工业控制系统 (ICS) 解决方案需要新的架构，并且需要更适应不断变化的环境的理念。重点介绍了六种方法：
学习目标

• 工业 4.0 时代的工业控制解决方案需要新的架构和理念。
• 由于工业 4.0 有可能改变信息的处理和收集方式，因此需要重新发明。
• 使用数字孪生、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 可以帮助利用数字化转型。

动态和直观的机器正在改变每个行业的企业运作方式。传统上，工业控制解决方案并不以易于适应或成本低廉的变化而著称。这部分与分层控制技术的遗留结构有关。现有的技术单体显着提高了整体性能，但也增加了需要管理的复杂性。为了灵活适应，需要新的架构和理念。
控制系统一直在制造中发挥着至关重要的作用，为机械和/或气动系统提供了进步。现在，工业 4.0 的数字化依赖于智能、互联的系统，并有可能在未来十年产生 3.7 万亿美元。拥抱并积极管理数字化的公司将成功并找到为企业增值的方法。新技术不是解决方案。关键是找到增加价值的转型，然后智能地利用技术。
将数字化转型转化为商业价值的六种方法
无法适应不断变化的条件、难以管理多个优化目标和不一致是现有控制系统的一些局限性。以六种方式将数字化转型转化为重要的商业价值。

1. 使用控制模板：我们确定满足客户功能要求的控制策略，并将其用作灵活的模板来调整工程工作的规模。例如，我们与 Suncor 合作，使用模块化类型封装 (MTP) 概念进行井垫开发，估计节省了 50% 以上的成本。该项目还获得了两项 Suncor 总裁卓越运营奖。
2. 重塑控制算法：我们是系统集成商，但更重要的是，我们是过程控制专家。我们是不同行业团体的活跃成员。对具有重新设计的解决方案的开放系统有着强烈的需求，并且已经建立了一个功能块库，利用在广泛的垂直市场上数十年的经验。
3. 使用实时成本控制：没有什么能比知情的劳动力更能激发高效的决策制定了。将实时可变成本集成到运营屏幕中会导致成本绩效和对成本动因的理解发生阶跃变化。在电力和天然气等成本变化很大的地方，这可能非常有价值。
4. 使用数字孪生： 利用并积极维护其工程设计数据的公司以更具创新性的方式使用数据。他们可以为持续学习提供方便的访问权限，并将其集成到优化和模拟模型中，以应用和提高他们的智能。
5. 使用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)： 可以有效地应用机器学习和人工智能 (AI)，将数据转化为可操作的智能和自主操作。利用人工智能支持智能控制系统是实现工业 4.0 带来的机遇的关键。最近的一项研究证实，在未来 5 到 7 年内采用人工智能的公司中，有 50% 的公司现金流可能会翻倍。实施智能系统的制造商实现了 17% 到 20% 的生产力提升。
6. 使用运营作为流程经理： 我们还看到运营团队转变为流程的管理者，而不仅仅是流程的“操作员”。在多个地点制造一种产品的地方，共享技术和业务数据可以实现资产的全局优化。