工業控制系統 (ICS) 解決方案需要新的架構，并且需要更適應不斷變化的環境的理念。重點介紹了六種方法：
學習目標

• 工業 4.0 時代的工業控制解決方案需要新的架構和理念。
• 由于工業 4.0 有可能改變信息的處理和收集方式，因此需要重新發明。
• 使用數字孿生、機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 可以幫助利用數字化轉型。

動態和直觀的機器正在改變每個行業的企業運作方式。傳統上，工業控制解決方案并不以易于適應或成本低廉的變化而著稱。這部分與分層控制技術的遺留結構有關?，F有的技術單體顯著提高了整體性能，但也增加了需要管理的復雜性。為了靈活適應，需要新的架構和理念。
控制系統一直在制造中發揮著至關重要的作用，為機械和/或氣動系統提供了進步?，F在，工業 4.0 的數字化依賴于智能、互聯的系統，并有可能在未來十年產生 3.7 萬億美元。擁抱并積極管理數字化的公司將成功并找到為企業增值的方法。新技術不是解決方案。關鍵是找到增加價值的轉型，然后智能地利用技術。
將數字化轉型轉化為商業價值的六種方法
無法適應不斷變化的條件、難以管理多個優化目標和不一致是現有控制系統的一些局限性。以六種方式將數字化轉型轉化為重要的商業價值。

1. 使用控制模板：我們確定滿足客戶功能要求的控制策略，并將其用作靈活的模板來調整工程工作的規模。例如，我們與 Suncor 合作，使用模塊化類型封裝 (MTP) 概念進行井墊開發，估計節省了 50% 以上的成本。該項目還獲得了兩項 Suncor 總裁卓越運營獎。
2. 重塑控制算法：我們是系統集成商，但更重要的是，我們是過程控制專家。我們是不同行業團體的活躍成員。對具有重新設計的解決方案的開放系統有著強烈的需求，并且已經建立了一個功能塊庫，利用在廣泛的垂直市場上數十年的經驗。
3. 使用實時成本控制：沒有什么能比知情的勞動力更能激發高效的決策制定了。將實時可變成本集成到運營屏幕中會導致成本績效和對成本動因的理解發生階躍變化。在電力和天然氣等成本變化很大的地方，這可能非常有價值。
4. 使用數字孿生： 利用并積極維護其工程設計數據的公司以更具創新性的方式使用數據。他們可以為持續學習提供方便的訪問權限，并將其集成到優化和模擬模型中，以應用和提高他們的智能。
5. 使用機器學習 (ML) 和人工智能 (AI)： 可以有效地應用機器學習和人工智能 (AI)，將數據轉化為可操作的智能和自主操作。利用人工智能支持智能控制系統是實現工業 4.0 帶來的機遇的關鍵。最近的一項研究證實，在未來 5 到 7 年內采用人工智能的公司中，有 50% 的公司現金流可能會翻倍。實施智能系統的制造商實現了 17% 到 20% 的生產力提升。
6. 使用運營作為流程經理： 我們還看到運營團隊轉變為流程的管理者，而不僅僅是流程的“操作員”。在多個地點制造一種產品的地方，共享技術和業務數據可以實現資產的全局優化。