如何确定数字化项目的优先事项
在当前快速推进的数字化转型浪潮中，控制工程师面临的关键问题是：哪些项目应被优先考虑？盲目地追求数字化并不明智，因此必须首先评估特定项目是否真正具备价值。
Pepperl+Fuchs全球物联网和工业4.0负责人Benedikt Rauscher指出，在启动任何数字化项目之前，首要任务是明确任务本身是否需要优化。一旦确认项目具有潜力并能带来实际效益，控制工程师接下来应评估现有市场中是否已有成熟解决方案可用，或是否需要自主研发。
在这一过程中，互操作性是不可忽视的核心因素。通常，一个数字化系统会整合来自多个厂商的软硬件组件，因此确保这些元素之间能够顺畅通信至关重要。为实现未来扩展的兼容性，现有系统及新开发项目都应遵循统一标准，并提供开放接口。AAS（资产管理壳）就是一种被广泛采纳的技术方案。
AAS作为某类资产的数字化映射，由多个子模型构成，全面描述了资产的特性、功能、参数、状态及能力。它支持多样化的通信方式，促进了资产之间在分布式环境下的连接与协同。AAS由工业数字孪生协会（IDTA）推动，并在IEC 63278中实现标准化。目前，IDTA的GitHub平台已提供大量免费的子模型模板，相关专家正持续推动更多子模型定义的制定。
采用成熟且开放的数字化技术
在制定数字化战略时，应优先考虑如工业以太网和AAS这样的成熟技术。工业以太网正加速IT与OT系统的融合，使各类以太网协议在工业环境中具备更强适用性。随着Ethernet-APL的引入，该协议现已适用于过程工业中需要本质安全的危险区域。
颠覆性技术的引入
DigiKey自动化与控制高级营销技术经理Eric J. Halvorson指出，数字孪生技术正在引领新一轮工业数字化浪潮。人工智能的广泛应用，已从通用领域渗透至工业自动化，涵盖PLC编程、机器人控制及生产调度预测等多个方面。
近年来，数字孪生技术在工厂层面的应用日益广泛，使工程师能够在虚拟环境中直观观察工厂运行情况，从而更精准地预测现实世界中的变化。该技术不仅缩短了产品设计与测试周期，还显著提升了生产效率。
通过整合计算机视觉、机器学习与深度学习技术，数字孪生系统可分析来自传感器、相机等设备的数据，增强模拟的准确性和真实性。AI还可借助生成式对抗网络（GAN）等方法，构建高保真度的3D模型。Eric强调：“AI能提升数字孪生系统的模拟能力，优化性能与可持续性，并帮助系统基于历史数据进行自我调整，适应不断变化的生产需求。”
数字化战略的核心挑战
制造企业每天面临多重挑战，包括全球劳动力短缺、地缘政治不确定性、原材料成本波动以及供应链限制。在这样的环境下，企业必须通过数字化手段提升竞争力。具备成熟数字化战略的企业能够更高效地制造高质量产品，并迅速响应市场需求。
通过系统性评估数字化项目的实施准备情况，并制定清晰的战略与路线图，企业将为自身的可持续发展奠定坚实基础。
了解工厂的长期愿景
图：为确保系统的互操作性，现有与新开发的数字化解决方案都应符合行业标准并具备开放接口。图片来源：CE Europe
Festo的营销和技术开发经理Jan Koudijzer表示，在推动数字化项目的过程中，工程师首要任务是明确工厂的整体战略与未来目标。例如：企业的核心目标是否是实现“零缺陷生产”？是否追求灵活制造不同产品？是否将生产数据作为关键资产？是否希望通过数字化实现可持续运营？这些问题的答案将帮助工程师确定数字化优先级，并确保管理层的持续关注与支持。
另一个关键优先事项是采用系统工程方法来指导整个工厂转型。Jan建议应基于功能与子系统，而非现有技术，对所有流程进行建模。系统之间的接口应采用如ecl@ss、Automation ML、OPC-UA或MQTT等开放标准，确保长期可扩展性。同时，采用以人为本的实施方式，有助于推动员工对新系统的接受，并保持管理层的持续参与。
此外，他强调了工业4.0技术在网络安全层面的重要性。在系统架构设计初期，需明确数据存储位置（边缘、内部或云端）。对于正在进行数字化转型的企业，充分利用供应商提供的工具和资源至关重要。现代配置器与模拟系统大大提升了设计效率，其中许多还集成基于AAS的数字孪生功能，可在工厂生命周期内持续发挥作用。
明确数字化的价值核心
欧姆龙自动化经理Dev Kainth指出，目前推动数字化转型的主要动力来自高层管理，其目标在于提升流程效率和缩短对市场变化的响应时间。尽管控制工程师的优先事项因行业、角色与专长不同而有所差异，但仍有多个共性议题值得关注，例如方案的可实施性、员工技能的提升以及内部支持能力的评估。
Dev观察到，企业当前普遍关注基于状态的监控、预测性维护与机器数据趋势分析。这意味着数据采集正成为数字化转型中的核心主题，并作为反馈机制推动流程优化。
然而，很多企业只是跟随竞争对手的做法，倾向于选择知名供应商，这反映出他们对数字化价值的认知仍显不足。Dev建议企业应从整体系统角度进行初始评估，明确数字化的可行性与潜在价值，并按业务影响程度对项目进行风险评估和优先级排序。
他强调，时间是关键因素，包括组织准备状态和工程师部署系统的效率。采用以数据为中心的策略是一个良好开端，因为它能提供有价值的信息，为IoT与AI等技术的实施打下基础。同时，变更管理同样重要，应优先考虑标准化接口以简化集成，并提前规划员工培训，确保技术顺利落地。
实现质的飞跃
Pasqal首席执行官兼联合创始人Georges Olivier Reymond指出，当前工业中，控制工程师的职责已远超出传统的过程控制，逐渐涉及AI、机器学习和量子计算等新兴技术，以推动工厂运营效率和创新能力。
了解如量子计算等前沿技术的进展，已成为工程师适应快速变化行业环境的重要能力。Georges认为，凭借其卓越的计算能力，量子计算在工业应用中具有颠覆潜力。例如，量子优化算法可用于复杂控制系统中，帮助找到在化学过程、电网调度和机器人控制等领域的最优解决方案。
量子机器学习结合了量子计算的高并行性与机器学习的灵活性，有望进一步优化传统算法，解决经典计算机难以处理的问题。在预测性维护领域，量子计算可提前发现设备异常和潜在故障，提高维护效率。
量子模拟技术还可加速新材料的发现，例如高温超导体、高效电池和先进催化剂。在能源行业，量子计算能够更精准地模拟可再生能源与电网需求之间的复杂关系，从而提升预测的准确性与可靠性。