提高生產力的關鍵是管理系統的發展
移動計算、上下文數據和模塊化架構將改變控制系統的外觀和感覺並提高整個工廠的生產率，有助於降低有經驗的工人被裁員的風險。
組織投資於管理系統，期望它們能夠像預期的那樣運行很多年。管理系統變革的步伐正在加快，未來十年將帶來巨大的變化。
了解這些變化對於尋求控制系統最佳性能和投資回報的組織非常重要。
幾十年來，控制系統一直局限於物理硬件：有線輸入和輸出、連接的控制器和結構化架構，包括專用網絡和服務器配置。
計算和傳感器成本的降低、網絡和無線基礎設施的發展以及分佈式架構（包括雲）正在為控制系統開闢新的可能性。
此外，新興的包含和製造標準，例如高級物理層 (APL) 和模塊化類型封裝 (MTP) 接口，將在未來十年內推動企業管理系統的設計和使用發生重大變化。）
即使時代和技術不斷變化，成功的方程式仍然不變：選擇可靠且易於使用的控制系統，同時提供對新技術的訪問以提高生產率。
管理系統的靈活性降低了與有經驗的工人退休相關的風險
在過去十年中，該行業見證了專業人士的退休，並採取措施減輕經驗流失的影響。這些變化導致許多行業的工作場所工人數量減少。
與此同時，隨著大量新的掃描技術和高帶寬數據傳輸能力的出現，企業正在收集比以往更多的數據，組織希望從這些數據中獲得更多價值，以幫助他們提高業務績效和提高差異化。
這包括更靈活的產品交付選項、優化的質量和一致的產量，以及改進的操作安全性和環境合規性。
作為回應，許多組織將他們的管理架構擴展到地理分佈更廣的基礎設施，允許小型、集中的專業人員團隊為整個團隊提供支持。
來自控制系統的關鍵數據將在整個企業中可見，使小型團隊能夠為多個地理位置分散的位置提供支持。所有圖片均由愛默生提供
這些內部專家可以由 OEM 專家補充，他們被允許安全訪問該基礎設施的相關方面。
這種分佈式架構的一個元素是雲，無論是私有云、公共雲還是混合雲。將非必要的架構控制逐漸遷移到雲中，使組織更容易更有效地工作並做出更好的決策。
雲用戶通過利用來自世界各地的專業知識（無論是在他們自己的業務中還是來自許多服務提供商），從他們的數據中獲得更多價值。
此外，將數據集中在雲中還具有降低生命週期成本、降低維護要求和消除孤立數據孤島的優勢。
向集中控制的轉變將需要改變管理系統策略，即使實際的主要控制沒有從操作層面轉移。
專家依賴的工具（系統配置、設備監控、警報管理、實時數據和事件歷史、數字孿生、維修管理系統等）是管理系統的要素。
其中許多工具不會影響日常管理，而是與管理系統相關聯，而管理系統又與企業中的物理位置相關聯。將來，將這些組件託管在雲中會更有意義。
集中數據和雲架構也將促進新技術的快速部署。
數據集中化使組織可以輕鬆地實現對管理系統數據的單向安全移動訪問，從而使企業員工可以在任何地方進行跟踪
輕鬆集成提高效率
成功的關鍵是找到允許以最小的集成和技術成本引入新技術的平台。最先進的 控制器 可以作為獨立的控制器運行，並能夠集成到更大的管理系統中，使組織能夠開發與流程和產品相關的架構和管理能力。
領先的工業公司也正在通過新的即插即用技術減少對模塊化製造的需求。
MTP 技術由 NAMUR（製造過程自動化技術用戶協會）開發，使用現有技術創建用於不同系統集成的接口，並簡化模塊化系統的設計。
MTP 標準化了生產模塊和控制系統之間的交互，允許企業組合組件。
控制系統將繼續在這些多樣化但集成度更高的模塊化系統的管理和優化中發揮關鍵作用。使用這些集成標準是實現最佳結果的關鍵因素。
高級控制和數字孿生提高工作效率
控制系統現在包括更多的分析工具和決策支持，以幫助操作員在更廣泛的範圍內做出更明智的決策。
操作員不會做出決策、做出決策並希望它們是正確的選擇，而是使用模擬在自主環境中驗證關鍵決策。
例如，工廠中的操作員可能會注意到過程變量趨勢不佳。操作員使用數字雙胞胎來測試新程序，然後發現它太接近中斷限制了。
為了避免這種情況，它將使用 數字孿生嘗試其他替代方案並找到一種安全協商工藝參數的方法。
操作員無需在實際流程和設備上進行任何測試即可幫助做出正確的決定。數字雙胞胎將在工作場所和雲端可用，並將成為大多數項目的標準部分。
人工智能 (AI) 能否成為控制系統發展的下一個階段？
幾十年來，控制系統不斷發展。人工智能 (AI) 技術正在幫助開發下一代某些控制系統。
比例積分微分 (PID) 控制器 可以理解為能力分離：比例元件顯示信號，積分元件逼近設定點，微分元件可以最小化超調。
雖然管理生態系統可以是相互關聯的技術的複雜網絡，但也可以通過將其視為家譜中不斷發展的分支來簡化它。每種控制系統技術都有自己獨特的功能，這些功能是以前的技術所不具備的。
例如，前饋通過預測控制器輸出改進 PID 控制，然後使用預測來隔離由於過程失真和信號噪聲引起的誤差。
模型預測控制 (MPC) 通過分解對未來控制干預結果的預測並控制多個相關的輸入和輸出，為此增加了更多功能。
控制策略的最新進展是引入人工智能技術，將工業控制系統提升到一個新的水平。
人工智能技術可以擴展到解決任何可以建模的複雜問題，例如管理供應石油和天然氣行業的工廠的間歇性停產，以及優化和管理煉油廠和化工廠的運營。
為了充分利用這些新解決方案，組織需要非標準且易於使用的自動化平台來幫助他們隨著不斷變化的市場和行業條件而發展。