自动化工厂是一个很有前途的解决方案。这样的未来工厂将技术、数据和先进的可视化与操作联系起来，以确保资产从所采取的每项行动以及历史数据和衍生见解中学习。这些工厂对资产健康状况和经济状况做出反应，并随着时间的推移逐步改善其运营，以实现更低的碳足迹以及更安全、更有利可图的运行.所有工厂，无论其成熟度如何，都已准备好识别并采用数字技术以实现自动化!构建模块现已就位，技术可用，所需的技能组合正在成为焦点！行政领导层今天采取的行动可以一定限度地提高下游资产的现金流，并将工厂转向可再生能源，从而帮助满足要求和可持续性目标！
这个过程始于20世纪80年代，但许多组织在这个阶段陷入了困境。处于这一阶段的公司通常没有任何数字组织的外表，并认为他们的下一个数字前沿是改进他们当前的系统，以达到今天的实践和某种程度的业务流程协作！五到十年前，从有限的APC实施以及性规划建模技术和企业资源规划(ERP)程序的部署开始，许多公司迈出了迈向这一新水平的一步.目前，完全接受这一阶段的公司正在部署用于创造价值的分析用例，如基于数据分析的正常运行时间规范维护、自适应过程控制和单个单元的在线优化，以进一步协调和提升价值！
由于不同工厂的数字化成熟度可能不同，我们绘制了适用于所有原型的五个不同阶段，从基本运营到自动化企业！这种成熟度模型强调了实施新技术和转变管理系统、建立劳动力能力和嵌入新行为所需的时间.然而，随着自动化水平的提高，工厂和企业生态系统的价值也会相应增加。成熟度范围从工厂现场的基本操作控制系统到完全集成的自动化公司.每个后续级别代表所应用的数字化级别的主题步骤变化。根据我们的经验，以下示例有助于说明每个阶段的公司可能在做什么：随着控制系统在运营中的简单应用、逐个站点的基本炼油厂规划、基于电子表格的调度、临时故障排除引发的过程建模和维护工作订单，该成熟度级别代表了当今广泛的采用级别!
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这种控制水平不仅是一个关键的价值驱动因素，而且使知识工作者能够专注于工厂的未来状态.通过仔细结合技术和流程，日益自治的组织可以确保组织拥有一组弹性和灵活的资产，这些资产可以做出反应并重新配置，以在不断变化的经济、运营或需求波动的市场中茁壮成长！自动化工厂的一个基本要素是它的崩溃和关闭计划、调度和运行优化技术之间的反馈回路的能力!这确保了相关见解的共享，并确定和采取了适当的行动。正如近期的大流行导致的减速所表明的那样，许多工厂遇到了与在低需求期间以允许速率运行相关的挑战！
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尽管能源转型使得企业必须提高运营的弹性，但它也给该行业带来了强大的阻力！事实上，一些公司通过投资组合多样化自然地对冲了市场风险，而另一些公司则加倍关注通过运营和价值链扩展来实现成本竞争力(见表1)。无论哪种方式，这些公司寻求从运营中增加现金流，以缓冲持续的市场波动，并提高可能考虑剥离的资产的吸引力！不断增加的社会压力和监管继续推动下游石油、天然气和石化行业的环境、社会和治理(ESG)转变。如欧洲绿色协议，寻求大幅减少碳排放和增加经济可持续性。
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