它正处于转型期，对当前的事件和自身的成功感到不安。自动化汇集了多条知识线索，很少考虑传统领域的边界:机器设计从机械工程，控制理论来自电气工程，来自计算机科学的软件，以及来自设计和集成的方法系统工程．
政府、工业和学术界为20世纪60年代和70年代的航空航天项目建立控制系统，在前所未有的合作努力下，这种包括自动化在内的综合技术得到了发展。随后，石油工业迅速采用了自动化炼油厂，化工厂、造纸厂、水处理设施等。自动化系统很快就成为社会工业基础设施的重要组成部分，而且在很大程度上是无形的。
但是，由于以微积分或傅里叶变换的形式表达的原理，以及在专门环境中经验学到的实践，自动化的连贯处理从未充分地纳入高中、技术学校和本科大学课程。连续性所必需的广泛基础没有建立起来。现在，开发概念综合的人，以及那些保持系统运行的人，正在退休或已经退休了。
未来十年
“我们正在经历一场重大的资源危机流程工业几乎每一个层面:操作员、机械师和工程师，”公司研究总监拉里•奥布莱恩(Larry O 'Brien)表示ARC咨询集团（www.arcweb.com)，位于马萨诸塞州戴德姆。“我每天都与主要的自动化供应商合作，这是一个真正的问题。我们在大学和技术学校寻找合格的人才，但他们很难找到。”
与此同时，新的自动化系统正变得越来越复杂，特别是从车间的角度来看。奥布莱恩说:“在过去十年中，我们看到了技术的进步，极大地增加了可用信息的数量。这些信息并不总是容易有效地使用:“现在的情况是，流程操作员花费太多时间来响应工厂的警报，而没有足够的时间来改善流程。”
向更复杂的自动化系统发展的趋势似乎是不可避免的，也是可取的。这样的系统是对过时的必要回应，并将打开新的大门。美国食品和药物管理局过程分析技术(PAT)计划只是对自动化系统需求的一个例子，该系统可以提供高可靠性的细粒度控制。挑战在于创建真正的盟友系统。奥布莱恩说:“从技术中获得最大收益的关键是关注它的商业价值，而不仅仅是技术。”“这就是你需要考虑的人。”
Raffaello D 'Andrea教授曾在工业领域工作，目前在苏黎世联邦理工学院(瑞士联邦理工学院)从事自适应系统的研究。D 'Andrea说:“我们现在的系统提供了高性能，但变得越来越复杂。”“它们在特定条件下可以表现得很好，但当条件改变时，它们的表现就会迅速下降。我们需要并正在开发能够学习的自适应系统。它们运行的时间越长，效果就越好。但如果人们不知道如何正确处理这些系统，他们就无法实现承诺的性能。”
D 'Andrea补充说:“知道如何构建、部署和操作这些系统的人将非常受欢迎。自动化专业人员需要成为“T”人:在特定的技术专业领域有深刻的知识，受过足够广泛的教育，可以与其他专家交流。这是“系统工程”的另一种说法。“自动化系统是复杂、复杂、高性能和具有挑战性的。我们需要能够管理这种复杂性的人。”
马蒂Weil， martyweil@charter.net，是自动化的世界贡献的作家。
ARC咨询集团
www.arcweb.com
政府、工业和学术界为20世纪60年代和70年代的航空航天项目建立控制系统，在前所未有的合作努力下，这种包括自动化在内的综合技术得到了发展。随后，石油工业迅速采用了自动化炼油厂，化工厂、造纸厂、水处理设施等。自动化系统很快就成为社会工业基础设施的重要组成部分，而且在很大程度上是无形的。
但是，由于以微积分或傅里叶变换的形式表达的原理，以及在专门环境中经验学到的实践，自动化的连贯处理从未充分地纳入高中、技术学校和本科大学课程。连续性所必需的广泛基础没有建立起来。现在，开发概念综合的人，以及那些保持系统运行的人，正在退休或已经退休了。
未来十年
“我们正在经历一场重大的资源危机流程工业几乎每一个层面:操作员、机械师和工程师，”公司研究总监拉里•奥布莱恩(Larry O 'Brien)表示ARC咨询集团（www.arcweb.com)，位于马萨诸塞州戴德姆。“我每天都与主要的自动化供应商合作，这是一个真正的问题。我们在大学和技术学校寻找合格的人才，但他们很难找到。”
与此同时，新的自动化系统正变得越来越复杂，特别是从车间的角度来看。奥布莱恩说:“在过去十年中，我们看到了技术的进步，极大地增加了可用信息的数量。这些信息并不总是容易有效地使用:“现在的情况是，流程操作员花费太多时间来响应工厂的警报，而没有足够的时间来改善流程。”
向更复杂的自动化系统发展的趋势似乎是不可避免的，也是可取的。这样的系统是对过时的必要回应，并将打开新的大门。美国食品和药物管理局过程分析技术(PAT)计划只是对自动化系统需求的一个例子，该系统可以提供高可靠性的细粒度控制。挑战在于创建真正的盟友系统。奥布莱恩说:“从技术中获得最大收益的关键是关注它的商业价值，而不仅仅是技术。”“这就是你需要考虑的人。”
Raffaello D 'Andrea教授曾在工业领域工作，目前在苏黎世联邦理工学院(瑞士联邦理工学院)从事自适应系统的研究。D 'Andrea说:“我们现在的系统提供了高性能，但变得越来越复杂。”“它们在特定条件下可以表现得很好，但当条件改变时，它们的表现就会迅速下降。我们需要并正在开发能够学习的自适应系统。它们运行的时间越长，效果就越好。但如果人们不知道如何正确处理这些系统，他们就无法实现承诺的性能。”
D 'Andrea补充说:“知道如何构建、部署和操作这些系统的人将非常受欢迎。自动化专业人员需要成为“T”人:在特定的技术专业领域有深刻的知识，受过足够广泛的教育，可以与其他专家交流。这是“系统工程”的另一种说法。“自动化系统是复杂、复杂、高性能和具有挑战性的。我们需要能够管理这种复杂性的人。”
马蒂Weil， martyweil@charter.net，是自动化的世界贡献的作家。
ARC咨询集团
www.arcweb.com
![Mps035 Sm 1200x628 D[2]](https://img.automationworld.com/files/base/pmmi/all/image/2021/03/MPS035_SM_1200x628_D_2_.604a4a336bc60.png?auto=format%2Ccompress&bg=fff&fill-color=fff&fit=fill&h=146&pad=5&q=70&w=340)
