數字化原生代對于“人工智能”的了解可能是建立在基于知識的系統上，例如IBM Watson、谷歌以及聊天機器人等。而年長的一代則可能更受電影《2001:太空漫游》的影響，其中超級計算機HAL是電影的秘密明星。超級計算機HAL發明出一種不可預測的獨立生活方式，對占領人類的威脅日益越來越大。任何看過這部電影的人都可能對人工智能有根深蒂固的保守印象。
2020年流程工業智能制造大會的主題是“揭開數字化的神秘面紗”，因此分出兩個極端方向:數字化轉型宣傳者的樂觀和欣快的承諾；以及一些實踐者對不總是可以理解的黑箱模型的保守。最重要的是，如何更好地將數字世界與現實世界結合起來？
2020年流程工業智能制造大會第一次以線上的形式表現。現在要談一談技術方面的問題：這種有時不穩定的實現比任何白皮書或任何關于這個主題的演講都更清楚地表明，對接口標準和數據連接的一再提出的要求是多么正確。而且最重要的是，數字化轉型的成功是所涉及員工的心態問題。而且一個特別固有的認知就被消除了：由于成本和人力資源的原因，數字化只能在大公司中實現。正如幾位發言者所表明的那樣，數字化也適用于中小型企業。
數字化變革，但如何改變？
伊爾賈·格爾澤斯科維茨在大會開幕式上的主題演講中談到了變革的基本癥結“每個人都想改變，但沒有人去改變！”最重要的是每個人改變的能力是至關重要的。改變必須被理解為一種欲望，而不是一種過程。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。改變最完美的時刻永遠不會到來，不應該等待而是選擇開始改變。而且圍繞數字化轉型的炒作也吸引了一些搭便車的人。目前標有‘4.0’代碼的東西并不都是新的。這尤其適用于優化技術設備的電子數據收集。”
特別是在流程工業中，自動化程度多年來一直很高:假如沒有計算機輔助生產，今天的化學生產將是不可想象的。“數字工廠”在企業的整個生命周期中都起著核心作用。但同樣必須清楚的是，制造業及其離散的生產單元在數字化轉型方面走得更遠。推動流程工業數字化的是需求。例如，更小的批次和更個性化的產品，會要求縮短產品生命周期。西門子的Rebecca Vangenechten證實，滿足這些要求的一種方法是將過程工廠模塊化（MTP:模塊類型包）。隨著生產的模塊化，我們有可能把重點放在專注于配方，而不是必要的設備和機器技術。
由于新的市場預期變化頻繁，產品更新換代速度也變得更快，這將是一個非常特殊的優勢。德國科隆的Attila Michael Bilgic博士也同意這一點。當然，實施這些新概念的問題在于，流程工業中的工廠通常比智能手機或車輛的生產線運行時間要長得多。
數字雙胞胎
西門子的Vangenechten講述了數字雙胞胎如何推動“數字企業”。例如，通過取代物理實驗和加速新產品的上市。必須記住虛擬雙胞胎不應僅僅被視為產品雙胞胎，也可作為工廠孿生和過程孿生出現。優點是任何“雙胞胎”都能減少物理模擬以及實驗相關成本。
德國Yncoris公司的Frank Schöggl和Michael Strack先生也密切關注著數字雙胞胎，在會上為大家展示了冷卻塔的生產雙胞胎。客戶的利益是冷卻水供應溫度的預測。最終結果是優化周期性操作策略以及最小化能量需求，同時考慮允許的波動范圍和保證的平均溫度。
贏創的Wilhelm Otten博士作為NAMUR國際過程工業自動化用戶協會成員，就協調和標準化的重要性作了演講。他講述了如何避免不必要的復雜性，并且可以更有效地使用新技術來實現價值鏈的端到端自動化。
中小企業數字化
Mittelhessen技術大學的Gerrit Sames博士生導師教授討論了一項關于“中小企業數字化”的研究，并得出了一個發人深省的結論:中小企業仍然保持著傳統模式，商業模式數字化帶來的機會在很大程度上仍未得到利用。機器和設備制造商對產品的強烈關注，這是過去成功的基礎，但現在有可能成為不利因素。雖然產品特性的重要性正在下降，但新的服務商業模式的重要性正在下降，預計未來的分布將是40：40。
Smes教授觀察到，客戶對特定產品特性的重視程度較低，因為這些特性很少能滿足他們的需求，然而在這方面，數字化應該允許更大的靈活性。而且到目前為止，這在中小企業中相當普遍:即使是生產訂單過程中的數字支持也絕不是規則，與狀態監測或預測性監測有關的服務也很少見。難怪75%的公司沒有提供數字培訓或網絡研討會。像“按使用付費”這樣的概念實際上對于他們來說并不重要。簡而言之，中小企業的數字化程度幾乎很低。
但是，如何壓縮大量的數據，使其可交易并成為知識呢？德國科隆的Bilgic博士給出了非常實用的答案：例如，不應該一次又一次地將數據轉換成新的格式，因為這總是有丟失重要信息的風險。特別是，數字信號之間的不斷變化及其轉換為模擬信號可能是有害的。可以通過使用以太網APL（一種專門為流程工業的要求而開發的通信技術）來防止。
另一個重要步驟是只向各自的專家傳達與其任務相關的數據。
最后重要的一點是，我們應該接受今天計算機的性能比人類的性能更高。人類盡可能集中精力并在當地采取行動。中樞神經系統的哲學家更應該關注人類的智力發展。
數字化轉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
Q：NAMUR國際過程工業自動化用戶協會開放架構在數字化項目中的實際作用是什么？
A:NAMUR的愿景是成為國際領先的自動化領域的用戶協會，在自動化領域推動經驗交流，介入到標準制定，在新技術引進中考慮到用戶在功能、效率、適用性等方面的需求，通過整合自動化技術用戶的技能為流程工業的設計安裝、生產運行提供附加值。
Q：在使用同樣舊的接口對舊機器進行數字化時，該怎么辦？
A:一種解決方案是使用合適的接口轉換器或接口轉換器。或者使用相應新傳感器的集成。在歐司朗施瓦布慕尼黑工廠，將20世紀60年代的機器仍然配備有接觸器，整合到數字化的旅程中也是一個挑戰，是沒有辦法用現代PLC技術改造這種技術的。
Q：在公司剛剛開始處理數字化問題，使用PLS運行工廠，并擁有ERP系統，但彼此分開。下一步應該是什么？
A:對于生產計劃，接口將是重要的，以便將實時生產數據（機器分配）與訂單組合、查看以及協調。
Q：是否也可以使用來自云（儀表板）的結果來控制生產？
A:所需的實時處理和反饋很快成為當前云解決方案無法解決的問題。
數字化接受度和操作資格
并不是每個人都能理解一切，這就是為什么溝通必須更好，技術必須更簡單的原因。Virtual Fort Knox的Robert Tordy和拜爾和考利希咨詢公司的Uwe Beyer證實，即使在安裝了數字技術之后，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，例如在公司的實際語言和管理層的技術語言之間。
歐司朗的希爾德先生在他的文章《精益與數字化》中展示了其公司在數字化方面正在推進的基石和方法。歐司朗在施瓦布慕尼黑的試點工廠生產熒光粉、燈絲以及金屬外殼等前體。越來越短的產品壽命是一個非常大的挑戰，盡管白熾燈在幾十年的時間里不斷發展，但如今需要越來越短的時間間隔的新系統解決方案。希爾德認為精益管理是實現這一目標的基礎，首先是高效設計流程，然后是數字化！而且70%的員工都有智能工廠的想法。工廠和運營經理描述說：隨著數字化，可用數據量幾乎呈現爆炸式增長。因此，分析的主題變得非常重要，總是需要新的迭代周期，由跨學科團隊進行分析。在這里，大會演講者再次指出，從較小的項目開始是有希望的。希爾德還指出，“數字化”一詞中的“D”代表“去做”。
基于數據的決策是成功的數字化舉措的基礎。Bilfinger公司的赫特林描述了如何實現“數字運營卓越”。盡管在VUCA世界中存在所有限制（VUCA:V=波動性、U=不確定性、C=復雜、A=模棱兩可）。如何應對所有這些快速變化？這只有通過更清晰傳達才能奏效。因此提高重點，清楚地傳達過程和關系至關重要。
員工需增加數字化專業知識
到目前為止，員工已經把他們的領域專業知識中掌握得很好，現在必須增加數字化專業知識。此外，可擴展的IT基礎設施對于能夠更快地對任何類型的變化作出反應變得越來越重要。最后重要的是，知識必須共享這一知識管理是非常必要的。通常很難將不同來源的正確數據結合起來，并利用必要的專門知識，監測和分析工具將其轉化為有價值的信息。Bilfinger公司的赫特林用具體的例子描述了他和他的團隊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程的生產時間？對故障原因的分析研究表示，90%的預期故障會提前10min通知員工。通過數據分析，這使生產率提高了10%。
德國薩姆森公司Dulaan Punsag談到了高級監控的好處，防護裝置解決方案不是監控一個泵或單個熱交換器，而是監控整個系統。這種能力為“分析監控”，可以一次監控工廠的所有過程設備。其特征在于，不注意極限值，而是已經在極限值的方向上探測變化。在這種情況下，在不同的測量點處的兩個不同的振動值可能是有趣的，其中沒有一個測量點達到極限值，但是兩個值之間的相關性可能表明偏差。
西門子的Claus Neubauer博士和Ralph Grothmann描述了“工業中的人工智能”的現狀。識別故障或預測故障并不重要，但是必須提出一項行動建議，即使這涉及一定程度的不確定性。所謂的上下文化，即將過程數據與來自過程環境的其他數據結合起來。比如一個有趣的方法是將視覺質量數據集成到數字化轉型中（例如對食品、水果等的鑒定感興趣）。當然，這種分析的起點總是通過適當的相機生成的圖像材料。
結論
與2019年相比，2020年線上大會提供了非常豐富的建議和最佳實踐范例。基本上，所有的演講者都鼓勵中小型企業進入數字化轉型，只要去做就行了，這也是委員會的建議。數字化轉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。而且在很大程度上，個人因素仍然很重要，在某些方面是不可替代的。
