除了智能仪器之外，自主仪器是即将出现的下一件大事。控制供应商已经在努力使设备不仅智能化，而且真正自主，自我监控和自动诊断-准备好，愿意并能够采取措施解决问题，因为他们出现了。
这个想法是让人类尽可能地脱离决策过程，(理论上)节省大量的时间和金钱。在这种未来状态下，从车间的操作人员到顶层的管理人员，每个人都知道一切正常运行，因为仪器会自己照顾自己。
不要那么快。自主仪器尚未商业化。一些供应商——最值得注意的是施耐德电气-已经与制造商合作开发定制设备，但这种设备不会在一夜之间出现在市场上。然而，行业发言人指出，自动驾驶功能正逐渐渗透到控制设备中，有助于提高可靠性，甚至提高盈利能力。
受到自动驾驶汽车的启发
如果汽车公司可以制造自动驾驶汽车，为什么过程控制不能实现自动化呢?大约三年前，当彼得·马丁(Peter Martin)和他的同事们坐下来讨论控制器的未来时，这个问题就提上了台面。“我们说，‘如果自动驾驶汽车是可能的，为什么我们不能在工业工厂的每一项资产上都做到这一点?’”施耐德电气负责创新和营销的副总裁马丁回忆道。事实证明，未来比你想象的要近。
“是什么让汽车从哑巴变成了自动驾驶?”实时控制，”马丁说。“这不仅仅是控制进入齿轮轴的气体流量;它以一种协调的方式控制汽车的每个部分。”
考虑到安全的必要性和零部件的数量，控制一辆汽车要比控制一台压缩机复杂得多。因此，考虑将传统的控制延伸到提高效率之外，以帮助提高安全性、可靠性和盈利能力，似乎是合理的。
Martin和他的团队开始在现有控制器上增加自主功能，同时还计划在未来实现完全自我优化的设备。施耐德电气目前销售具有一些自主功能的控制器，并计划在持续的基础上增加更多。
首先，建立信任
除非工厂里的人相信来自控制系统的信息是准确的，否则自动仪表不会被广泛开发或实施。而这需要信任，这并不像听起来那么简单，Bob Karschnia说爱默生。
几年前，艾默生做了一项研究，调查客户根据其产品削减的工作订单。“大约三分之二的时候，回复是‘没有发现问题’，”Karschnia说。这意味着操作员不相信仪器的读数是正确的。“随着我们进入数字时代，我们在设备上添加了无线连接，它不再告诉你信息，而是以高度自信的方式告诉你高价值的信息。”
这是信任数据的一大进步。Karschnia补充说，获得100%信任的一种方法是在仪器中内置高水平的冗余，在概念上类似于用于存储数据的冗余独立磁盘阵列(RAID)技术。他说:“这是多个传感器一直在工作。”“他们self-calibrate。我从来不用碰它们。”
自动化的下一步是让仪器根据读数做出简单的动作，比如打开或关闭阀门。“随着我对仪器的维护越来越少，我可以安装它们，再也不用碰它们了，”Karschnia说，他承认在这一承诺成为现实之前还有很多事情要做。
今天，工业过程通常由一个非常精确的控制器来测量。在未来，这种方法可能会让位于做相同工作的传感器集群，例如感知温度，实际读数基于所有值的共识。
Karschnia指出，重复性、可靠性和稳定性比精度更重要。“可靠性建立信任，为自动控制奠定基础。”艾默生销售一种有四个传感器的温度装置。“当一个失败了，它会继续运行。当两个失败时，它会继续运行。当一个开始漂移时，操作员可以在线重新校准它。这种韧性是与生俱来的。”
今天，通常需要一些人为干预来重新校准仪器。例如，艾默生(Emerson)销售的一种压力变送器有10年的保修期，“设置好就不用管”。“我们要求我们的客户在10年内不要校准它，因为他们的校准仪器远不如传感器本身精确，”Karschnia说。“它漂移得很慢，10年都不会脱离我们的规范。如果我能延长我的(设备)寿命，让它每10年需要一次人的触摸，这将大大减少工作量。”然后，工作人员就可以自由地把时间花在更紧迫的事情上，比如弄清楚如何增加产能，以更少的能源运行并提高安全性。
工作中的自主控制
自动控制的可能性是无限的。想象一个安全控制场景，危险流体正在通过泵输送。如果套管的温度开始上升并保持在这个轨迹上，可能会引起火灾或爆炸。传统的方法是一旦温度达到一定水平就关闭水泵。但这将对利润产生不利影响。或者，泵可以试着让自己减速，看看温度是否会下降。泵将根据泵公司的情报做出行动决定，该公司有大量的测试数据，可以为此目的进行挖掘。
再举一个例子，假设一个泵表现出不寻常的振动。泵制造商的数据表明，在这种振动水平下，泵将在四天内发生故障。如果发生这种情况，该装置将不得不关闭。还有其他选择:例如，泵决定将其速度降低10%，以便持续12天，从而使工厂操作员有一些喘息空间来安排维护。或者泵以较快的速度运行，直到第二天下午运行结束，以避免200万美元的延迟罚款，但之后直接安排维护。
马丁表示:“这在损益方面具有直接价值。”“你可以衡量这种价值，并随着时间的推移来看待它。”这是关于更智能地应用控制，使一切以优化安全性、可靠性、效率和盈利能力的方式运行。“你能平衡这四个，让水泵自动运转吗?”
施耐德有一个客户，一家天然气公司，其工厂的运行能力仅为预期产能的85%。马丁回忆说，一项简短的调查发现，问题不在于工厂本身，而在于收集系统，该系统的工作是从现场的泵中抽出气体。
压缩机经常发生故障，因为他们无法向工厂输送足够的气体。如果压缩机坏了，要花三天时间才能修好。但使用施耐德的可靠性软件模型，研究小组发现，如果他们能在压缩机发生故障之前修好它，维修只需要大约三个小时。“我们可以提前几周预测破损情况，”马丁说。该模型还显示，如果将压缩机的速度降低5%，就可以完全避免这个问题。
分析可以嵌入到控制中，这样他们就知道根据情况做什么。马丁说:“这是一种带有实时响应的预测性维护。“如果你的作业中有15000台泵，那么预测性维护是很好的，但要确保每台泵都能及时响应，工作量就太大了。”总有一天，自动控制系统会帮你做到这一点。
商业化状况
那一天就要来了。施耐德已经与一些过程制造商合作，开发具有自主属性的定制控制系统，主要是盈利控制。例如，几年前，它与Dynegy Midstream Services合作，后者正在寻求提高盈利能力和员工赋权。施耐德还与Sasol Infrachem合作，通过人工利润控制来提高盈利能力。据马丁说，这个项目每年带来数百万美元的回报。
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| 施耐德电气的Modicon M580 PAC现在带有可选的嵌入式实时会计模块，用于盈利控制。这是迈向自主仪器的一步。 |
基于与制造商的定制合作，施耐德现在销售Modicon M580可编程自动化控制器(PAC)，该控制器带有用于盈利控制的嵌入式实时会计模块选项。“这是一个以资产为中心的软件包，可以扩展控制。我们正开始引导客户朝这个方向发展。”“这是一个重大转变，需要30年才能完成。”
施耐德正在测试各种可靠性控制方案，而艾默生则在寻求集束传感器方法。
Martin认为，控制器的外形将从传统的可编程逻辑控制器(PLC)包装转变为更小、更紧凑、资产大小的包装，大约只有香烟包装的一半大小。“今后，你会看到控制公司将控制器固定在压缩机的一侧，”他说。“最终，这些设备都将内置控制系统。”
自动化行业的所有这些活动意味着，自动驾驶汽车并不是自动驾驶的全部和最终目标——有一天，整个工厂可能都是自动驾驶的。“这就是我们的目标，”Karschnia说。“已经有无人驾驶的海上工厂。在现场完成的工作要少得多。”
