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

數字化轉型在過程工業中的四個必要組件，按操作順序依次是數據收集、數據整合、數據分析和工作流轉換。

數據收集

設備測量成本從未降低過，如果沒有數據，后果不堪設想，我們需要做出數據驅動的決策。一般來說，我們獲得的數據比實際有效的數據多得多，過程行業有過程變量記錄數據、儀表和閥門診斷數據、動設備健康數據、資產利用或OEE數據、環境報告數據、實驗室分析數據、工單/維護數據、原料數據、產品質量數據、安全數據和市場價格/現貨價格數據。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器。

數據整合

過程數據存儲在歷史數據系統中；實驗室數據存儲在LIMS中；工單和維護數據在CMMS中……如上所述，數據是在一個企業內的許多地方收集匯總的。如果能夠將所有的數據都整合在一個存儲位置呢？這就是數據湖的概念。

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

數據分析

我們用來將原始數據轉化為有用信息的所有工具、技術、方法和模型構成了分析工具箱。反復打磨數據，直到揭示所有秘密，分析是一個繁雜而迷人的過程，其目標包括發現問題、告知結論和支持決策。如果您曾經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。您將數據結構化為多組數據，并將專業知識應用于原始數據，以使其更易于使用，并便于識別趨勢或差異。由于潛在的關系對于條形圖來說過于繁忙或復雜，我們開始使用其他分析工具。

當數據之間的關系已知時，我們把它建立在一個模型中，我們可以用這個模型進行預測。例如，我們知道理想氣體定律PV=nRT與理想氣體的性質和一些實際氣體的模型有關。如果我們知道壓力、體積、物質和量(nR)，但又想計算溫度，我們可以應用理想氣體定律模型，得到一些很好的溫度預測。同樣，如果我有動設備的振動和溫度數據，我可以應用分析模型來確定設備的健康狀況，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系。

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

工作流轉換

數字化轉型為流程行業帶來的最大收益可能是通過數據分析改變了工作流程。正是分析能力允許自動化流程重復執行原來由人工執行的任務，使工作人員能夠專注于提升知識和技能空間，而不是僅僅重復執行已知的解決方案。

自動化工作流程的技術和產品已經存在了很長一段時間，然而，除了規模大、利潤高的行業外，這些技術的成本對所有行業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，原來人工執行的操作可以輕松且經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境中實現自動化、擴充或簡化。

自動化工作流程的技術和產品已經存在了很長一段時間，然而，除了規模大、利潤高的行業外，這些技術的成本對所有行業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，原來人工執行的操作可以輕松且經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境中實現自動化、擴充或簡化。