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当前，面临环境的极端波动性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA），我们要调整自己适应这一新常态。工业设施的数字化已成为企业最高层的第一要务，它是实现更高安全性、可持续性和盈利能力的途径。自主和半自主流程的开发，辅以人工智能（AI）的最新进展，将是在当前环境中制胜的必要条件，而这种转型正迅速成为资产密集型企业的可行之道。
闭环自动化系统正在普及，性能也越来越优越，还辅以各种在线监测、分析和预测系统。所有这些都必须相互协调CONTROL ENGINEERING China版权所有，以尽可能接近运行极限，并对运行中断做出快速反应。 而一项技术的出现成为解决这一问题的关键。该技术将人工智能实现的数据洞察力与行业特定的机理模型和领域专业知识相结合CONTROL ENGINEERING China版权所有，以支持业务目标，开启通往自优化工厂的旅程。
通过将人工智能融入现有的操作技术（OT）和信息技术（IT），未来的工业系统将能够协调不同的功能孤岛，以半自主（并最终自主）的方式运行，以推动利润最大化，同时提高安全性， 最大限度地减少对环境的影响www.cechina.cn，实现更高的可靠性和效率。
这就是工业人工智能的作用：通过将人工智能的应用大众化，消除企业采用和改进技术的各项阻碍因素，解决特定行业面临的挑战。这有助于在最优的操作约束条件下推动业务成果， 并且不需要依靠数据科学专业知识，这对实现自优化工厂至关重要。 工业人工智能为整个生命周期的资产优化提供了专门的解决方案。 这些解决方案旨在通过嵌入领域专业知识来指导数据科学。
自优化工厂是行业领导者在数字化历程中的下一个重要步骤。它是帮助企业实现从生产资产中获取更大价值的有效工具www.cechina.cn，无论外部条件如何控制工程网版权所有，都能提高安全性、产能、灵活性和盈利能力。
自优化工厂是一套自适应、自学习和自维持的软件技术，它们共同预测未来的情况并采取相应的行动，在企业范围内调整各项运行要实现自我优化，工厂需要通过广泛的实时访问数据和信息，结合工艺基础知识和人工智能，同时捕捉和利用这些知识进行多级优化，在一个闭环的反馈循环中安全地提供建议并自动采取行动。
● 自我学习型工厂利用整个环境中的数据和信息不断提升智能，扩宽预测范围和提高准确性。
● 自适应型工厂对不断变化的情况做出实时反应，通过自我调整达到目标。
● 自维持型工厂能够检测异常情况，并触发应对措施，改善和防止性能下降。
为了向自优化工厂转型，许多公司都在努力加强和调整现有的业务流程，以期缩小计划与实际绩效之间的差距。这意味着计划和调度等关键功能可以与闭环自动化系统更加紧密地集成和协调，这也是下一代生产优化解决方案的重点。通过整合工程、维护和供应链方面的深刻见解，企业将从全局角度思考问题，确保实现更高绩效并获得更优业务成果。
领先的组织已经开始探索利用工业人工智能推动生产优化的方法，他们认识到，企业需要逐步向更自主的运营模式过渡。自优化工厂将为企业提供在未来保持竞争力所需的速度、敏捷性、安全性、可持续性和员工自学习能力。这样的未来工厂将与企业价值链实现一体化，从而为更广泛的“智能企业”提供支持。以工业人工智能为支撑的价值链优化技术将使多个自优化工厂与价值链紧密结合，并推动一系列关键突破。
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