当生产工厂展望未来时

智能控制解决方案如何改变过程行业

想象一下这样一家化工厂，它能够提前预见未来——不是提前几秒，而是提前数小时。这样的设施可以主动检测过程偏差，预测反应堆的临界压力限值或预测产品质量的下降。之后，它会立即启动调整。在流程工业中，操作参数决定成败，因此这种可预测性至关重要。得益于一项改造化工厂、炼油厂和药品生产设施的创新成果，这种愿景不再是科幻小说，而是正在成为现实。

预测控制的艺术

Siemens 的 Bernd-Markus Pfeiffer 博士被评为 2025 年度发明家奖“终身成就”类别奖，成为此转型背后的助推力。他倡导一种数据驱动的系统，该系统可以持续计算数十种未来情景，从而确定实现实时无缝高效运营的最佳路径。这代表了整个过程行业的根本性模式转变：主动控制取代单纯的被动反应。

Pfeiffer 的许多创新都有助于模型预测控制 (MPC)。它的原理类似于国际象棋棋手，不仅要制定下一步策略，还要制定接下来的十步策略。与对偏差做出反应的传统控制系统不同，MPC 用不同的方式“思考”：它模拟未来几个小时内产品质量、温度、压力和流量的发展情况，甚至在问题出现之前进行干预。

区别显而易见：传统控制过程类似于驾驶员不断地在加速和制动之间切换。但是，由 MPC 驱动的流程可以顺畅地导航，在交通指示灯变红之前智能地预测和利用指示灯的变化。

数字孪生——真实工厂的虚拟复制品——构成了 Pfeiffer 预测控制的基石。它们提供的过程模型使 MPC 能够模拟未来的发展并促进安全、优化的操作。

当数据能说话时

控制性能分析 (CPA) 是一种补充工具。在 MPC 模拟、全面优化和主动管理生产工厂核心流程时，CPA 持续分析基本自动化中数百个现有常规控制回路的性能。它重点针对可以进行优化的区域，识别人眼看不见的模式，并精确定位次优的控制回路。这使操作人员能够精确地将注意力集中在具有改进潜力的特定控制回路上。

Pfeiffer 解释说：“这是最好的预测性工厂运营。你不再被迫只在已经为时已晚时才做出反应。”这一创新从根本上将方法从维护转向预防，从危机管理转向战略韧性。

在工厂大门外

下一个前沿领域已经在眼前：将内部过程数据与外部信息整合。毕竟，没有任何化工厂是孤立运行的。未来的愿景包括将内部流程优化与外部数据馈送相结合的系统，例如天气预报、原材料和销售市场趋势以及负荷预测。这创建了一个不仅可以自我优化，还可以预测和稳定其整个供应链的加工工厂，这是一种真正由数据驱动、具有预测性和弹性的运营。

绿色优势

可预测控制的工厂运行更加平稳，消耗的能源更少，产生的废物也更少。在能源密集型加工行业中，即使是几个百分点的边际效率提高也能转化为可观的兆瓦级能源节约。

Pfeiffer 认为，技术创新与生态责任之间的这种协同作用是他工作中最关键的方面。在大型设施中，这些优化共同为脱碳工作做出了巨大贡献。

韧性是未来的当务之急

在日益不可预测的世界中，预测控制已成为一种战略必需品。如今，投资 IT 的公司不仅在创建更高效的流程；它们正在建立基本的韧性。它们将不确定性转化为可计算的情景，将波动性转化为竞争优势。

Bernd-Markus Pfeiffer 博士和他的同事 Lena Lohner 博士

这种新的过程控制模式超越了单纯的技术解决方案。它代表了一种新的思维方式：主动而不是被动，相互关联而不是孤立，有韧性而不是脆弱。这是一种生产理念，它利用数据智能开创了工业主权的新时代，使我们的客户能够应对未来的挑战。