过程工业中的数字化转型是数字化进程的一个子部分，也被视为第四次工业革命，即工业4.0。工业4.0的重点是，未来进行数字化改造的公司将越来越多，那些坚持过时商业模式的公司将慢慢被淘汰。在资本密集型行业，制造业资产消失的可能性较小，它更可能被一家已经完成数字化转型的公司收购，而这家被收购公司名称将消失。鉴于这一现实，本文介绍开启数字转型之旅需要了解的内容。

数字化转型在过程工业中的四个必要组件，按操作顺序依次是数据收集、数据整合、数据分析和工作流转换。

数据收集

设备测量成本从未降低过，如果没有数据，后果不堪设想，我们需要做出数据驱动的决策。一般来说，我们获得的数据比实际有效的数据多得多，过程行业有过程变量记录数据、仪表和阀门诊断数据、动设备健康数据、资产利用或OEE数据、环境报告数据、实验室分析数据、工单/维护数据、原料数据、产品质量数据、安全数据和市场价格/现货价格数据。这些通常存储在文件柜、工程师办公室、工作站以及不同地点的多台服务器。

数据整合

过程数据存储在历史数据系统中；实验室数据存储在LIMS中；工单和维护数据在CMMS中……如上所述，数据是在一个企业内的许多地方收集汇总的。如果能够将所有的数据都整合在一个存储位置呢？这就是数据湖的概念。

一旦数据进入数据湖中，所有经过授权的人员都能获到数据。在收集数据时，你不需要事先了解数据之间的关系。最终用户在使用数据时定义数据湖之间的关系。换言之，数据调控发生在退出数据湖之前，而不在进入数据湖时，这使得数据湖在处理大量数据时非常有效。另一个好处是数据湖有助于数据的进一步探索和挖掘。即使当前还不确定某些数据是否有用，只需将其存储在数据湖中，一旦系统需要调用这些数据时，它的价值就体现出来了。不是每个人都需要一个数据湖，一些用户可以随意浏览和收集多个地点的数据。没有海量数据需要处理、不关心访问海量数据的速度和效率的用户，不会看到数据湖的价值。当然，如果你能在Excel中解决数据分析问题，你也不需要数据湖。然而，当Excel的无法处理巨大的数据量时，那么你的企业确实需要更大的数据库和更好的分析工具。

数据分析

我们用来将原始数据转化为有用信息的所有工具、技术、方法和模型构成了分析工具箱。反复打磨数据，直到揭示所有秘密，分析是一个繁杂而迷人的过程，其目标包括发现问题、告知结论和支持决策。如果您曾经使用过条形图或趋势线，这些都是运用了简单而有效的可视化分析技术。您将数据结构化为多组数据，并将专业知识应用于原始数据，以使其更易于使用，并便于识别趋势或差异。由于潜在的关系对于条形图来说过于繁忙或复杂，我们开始使用其他分析工具。

当数据之间的关系已知时，我们把它建立在一个模型中，我们可以用这个模型进行预测。例如，我们知道理想气体定律PV=nRT与理想气体的性质和一些实际气体的模型有关。如果我们知道压力、体积、物质和量(nR)，但又想计算温度，我们可以应用理想气体定律模型，得到一些很好的温度预测。同样，如果我有动设备的振动和温度数据，我可以应用分析模型来确定设备的健康状况，因为我了解振动频率、温度偏差和潜在故障模式或磨损模式之间的关系。

如果你花了足够的时间建立有效的设备模型，你可以将其组合起来，并相对实时地在线运行，这意味着数字双胞胎技术已经逐步展开。数字双胞胎可以包括过程动力学模型或可靠性模型、能源和材料经济模型或所有这些模型的任意组合。

工作流转换

数字化转型为流程行业带来的最大收益可能是通过数据分析改变了工作流程。正是分析能力允许自动化流程重复执行原来由人工执行的任务，使工作人员能够专注于提升知识和技能空间，而不是仅仅重复执行已知的解决方案。

自动化工作流程的技术和产品已经存在了很长一段时间，然而，除了规模大、利润高的行业外，这些技术的成本对所有行业来说都是令人望而却步。因此，这些工作流程依然采用人工，即使它们十分适合采用自动化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等当今流行的分析工具，原来人工执行的操作可以轻松且经济高效地部署为自动化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的环境中实现自动化、扩充或简化。

自动化工作流程的技术和产品已经存在了很长一段时间，然而，除了规模大、利润高的行业外，这些技术的成本对所有行业来说都是令人望而却步。因此，这些工作流程依然采用人工，即使它们十分适合采用自动化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等当今流行的分析工具，原来人工执行的操作可以轻松且经济高效地部署为自动化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的环境中实现自动化、扩充或简化。