工作人員能夠?qū)Ｗ⒂谔嵘R和技能空間，而不是僅僅重復(fù)執(zhí)行已知的解決方案。

自動化工作流程的技術(shù)和產(chǎn)品已經(jīng)存在了很長一段時間，然而，除了規(guī)模大、利潤高的行業(yè)外，這些技術(shù)的成本對所有行業(yè)來說都是令人望而卻步。因此，這些工作流程依然采用人工，即使它們十分適合采用自動化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等當今流行的分析工具，原來人工執(zhí)行的操作可以輕松且經(jīng)濟高效地部署為自動化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的環(huán)境中實現(xiàn)自動化、擴充或簡化。

自動化工作流程的技術(shù)和產(chǎn)品已經(jīng)存在了很長一段時間，然而，除了規(guī)模大、利潤高的行業(yè)外，這些技術(shù)的成本對所有行業(yè)來說都是令人望而卻步。因此，這些工作流程依然采用人工，即使它們十分適合采用自動化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等當今流行的分析工具，原來人工執(zhí)行的操作可以輕松且經(jīng)濟高效地部署為自動化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的環(huán)境中實現(xiàn)自動化、擴充或簡化。