虽然这些都是需要采取的重要步骤，但个别仍必须推动数字解决方案的试点，而不是对颠覆性技术采取文化开放.此外，企业往往忽视了开发面向未来企业的传感器和数据策略。然后，资金通常属于“证明”试验的前提.传统技术、人工智能、无处不在的数据、连接性和协作的精心组合结合在一起，在做出运营决策时考虑炼油厂或石化厂的潜在未来状态！应用于操作数据和传统模型的规范分析可为技术人员提供更好的信息，并可以揭示替代策略，或者为操作员提供建议，或者在闭环系统运行的情况下进行自主控制!
在没有闭合反馈回路的情况下，许多工厂无法以实现生产目标和保持安全的方式协调多个约束和工艺单元，因为他们的规划和控制系统并未设计为在低产量下进行优化.当运行在所谓的正常运行条件下，这些封闭的反馈和前馈回路也使工厂以安全的方式运行更接近其极限，并且，在一些演示的情况下，将整个工厂的吞吐量限制提高5%到10%!自动化工厂的发展还可以提高工人的战术决策能力，这些决策与改善运营完整性、可持续性和生产的战略计划明确一致!
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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.
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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!
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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