在瞬息万变的商业环境中，数字化转型正以不可阻挡之势席卷全球的流程行业和资本密集型产业。其影响之深远，堪比共享经济对人们生活方式的颠覆。面对快速增长的市场需求、日益激烈的竞争格局以及不断涌现的技术挑战，流程行业正面临前所未有的机遇和挑战。如何驾驭数字化转型的浪潮，实现卓越运营，成为摆在每一个企业面前的重要课题。

亚洲市场的崛起：需求增长的引擎

 亚洲经济的蓬勃发展，特别是中产阶级人口的快速增长，为流程行业带来了巨大的市场机遇。牛津经济研究院的数据显示，亚洲经济体在全球经济增长中扮演着越来越重要的角色。对塑料、化工品、可再生能源以及电动汽车等产品的需求持续攀升，深刻影响着整个流程行业的格局。

• 塑料与化工品： 亚洲经济的增长直接推动了对塑料和相关化学品的需求。从消费品包装到基础设施建设，塑料材料的应用无处不在。

• 可再生能源与电动汽车： 随着全球对环境保护意识的提高，可再生能源和电动汽车产业迎来快速发展期，对相关材料和技术的需求也随之增长。

• 石油化工原料： 亚洲经济的持续增长和塑料使用量的增加，对石油化工原料的需求构成重要支撑。

面对巨大的市场需求，流程行业企业必须保持足够的灵活性和敏捷性，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

供应链的重塑：数字化赋能高效运营

 为了满足不断增长的市场需求，东南亚和印度正在积极建设多个大型生产基地。这些投资巨大的项目对流程行业的供应链提出了更高的要求。企业必须采用高效的数字化端到端解决方案，整合从原材料采购到最终产品交付的各个环节，实现供应链的透明化、智能化和协同化。

• 数字化端到端软件环境： 通过部署全面的数字化平台，企业可以实时掌握供应链的各个环节，包括库存管理、生产计划、物流运输等，从而做出更加明智的决策。

• 数据驱动的决策： 利用大数据分析技术，企业可以从海量数据中挖掘有价值的信息，优化生产流程，降低运营成本，提高生产效率。

• 可持续性与安全： 在数字化转型的过程中，企业需要充分考虑可持续性和网络安全等重要因素，确保业务的可持续发展。

智能化工厂：人工智能与机器学习的应用

 在智能化工厂中，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在发挥着越来越重要的作用。通过部署各种传感器和智能设备，工厂可以实时采集大量的生产数据，并通过AI和ML算法进行分析和处理，从而实现生产过程的自动化、智能化和优化。

• 低接触机器学习： 通过部署低接触机器学习解决方案，企业可以对来自智能工厂的数据进行解码，并做出最佳决策，从而提高生产效率和产品质量。

• 预测性维护： 利用AI和ML技术，企业可以预测设备故障，并提前进行维护，从而避免意外停机，提高设备的利用率。

• 智能优化： 通过对生产过程进行实时监控和优化，企业可以降低能源消耗，减少排放，实现可持续发展。

下一代工厂：需求驱动的智能决策

 未来的工厂将完全由需求驱动，能够根据市场变化快速做出适当的决策。知识型员工需要不断提升自身能力，以更好地满足客户需求。

• 集成系统与可视化界面： 企业需要为客户创建集成系统和可视化界面，让客户可以实时了解订单状态、产品信息等，从而提高客户满意度。

• 资产优化： 通过资产优化，企业可以提高资产利用率，降低运营成本，从而满足市场需求，提高盈利能力。

• 人工智能辅助分析： 借鉴亚马逊等企业的经验，利用强大的人工智能辅助分析能力，企业可以深入理解市场供需变化，抓住商机。

计划与调度的全面集成

 未来，计划与调度将实现全面集成。计划人员可以借助AI专家仪表板，了解收益、销售、可持续性和运营等各个领域之间的优化权衡，从而制定最优的生产计划。

• 自主控制的调度： 创建最优调度能够完全自主控制，从而提高生产效率和灵活性。

• 规范性维护系统： 规范性维护系统可以标出可能干扰工厂完成计划指标的情形，并向交易员提供购买最佳原材料的备用方案。

• AI辅助先进过程控制（APC）： 集成计划与调度方案将使用AI辅助的先进过程控制软件功能，自动提供闭环优化。

工业物联网：数据驱动的精益运营

利用工业物联网（IIoT）技术，企业可以将各种传感器部署到工厂的各个角落，实时采集生产数据。这些数据可以用于优化生产过程、提高产品质量、降低运营成本。

• 边缘计算： 部署在边缘的实时分析工具可以提供工艺物流组分，从而实现对生产过程的精细化管理。

• 催化剂纳米传感器： 催化剂纳米传感器可以加入在数据数组中，从而更好地推动对工艺性能的控制。

• 动态调整设定点： 通过动态调整设定点，企业可以完成甚至远超计划指标。

智能工厂的主要组成模块

下一代工厂中使用的主要流程装置和设备将成为智能工厂的主要组成模块。这些模块内置智能，可以极大提升其运营在流程操作极限的能力，从而提高资产的灵活性。

• AI决策工具： 资产所有者可以使用这种智能作为一种AI决策工具，为工厂内的配置建立模型，并可按需更换产品套件。

• 规范性维护体系： 下一代规范性维护体系不仅设定了设备和装置故障模型，还将计划和工艺模型与工艺运营变化有机地关联在一起，从而延迟或消除未来故障风险。

安全与可靠：减少人员风险

 先进技术使人们得以远离工厂的危险及偏远区域。对传感器、规范性维护AI解决方案、装置分析工具等的进一步开发能够达到更高的“智能”。

• 远程规划与管理： 在多数情形下，AI虚拟解决方案可远程规划及管理启动和关闭程序。

• 先进工厂机器人解决方案： 先进工厂机器人解决方案能让下一代工厂在不派遣人员进入危险环境的前提下执行很多任务。

可持续发展：以责任驱动未来

企业应以可持续性为中心的前提下加速和规划其发展。

• 在线优化模型： 在线优化模型将持续优化能源和水资源在资产及价值链的使用。

• 可持续性标准和关键绩效指标： 利益相关者可以立即了解其在相关领域内战术和战略决策的影响，例如可持续性标准和关键绩效指标。

合作与风险管理：迎接全球化挑战

未来工厂将在一种竞争激烈、全球化的动态市场中运营。

• 区块链连接： 管理团队需要在区域企业之间采用可信任的、支持区块链连接的方案，以协商和快速达成协议，从而开展合作和抓住商机。

• 企业范围内的风险模型： 企业范围内的下一代风险模型为高