注意：相关工作虽已启动！
实现过程工业的数字化转型绝非易事。相关工作虽已启动，但呈现碎片化、试探性特征，如同建筑工地，材料都已到位，却缺少图纸。是时候深入审视现状了。
在新冠疫情的严峻时刻，全球亟需快速落地解决方案。还需要研发新药来预防疾病重症病例。但应该如何实现这一目标？当时，一款新药从概念研发到获批上市通常需要12至15年。对制药公司Pfizer而言，破局之道便是利用数字工具加速这一进程。该公司使用超级计算机筛选合适分子，借助人工智能（AI）分析海量患者数据以进行临床研究，同时优化供应链。最终，其新冠抗病毒药物Paxlovid从主要活性成分首次实验室合成，到实现大规模生产，仅用了18个月。
自此，数字化已成为生命科学领域不可或缺的因素。在数十年来一直依赖高质量数据的研发领域，数字化正成为颠覆性变革力量，既加速创新，又降低成本。过程工业的其他领域也在追求同类突破，并为此大力投资。据管理咨询公司安永（EY）称，2022年全球65%的化工企业预计数字化将对其业务产生革命性或颠覆性影响。与生命科学行业一样，这些公司面临着日益严峻的市场环境。他们需要更快的产品开发、更有弹性的供应链和全新的数字商业模式。为支持这些模式，企业寄望于B2B平台以接触新客户群体、提高客户留存率，并最终提升销售额。正因为这些具有吸引力的前景，企业也愿意为此投入大量资金。
停滞在试点阶段
然而，一旦涉及传统意义上的工业4.0数字化目标，投资往往更为保守。例如，在通过自动化工作流程、数字过程控制和预测性维护来减少制造缺陷、避免停机时间和降低运营成本方面便是如此。行业巨头罗克韦尔自动化对全球1,500名制造业管理者开展调研，其发布的《智能制造现状报告》指出，过程工业距离工厂全面数字化仍有很长的路要走。报告显示，2025年 – 即在第四次工业革命提出10余年后 – 仅有20%的企业在大规模投资工业4.0技术。就数字化而言，流程工业的数字化宛如一片大型工地，进展明显缓慢。是时候一探究竟，揭开表象、探寻紧迫问题的答案：为何加工厂的数字化未能大范围普及？为何转型的支柱如此脆弱？这座数字化的宏伟蓝图，是否最终只是一场空想？
事实是，过程工业的许多企业长期以来一直困在“试点困境”中：他们启动了大量孤立项目，以测试工业物联网、云方案、数字孪生等现有数字技术，但这些试点项目往往各自为政，难以规模化推广或适配更广应用场景。世界经济论坛早在2018年就指出了这一现象，而时至今日，状况仍未明显改善。在罗克韦尔自动化的研究中，56%的受访企业表示目前正在进行试点项目。另有20%的企业尚未采取任何行动，尽管他们已有投资计划。
关键点
56%
的过程工业企业目前正在进行工业4.0试点项目。
关键点
20%
的过程工业企业正在大规模使用工业4.0技术。
关键点
95%
的过程工业企业已投资或计划投资AI。
根源在于意愿不足
企业在推进全面数字化转型时普遍步履维艰。德国工程师协会（VDI）数字转型跨学科委员会负责人Wilhelm Otten博士对此原因分析得十分透彻：“除了技术壁垒外，主要是因为企业过于局限于单一职能视角，以及变革管理方式存在问题。这不仅是技能与资源短缺，更是意愿不足，有时仅仅是因为在企业层级中缺乏授权。”
2024年，管理与技术咨询公司BearingPoint和慕尼黑应用技术大学开展的一项研究，印证了这一判断。研究表明，企业管理层对数字化的参与程度，与工业4.0在生产中的落地实施程度之间存在显著相关性。该研究指出，在战略层面为工业4.0提供坚实支持，并实现数字化价值链流程的互联互通，是此领域取得成功的关键。还强调了正确的组织方法和员工认同的重要性。成功实施数字化取决于技术、人员和组织结构的协同一致。
核心问题
在实践中，大多数企业几乎只聚焦技术层面。更糟糕的是，企业常把数字化项目单纯视作技术或IT项目，一味追求改进功能本身，而非其带来的实际价值。对于管理咨询公司McKinsey & Company而言，核心问题是“这能为公司业务带来何种增值？”而这一问题往往缺乏明确答案。同样，数字化转型应采用哪些具体目标与指标衡量成功，也常常悬而未决。德国Fraunhofer生产技术研究所得出了类似结论：许多企业难以评估工业4.0为其生产创造价值的潜力，这反过来又限制了投资。罗克韦尔自动化报告建议，企业应识别并优先处理有望解决生产和运营问题、并能快速实现投资回报的用例，从而实现可持续增值。
Endress+Hauser数字解决方案总经理Rolf Birkhofer博士赞同这种高度聚焦、循序渐进的数字化方法。分步推进更有意义，因为应用场景不同，所获价值与配套技术也会有所差异。“例如，在小型工厂中，运营商可以通过远程监测测量点来节约成本，避免昂贵的现场巡检。在大型工厂中，我们已经成功验证，管理现场仪表能够快速实现投资回报。”Rolf Birkhofer进一步认同罗克韦尔自动化报告的观点：“成功数字化是指，解决方案能够长期使用，并在预期时间范围内实现投资回报。”
需着眼全局
数字孪生体在工厂工程中的应用，是数字化转型的成功案例。它支持企业对工厂进行虚拟规划、仿真与优化。例如，Coca-Cola公司在其Istanbul高科技灌装厂灌装线每个阶段都使用数字孪生体进行建模。使用数字孪生体进行仿真，有助于识别和预防潜在瓶颈、机器故障和效率损失，同时验证各类方案，最终实现次品减少、能耗降低与成本节约。
但在许多企业中，数字孪生体并未充分发挥其潜力，因为它们所需的数据往往分散在多个系统、格式和责任部门。“数字孪生体只有在完整的生命周期数据可用时才能发挥作用，”Endress+Hauser技术与产品组合总监Hans-Joachim Fröhlich表示。“目前要么缺乏这种端到端的数据连续性，要么各类数据无法顺畅匹配。”
棘手之处在于，并非所有负责收集和处理数据的人员，都能从这项繁琐工作中直接获益。“因此，整个企业需就跨部门业务流程形成统一共识。”Wilhelm Otten解释道。无缝数据集成，打破职能孤岛，几乎是所有工业4.0应用中扩展试点项目的基本要求。“过程工业数字化进展如此缓慢，重要原因之一是始终缺乏必要的互操作性。目前，无论是公司内部还是公司之间，都无法实现数据无缝交换。”Hans-Joachim Fröhlich表示。
AI：蕴藏希望的两个字母
好消息是，过程工业已意识到这些挑战，并正在着手解决。BearingPoint和慕尼黑应用科学大学的研究显示，69%的受访企业正内部推进数据纵向集成，约58%的企业为此部署云方案。同时，企业正与价值链合作伙伴共同推进标准化。例如，在工业数字孪生协会、开放工业4.0联盟等组织中开展合作。Ethernet-APL的开发也是如此，这是一种用于现场层的新通信基础设施，支持快速传输海量数据，在这一领域，过程工业同样致力于开发标准化、互可操作的解决方案。
未来数月，这一领域有望加速发展，主要有两个原因：首先，竞争加剧、监管趋严、供应链紧张、技能短缺日益严重，而网络安全需求提升，这些因素共同催生了越来越强烈的紧迫感。其次，人工智能有望成为数字化的强力引擎。继Pfizer等制药行业成功案例后，众多企业将人工智能视为破局良方。罗克韦尔自动化报告显示，95%的过程工业企业已在投资或计划未来五年内投资人工智能与机器学习。质量控制、网络安全与过程优化等领域应用前景尤为广阔。人们希望AI技术提升生产质量、可靠性、安全性与效率，实现更可持续的发展。
释放AI全部潜力，需要坚实的数据基础和无缝的数据流。因此，企业对数字化的投入正变得至关重要，尤其作为后续各类技术落地的基础。《2025智能制造现状报告》的作者明确指出，“产业转型的势头正在增强。”
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