生产设施数字化

术语“数字化”（或短语“数字化转型”）在应用于不同行业时具有不同的含义。对于生产设施，甚至在“数字化”革命开始之前，自动化领域就推动了先进技术的采用。今天，自动化领域自然而然地成为了整个讨论的中心。

在过去的十年中，多个行业在利用数字技术提高效率和成本效益方面取得了重大进展。然而，根据行业的不同——在一定程度上，参与项目开发的人员和实体——对数字化的看法大不相同。

当然，实施数字化所采用的方法和技术在很大程度上取决于组织的最终目标。对于正在为新项目制定数字化战略的工程专业人士或项目经理来说，从数字化涵盖的广泛主题中定义重点领域可能具有挑战性。关键是要了解组织目前在数字化的三个核心领域中所处的位置，然后确定组织在不久的将来想要达到的位置。

核心领域

对于任何行业，我们可以广义地说，数字化或数字化转型关注三个核心领域：系统和流程、自动化和通信以及数据分析。这些领域也可以被视为数字化的主要推动力。

系统和流程

这些与组织的运营管理有关。一个系统 是一组定义工作如何完成的过程和过程，以及一个过程 是一组旨在实现特定目标的步骤。大量已建立的流程使任何给定系统的工作效率更高。

从这些定义中，可以看出这些领域数字化的巨大潜力。每个组织都有自己的系统和流程来帮助其高效运行。将这些系统和流程数字化为在确保合规性的同时自动化任务提供了巨大的机会。将运营要求数字化还为通过网络收集、存储和即时传输数据创造了机会，以支持归档数据并对其进行分析以实现持续改进。

生产自动化和通信

自动化和通信技术在实现整体数字化转型战略方面发挥着关键作用。这两个学科是引领工业世界数字化革命的先驱，它们仍然是技术和实践不断发展以更好、更高效地管理生产设施的核心领域。

大多数生产设施项目都有数字化战略，这一事实证明了学科的影响力 围绕它们构建，无论行业或组织文化如何。对于增强的数字化项目，自动化部分有助于扩展过程数据的测量、控制、记录和分析方式。传感器技术、控制器硬件、安全和增强的数据通信方法以及数据的高效存储和计算的数据收集和计算能力有助于构建适合每个特定行业的高级监控和控制算法。

数据分析

当数据的分析有助于改进系统、流程、生产方法和预测时，数据就成为组织的宝库。然而，在工业世界中，“数字化”一词通常与整个频谱的这一部分联系在一起——不幸的是，这具有误导性。作为转型项目的一部分开发和实施的其他数字化推动因素为数据收集和分析奠定了基础。这些启用阶段与分析部分一样重要。

数据分析的所有分支——描述性、预测性和规范性技术——都用于开发适合行业和组织独特愿望的模型和解决方案。人工智能和机器学习技术有助于在整个组织内进一步利用数据和部署解决方案。

挑战

在着手进行数字化转型项目时，重要的是要了解组织在上述三个核心领域的立场，并考虑到项目可用的时间和资源来设定一个现实的目标。评估技术的未来发展及其对组织在项目执行期之后的雄心壮志的重要性也至关重要。在选择一种经过现场验证和面向未来的创新技术之间取得平衡 可能对项目管理构成挑战。由于技术范围的扩大，不断增加的网络安全要求也将需要大量的评估和资源分配。

结论

生产设施数字化战略的成功很大程度上取决于组织对其当前位置的评估以及对转型活动重点领域的确定。尽早规划和实施促成因素，以及有效利用数据提高企业竞争力的清晰愿景，将大大有助于战略的成功。