IA2IA——从工业自动化到工业自主化
IA2IA是横河电机所设想的从工业自动化到工业自主化的转变。
横河电机将工业自主化定义为“工厂资产与运营具有学习和自适应能力，只需很少人工介入即可实现自主响应，使操作人员能专注于更高层级的优化任务”。
什么是“工业自主化”？
自主化意味着系统具备独立运行、自我管控的能力。它不同于自动化，后者是按预设程序执行高度结构化的任务，需要人工监控与干预。工业自主化使工厂资产与运营具有学习和自适应能力，只需很少人工介入即可实现自主响应，使操作人员能专注于更高层级的优化任务。
什么是“自主化运营”？
自主化运营是工业自主化的最终阶段，代表着价值链全程自主运行的理想状态。自主化运营可定义为：资产与运营具备类人的学习与自适应能力，能在安全边界内对非预设、预期外的情境实施无人工介入的自主响应，并承担所有安全关键职能。在完全自主化运营（无需人工干预）的场景中，认知系统将全面接管运营各环节。
详细介绍
自主化层级：循序渐进的转型之路
自主化将拓展至多个功能领域，包括流程控制与运营、计划排程、供应链管理、现场运营、设备维护及工程设计等。直接跃迁至自主化运营非常困难，因此横河电机开发了成熟度模型，以定位企业现状与未来目标。
0-1级 手动/半自动化
工厂仅配置基础仪表与自动化系统，多数操作依赖纸质规程的人工执行，部分生产流程采用自动化系统，以消除人为失误、提升效率。
2级 自动化
传统自动化系统辅助人类保障安全运营。自动化系统虽承担主要生产流程，并协助工作流与维护任务，但异常工况仍需人工监控与干预。
3级 半自主化
它的特征为自主组件与自动化资产在人工统筹下协同运作。自主组件与自动化不同，它具有对非预设情境的学习、自适应及自我优化能力。处于此阶段的企业会部署若干由人工调度的选择性自主组件或应用。
4级 自主化排产
多数资产实现自主运行，并在特定条件下同步优化生产、安全与维护。系统整合具备相应功能的自主组件协同工作，但因尚未实现全领域集成，仍需人工完成多项任务。若超出设定工况，操作人员需重新接管系统。
5级 自主化运营
高度理想化的状态：工厂实现全流程自主运行，并与同样具备自主能力的跨领域系统及供应链伙伴深度集成。运营完全自主，无需人工介入。
使能技术与驱动因素
从人工智能、数字孪生到机器人，新技术正重塑工厂运营模式。它们推动物理任务与决策流程向自主化转型，旨在提升生产效率与工人安全。在当今商业环境中，运营韧性已成为重中之重。
向工业自主化转型需要融合信息技术（IT）与运营技术（OT）的多领域技术。横河电机的优势正源于IT与OT技术的深度融合。
尽管工业自主化使能技术已然就位，其真正价值取决于能否通过系统集成构建智能、自主的工作流。
横河电机凭借多年积累的经验与专业技术，从转型初期的咨询阶段就开始提供支持，能够识别必须解决的关键问题，并为企业配置适配的解决方案。
人工智能和机器人技术：工业自主化的核心推动因素
人工智能（AI）和机器人技术是实现从自动化到自主化转型的重要驱动力。
AI赋能高级数据分析、预测性诊断与自主决策，支撑设备健康监测、工艺优化与质量管理等应用。然而，AI的真正价值需通过与领域专长结合方能释放——后者为数据赋予意义，使洞察与实际业务需求对齐。
机器人技术（包括无人机、移动机器人及固定自动化设备）正在革新物理任务的执行方式。从泄漏检测、腐蚀监控到海底管道维护、钻台自动管具处理，智能机器人系统持续拓展工业运营的自主化边界。随着智能模块的持续嵌入，这些系统正变得日益多功能化，承担起不同环境中的复杂维护与运营任务。
工业自主化的多元化实施路径
工业自主化之旅没有标准模板——不同企业乃至同一企业内不同单元的路径皆存在显著差异。可能会出现部分运营已达自主化排产级别，系统独立做出决策，但多数工作流仍处于自动化或半自主化级别。
工业自主化的推进内容、地点、时间和方式，很大程度上取决于工厂的现状基础。现有改造型工厂尤其面临挑战，因其原始设计未考虑自主化与减少人工干预。但正是这些传统工厂存在更大提升空间——其能源消耗、运营效率与维护需求痛点更为突出。相比之下，新建工厂越来越多地在设计阶段融入自主化运营理念，从一开始就融入机器人等关键技术。最终，自主化进程取决于应用复杂度、现场条件与技术整合能力。
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