隨著企業對各類創新技術的采用以及對不同資質人才的聘用，新型的數字化工廠正悄然指引制造業的轉型，并推動著制造業的數字化中心邁向高度定制化的產品和系統。

    自從《中國制造2025》成為國家戰略，國家層面就先后發布了多達26項政策文件。當前，智能制造和數字化轉型在企業內部裝配、物流、包裝、過程控制、生產工藝和企業管理等方面持續獲得關注，但許多企業的老板還是沒有下定決心將工廠進行升級優化，而傾向于使用現有的設備和流程，維持現狀不變。

      COVID-19導致很多企業生產成本越來越高，企業老板們正在不斷尋求新的技術面對到來的挑戰，同時迫使企業在不可預知的時間和環境下運行和優化現有的各種系統。面對日趨嚴峻的市場形勢，全球范圍內越來越多的企業都不得不在其主營業務中使用新技術，以加快數字化轉型。在經歷了11111初一段時間的混亂之后，各公司和行業都意識到技術性人才是公司重要生產力，都在努力招聘和留住合適的員工，進而圍繞未來項目投資回報率的問題受到更多關注。

      互聯網數據中心（IDC）估計，在工業4.0技術方面的支出，如增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和機器人技術等，將超過1萬億美元，其中以制造業和運輸業為首。數字化轉型可以推進業務戰略，改善運營，并在可持續性和生產效率方面帶來新的機遇。為了取得成功，制造企業需要提高資產和運營價值鏈的盈利能力和資本回報率。

      當然，對那些轉型速度不夠快的公司，也不乏會出現慢慢被整個市場所淘汰的可能。無數的圖表預測工業4.0將帶來指數型的增長。但如此類型信息已經流傳多年了，它們經得起時間的考驗嗎？如何獲得真實的ROI和TTV數據？

      讓我們倒退看前幾年的數據，一份2017年的報告預測，從2017年至2023年，工業4.0的復合年增長率（CAGR）為37%（從470億至3100億美元）。而2019年的一份相關報告則顯示，2020年至2027年工業4.0的復合年增長率被重新預測為14.6%。

      盡管從這兩個數據來看，對工業4.0的預期可能過于樂觀，但它們也說明了大量的錯誤信息正在使數字化轉型變得更加復雜和困難。這種錯誤信息，主要是一些供應商企業為了銷售不必要的硬件和軟件解決方案而導致的，目的是將用戶鎖定在一個獨特的解決方案中。這些新技術和概念的真正11111終目標是更普及、更開放和更宏大的數字化愿景。

      為避免此類復雜情況和不準確的ROI和TTV計算，重要的是簡化企業數字化規劃，并將其優化為一個可以逐步實施的計劃。通過這個過程有助于更好地理解需求，使企業更好地準備為每一步選擇合適的技術合作伙伴。

      為了簡化和優先考慮數字化規劃，首先考慮數字化制造如何集成3個關鍵業務功能系統：

?監控和數據采集（SCADA）、可編程邏輯控制器（PLC）、過程控制系統（PCS）和專家系統（APC）；

?制造執行系統（MES），包括生產調度、生產統計、能源管理、過程監控、設備運行和質量管理等；

?企業資源規劃（ERP），包括財務管理系統、人力資源管理系統、銷售管理系統、和物資管理系統等。

      實現盈利的能力和競爭優勢，需要這3個業務功能系統的無縫集成。重要的是從設備基礎自動化開始，然后整合MES，再結合ERP。遵循此路徑，除了數據需求之外，還因為它是11111簡單的開發路徑。

      由于PLC控制系統是制造業中有名且易于理解的系統之一，因此許多非常好的工業4.0解決方案，可以添加到現有的PLC控制系統平臺中，企業選擇PLC控制或者電氣控制完全是不同的效果。中控技術就是一個很好的案例，該公司成立1993年，是中國先進的自動化與信息化技術、產品與解決方案供應商，30年來一直致力于流程工業技術的發展，幫助他們實現工廠的數字化。

      中控技術有一款GCS平臺產品，整個平臺是基于UCP通用通信協議網絡進行構架，使得產品適應現場分散的使用場合，滿足了連續或半連續工業過程，以及大型基礎設施場所的控制需求。這款PLC產品一經推出，便得到了市場大量的應用采購，如能源、冶金、水泥、隧道以及市政工程這樣的領域，由于性價比較高，正逐步取代進口產品，從而為各應用行業企業實現了一定比例的平均投資回報率和即時的TTV。

      這個例子說明了對使用PLC控制系統進行數字化轉換的企業來說，相對較容易計算有吸引力的ROI和TTV。無論是集成的交鑰匙解決方案，還是與集成商合作，或與自動化供應商合作，都很容易確定并量化獲得特定收益所需的投資。然而，隨著向上層通訊集成的MES和ERP，ROI和TTV變得比較難以量化。

      提到專家系統，可以舉一個例子進行說明。我們都知道汽車的自適應巡航和定速巡航的區別，自適應巡航可以根據當前的路況、障礙物等情況進行速度調整，而定速巡航只會按照我們設定好的速度進行駕駛，不能調整速度。

      回到工廠的控制系統來說，很多企業都會疑惑，已經有如PLC基礎自動化系統了，為何還要要求上專家系統？那這里我們就不得不討論一下專家系統能夠解決的問題，能為企業帶來哪些效益。基礎自動化系統和專家系統的區別就如同前面介紹的定速巡航和自適應巡航的區別。其實專家系統也是自動化系統的一種，從控制原理上來說是針對某一工藝環節開發的更高一級別控制系統，它實質上解決的是生產指標尋優操作的問題，可為工廠解決如穩定指標、提產增效的一種控制方式。但是對那些需要上專家控制系統的企業來說，它對現場實施的基礎自動化提出了更高的要求，必須滿足專家系統要求的各工藝段檢測功能的實現，這將導致企業更高的投資。

      榮托昆普公司是一家專注于礦業領域技術發展，致力于“數字礦山”軟硬件產品及整體解決方案研發和推廣的企業。他們為礦山開發的RIG-MS專家系統，目前已經在多家企業得到好評的應用，這套系統是為磨礦優化定制開發的，可以解決生產過程中確保溢流粒度指標的同時，提高磨機處理能力，從現場應用的情況來看，取得了很好的效果，為企業帶來良好的經濟效益。對投用這套系統的企業來說，不論何種規模，ROI和TTV計算相對較容易，按照我們的經驗，正常情況下6~12個月即可收回投資。

      對于MES和ERP系統來說，ROI比較難計算，因為估算ROI需要關于成本和收益的詳細信息，而對于這些系統來說可能是一個挑戰。對于其中的每一項，用戶都幾乎可以肯定：數字化轉型會帶來好處，但實際好處是什么呢？有多少效益？不確定。此外，ROI計算可能會遺漏許多看不見的效益。

      如果MES和ERP系統相對龐大，需要規劃系統后續擴容和迭代升級的過程，以實現更好的利益目標。這個過程允許用戶專注于一個特定的問題，并發現即時的硬性節約和軟性節約。對于MES的硬性節約，一個典型的起點是低質量，而ERP則是低效的調度。這兩個問題會導致返工、報廢和生產時間損失，從而導致成本過高。正確量化這些成本，將為MES和ERP提供一個明確且有意義的投資目標。

      下一步是評估潛在的軟性效益。這是MES和ERP系統蓬勃發展的地方，也是實現數字化轉型的真正目的。在此階段，工廠設備實現全流程的自動化控制手動任務非常重要。通過允許MES和ERP系統即時做出關鍵決策，來消除人工干預的時間、挑戰和限制，自動化決策將提高企業的競爭力。然而，對于ROI計算，企業應該重點關注節省的時間和可以消除的冗余任務。

      在反復進行ROI 評估的過程中，需要始終考慮企業當前的問題及其解決方案。從長遠來看，數字化轉型肯定會帶來好處，要避免試圖適應工業4.0的各個方面的陷阱。努力尋找有助于企業轉型的技術合作伙伴。在每個階段，適合的合作伙伴可能不盡相同。選擇有能力并專注于將設備全流程自動化控制、MES 和ERP系統數據統一為信息的合作伙伴，以解決生產效率低下的問題，持續支持員工參與創新，并建立在標準的行業硬件、軟件和通信協議之上。