IA2IA——從工業自動化到工業自主化
IA2IA是橫河電機所設想的從工業自動化到工業自主化的轉變。
橫河電機將工業自主化定義為“工廠資產與運營具有學習和自適應能力，只需很少人工介入即可實現自主響應，使操作人員能專注於更高層級的優化任務”。
什麼是“工業自主化”？
自主化意味著系統具備獨立運行、自我管控的能力。它不同於自動化，後者是按預設程序執行高度結構化的任務，需要人工監控與幹預。工業自主化使工廠資產與運營具有學習和自適應能力，只需很少人工介入即可實現自主響應，使操作人員能專注於更高層級的優化任務。
什麼是“自主化運營”？
自主化運營是工業自主化的最終階段，代表著價值鏈全程自主運行的理想狀態。自主化運營可定義為：資產與運營具備類人的學習與自適應能力，能在安全邊界內對非預設、預期外的情境實施無人工介入的自主響應，並承擔所有安全關鍵職能。在完全自主化運營（無需人工幹預）的場景中，認知系統將全面接管運營各環節。
Details
自主化層級：循序漸進的轉型之路
自主化將拓展至多個功能領域，包括流程控制與運營、計劃排程、供應鏈管理、現場運營、設備維護及工程設計等。直接躍遷至自主化運營非常困難，因此橫河電機開發了成熟度模型，以定位企業現狀與未來目標。
0-1級 手動/半自動化
工廠僅配定基礎儀表與自動化系統，多數操作依賴紙質規程的人工執行，部分生產流程採用自動化系統，以消除人為失誤、提升效率。
2級 自動化
傳統自動化系統輔助人類保障安全運營。自動化系統雖承擔主要生產流程，並協助工作流與維護任務，但異常工況仍需人工監控與幹預。
3級 半自主化
它的特征為自主組件與自動化資產在人工統籌下協同運作。自主組件與自動化不同，它具有對非預設情境的學習、自適應及自我優化能力。處於此階段的企業會部署若幹由人工調度的選擇性自主組件或應用。
4級 自主化排產
多數資產實現自主運行，並在特定條件下同步優化生產、安全與維護。系統整合具備相應功能的自主組件協同工作，但因尚未實現全領域集成，仍需人工完成多項任務。若超出設定工況，操作人員需重新接管系統。
5級 自主化運營
高度理想化的狀態：工廠實現全流程自主運行，並與同樣具備自主能力的跨領域系統及供應鏈夥伴深度集成。運營完全自主，無需人工介入。
使能技術與驅動因素
從人工智能、數字孿生到機器人，新技術正重塑工廠運營模式。它們推動物理任務與決策流程向自主化轉型，旨在提升生產效率與工人安全。在當今商業環境中，運營韌性已成為重中之重。
向工業自主化轉型需要融合信息技術（IT）與運營技術（OT）的多領域技術。橫河電機的優勢正源於IT與OT技術的深度融合。
盡管工業自主化使能技術已然就位，其真正價值取決於能否通製系統集成構建智能、自主的工作流。
橫河電機憑借多年積累的經驗與專業技術，從轉型初期的谘詢階段就開始提供支持，能夠識別必須解決的關鍵問題，並為企業配定適配的解決方案。
人工智能和機器人技術：工業自主化的核心推動因素
人工智能（AI）和機器人技術是實現從自動化到自主化轉型的重要驅動力。
AI賦能高級數據分析、預測性診斷與自主決策，支撐設備健康監測、工業優化與質量管理等應用。然而，AI的真正價值需通製與領域專長結合方能釋放——後者為數據賦予意義，使洞察與實際業務需求對齊。
機器人技術（包括無人機、移動機器人及固定自動化設備）正在革新物理任務的執行方式。從泄漏檢測、腐蝕監控到海底管道維護、鑽台自動管具處理，智能機器人系統持續拓展工業運營的自主化邊界。隨著智能模組的持續嵌入，這些系統正變得日益多功能化，承擔起不同環境中的複雜維護與運營任務。
工業自主化的多元化實施路徑
工業自主化之旅沒有標準模板——不同企業乃至同一企業內不同單元的路徑皆存在顯著差異。可能會出現部分運營已達自主化排產級別，系統獨立做出決策，但多數工作流仍處於自動化或半自主化級別。
工業自主化的推進內容、地點、時間和方式，很大程度上取決於工廠的現狀基礎。現有改造型工廠尤其面臨挑戰，因其原始設計未考慮自主化與減少人工幹預。但正是這些傳統工廠存在更大提升空間——其能源消耗、運營效率與維護需求痛點更為突出。相比之下，新建工廠越來越多地在設計階段融入自主化運營理念，從一開始就融入機器人等關鍵技術。最終，自主化進程取決於應用複雜度、現場條件與技術整合能力。
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