提高生产力的关键是管理系统的发展

移动计算、上下文数据和模块化架构将改变控制系统的外观和感觉并提高整个工厂的生产率，有助于降低有经验的工人被裁员的风险。

组织投资于管理系统，期望它们能像预期的那样运行很多年。管理系统变革的步伐正在加快，未来十年将带来巨大的变化。

了解这些变化对于寻求控制系统最佳性能和投资回报的组织非常重要。

几十年来，控制系统一直局限于物理硬件：有线输入和输出、连接的控制器和结构化架构，包括专用网络和服务器配置。

计算和传感器成本的降低、网络和无线基础设施的发展以及分布式架构（包括云）正在为控制系统开辟新的可能性。

此外，新兴的包含和制造标准，例如高级物理层 (APL) 和模块化类型封装 (MTP) 接口，将在未来十年内推动企业管理系统的设计和使用发生重大变化。）

即使时代和技术不断变化，成功的方程式仍然不变：选择可靠且易于使用的控制系统，同时提供对新技术的访问以提高生产率。

管理系统的灵活性降低了与有经验的工人退休相关的风险

在过去十年中，该行业见证了专业人士的退休，并采取措施减轻经验流失的影响。这些变化导致许多行业的工作场所工人数量减少。

与此同时，随着大量新的扫描技术和高带宽数据传输能力的出现，企业正在收集比以往更多的数据，组织希望从这些数据中获得更多价值，以帮助他们提高业务绩效和提高差异化。

这包括更灵活的产品交付选项、优化的质量和一致的产量，以及改进的操作安全性和环境合规性。

作为回应，许多组织将他们的管理架构扩展到地理分布更广的基础设施，允许小型、集中的专业人员团队为整个团队提供支持。

来自控制系统的关键数据将在整个企业中可见，使小型团队能够为多个地理位置分散的位置提供支持。所有图片均由爱默生提供

这些内部专家可以由 OEM 专家补充，他们被允许安全访问该基础设施的相关方面。

这种分布式架构的一个元素是云，无论是私有云、公共云还是混合云。将非必要的架构控制逐渐迁移到云中，使组织更容易更高效地工作并做出更好的决策。

云用户通过利用来自世界各地的专业知识（无论是在他们自己的业务中还是来自许多服务提供商），从他们的数据中获得更多价值。

此外，将数据集中在云中还具有降低生命周期成本、降低维护要求和消除孤立数据孤岛的优势。

向集中控制的转变将需要改变管理系统策略，即使实际的主要控制没有从操作层面转移。

专家依赖的工具（系统配置、设备监控、警报管理、实时数据和事件历史、数字孪生、维修管理系统等）是管理系统的要素。

其中许多工具不会影响日常管理，而是与管理系统相关联，而管理系统又与企业中的物理位置相关联。将来，将这些组件托管在云中会更有意义。

集中数据和云架构也将促进新技术的快速部署。

数据集中化使组织可以轻松地实现对管理系统数据的单向安全移动访问，从而使企业员工可以在任何地方进行跟踪

轻松集成提高效率

成功的关键是找到允许以最小的集成和技术成本引入新技术的平台。最先进的 控制器 可以作为独立的控制器运行，并能够集成到更大的管理系统中，使组织能够开发与流程和产品相关的架构和管理能力。

领先的工业公司也正在通过新的即插即用技术减少对模块化制造的需求。

MTP 技术由 NAMUR（制造过程自动化技术用户协会）开发，使用现有技术创建用于不同系统集成的接口，并简化模块化系统的设计。

MTP 标准化了生产模块和控制系统之间的交互，允许企业组合组件。

控制系统将继续在这些多样化但集成度更高的模块化系统的管理和优化中发挥关键作用。使用这些集成标准是实现最佳结果的关键因素。

高级控制和数字孪生提高工作效率

控制系统现在包括更多的分析工具和决策支持，以帮助操作员在更广泛的范围内做出更明智的决策。

操作员不会做出决策、做出决策并希望它们是正确的选择，而是使用模拟在自主环境中验证关键决策。

例如，工厂中的操作员可能会注意到过程变量趋势不佳。操作员使用数字双胞胎测试新程序，然后发现它太接近中断限制了。

为了避免这种情况，它将使用 数字孪生尝试其他替代方案并找到一种安全协商工艺参数的方法。

操作员无需在实际流程和设备上进行任何测试即可帮助做出正确的决定。数字孪生将在工作场所和云端可用，并将成为大多数项目的标准部分。

人工智能 (AI) 能否成为控制系统发展的下一个阶段？

几十年来，控制系统不断发展。人工智能 (AI) 技术正在帮助开发下一代某些控制系统。

比例积分微分 (PID) 控制器 可以理解为能力分离：比例元件显示信号，积分元件逼近设定点，微分元件可以最小化超调。

虽然管理生态系统可以是一个由相互关联的技术组成的复杂网络，但也可以通过将其视为家谱中不断发展的分支来对其进行简化。每种控制系统技术都有自己独特的功能，这些功能是以前的技术所不具备的。

例如，前馈通过预测控制器输出改进 PID 控制，然后使用预测来隔离由于过程失真和信号噪声引起的误差。

模型预测控制 (MPC) 通过分解对未来控制干预结果的预测并控制多个相关的输入和输出，为此增加了更多功能。

控制策略的最新进展是引入人工智能技术，将工业控制系统提升到一个新的水平。

人工智能技术可以扩展到解决任何可以建模的复杂问题，例如管理供应石油和天然气行业的工厂的间歇性停产，以及优化和管理炼油厂和化工厂的运营。

为了充分利用这些新解决方案，组织需要非标准且易于使用的自动化平台来帮助他们随着不断变化的市场和行业条件而发展。