工業控制系統 (ICS) 解決方案需要新的架構，並且需要更适應不斷變化的環境的理念。重點介紹瞭六種方法：
學習目标

• 工業 4.0 時代的工業控制解決方案需要新的架構和理念。
• 由於工業 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。

動态和直觀的機器正在改變每個行業的企業運作方式。傳統上，工業控制解決方案並不以易於适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。現有的技術單體顯著提高瞭整體性能，但也增加瞭需要管理的複雜性。爲瞭靈活适應，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，爲機械和/或氣動系統提供瞭進步。現在，工業 4.0 的數字化依賴於智能、互聯的系統，並有可能在未來十年産生 3.7 萬億美元。擁抱並積極管理數字化的公司将成功並找到爲企業增值的方法。新技術不是解決方案。關鍵是找到增加價值的轉型，然後智能地利用技術。
将數字化轉型轉化爲商業價值的六種方法
無法适應不斷變化的條件、難以管理多個優化目标和不一緻是現有控制系統的一些局限性。以六種方式将數字化轉型轉化爲重要的商業價值。

1. 使用控制模闆：我們確定滿足客戶功能要求的控制策略，並将其用作靈活的模闆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，估計節省瞭 50% 以上的成本。該項目還獲得瞭兩項 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，並且已經建立瞭一個功能塊庫，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：沒有什麽能比知情的勞動力更能激發高效的決策制定瞭。将實時可變成本集成到運營屏幕中會導緻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： 利用並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。他們可以爲持續學習提供方便的訪問權限，並将其集成到優化和模拟模型中，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)，将數據轉化爲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 年内採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瞭 17% 到 20% 的生産力提升。
6. 使用運營作爲流程經理： 我們還看到運營團隊轉變爲流程的管理者，而不僅僅是流程的“操作員”。在多個地點制造一種産品的地方，共享技術和業務數據可以實現資産的全局優化。