數字化可以為過程工業提供很多優勢，例如流程優化方面的新機會以及工廠效率的提升。對于那些剛剛開始接觸工業4.0的垂直行業，工業物聯網（IIoT）提供了預測性維護、資產信息管理以及開放設備可配置性。

過程工廠是圍繞著無數的連續運轉部件和工藝而建造的，隨著使用年限的增加和公用事業費用的上漲，會引起工廠效率的下降和維護成本的增加。傳統工廠所浪費的能源可能會占到工廠所消耗能源的30%。

信息技術（IT）和運營技術（OT）的數據融合有助于提升工廠運行效率，這也使得圍繞著IIoT的各種討論開始變得有意義。隨著傳感器和支持互聯網協議的設備不斷激增，未來IIoT可能最終會主宰工廠車間。通過更有效的信息分析，制造商將能夠創建更精簡的流程，簡化操作并提高成本效率。在一個聯網的生態系統中，機器可以發出去各種報警，與外界進行狀態的通訊，讓生產繞過彎路而不用中斷。想象一下通過基于云的企業資源計劃（ERP）系統將多個現場連接在一起的可能性。在一個樣板工廠里建立起來的最佳實踐可以無縫地導出，并在每個互聯的工廠里實施。

效率大幅提高

為了解決公用事業成本的問題，一家大型的日本化學品制造商嵌入了148套帶有傳感器的疏水閥，結果將蒸汽的費用降低了7%。據悉，數字化的工藝流程讓該化學品工廠的效率提高了82%。

有了IIoT，工廠操作員們可以訪問更多的與資產相關的數據。由于IIoT與邊緣傳感器和分析功能連接在一起，它可以通過下列方式提供好處：

使用無線的、能耗低的傳感器可以經濟有效地收集數據；

開發以數據驅動的、戰略性的、可執行的運營智能；

在正確的時間將這些信息呈現給工廠的管理層；

一旦修正的行動已經進行，就會提交性能改善的信息。

按照現行的標準，操作員們已經利用這些信息從響應式維護行為轉換到更加有效率的預測性維護的架構上。在不同的現場之間實現有效的維護優先級劃分仍然是現存的主要障礙。

人工智能與優化

結合了計算機化維護管理系統軟件以及通過IIoT采集的數據，維護人員可以監視資產組、指定觸發報警的參數、讓響應自動生成、以及通過直接與云ERP進行接口來生成工作指令。通過將計算機維護管理系統軟件與IIoT收集的數據相結合，維護人員可以通過直接連接云ERP來監控資產組、指定觸發警報的參數、自動響應以及生成工單。

過程工業將發現使用人工智能（AI）的各種好處。為了提高工廠的安全性，操作員們在工廠車間里一直在減少手動干預的操作。據報道，利用機器學習和預測數據分析的制造系統已將生產能力提高了20％，同時將資源消耗降低了4％。

對于制造業來說，具備推理和邏輯判斷的人類能力將是至關重要的。隨著機器越來越像我們一樣思考，AI會成為互相連接在一起的工廠生態系統的中樞神經系統，并且使用其帶來的智能化，從花費的每一塊錢上都擠出最大的價值。