共同开启新篇章 

在数字化流程、人工智能、可持续发展或循环经济方面，如果没有精准可靠的数据，转型项目将举步维艰。数据有助于洞察过程，挖掘效率潜力，以及确保进度的可衡量性。遵循“无用输入，无用输出”的原则，错误或不可靠的数据会导致决策失误或过程效率低下。通过投资数据质量以及精准可靠的测量技术，企业能够为成功转型奠定基础。在此背景下，能够实时监测过程中质量参数的传感器正日益受到关注：例如，合同制造商Lonza展示了其如何利用拉曼光谱分析技术优化生物工艺。此外，还能获取对现有设备的新洞察。Masco Group Automation展示了其如何利用非侵入式测量技术，在生命科学行业的受监管设施中实施IIoT解决方案。

除了测量值本身，智能测量设备还能提供丰富的数据，有助于深入了解传感器和过程。凭借HART、PROFIBUS、Ethernet APL、IO-Link等数字通信协议、无线技术以及即将推出的单对以太网，过程工业可以充分利用这一数据宝库。IIoT生态系统和数字应用程序能够处理数据、将其置于正确的情境中并可视化，从而将数据转化为信息。其带来的优势显而易见——效率、安全性和质量均显著提升。特种化学品制造商Nouryon展示了其如何在旗下工厂利用传感器数据和数字模型延长校准周期，从而缩短设备停机时间。美国市场的一个案例表明，得益于数字化技术的应用，一家拥有1,200台测量仪表的污水处理厂只需两名技术人员即可常态化运转——部分原因是他们实现了远程故障诊断和故障排除。

人工智能是当今时代前景广阔的技术。人们期望它能够通过持续预测解决复杂问题，并将工厂自动化提升到一个新的高度。在2026年全球论坛的洞察研讨会上，有人明确指出，人工智能如今不再仅仅是过程工业领域的热词，它正逐步应用于实际场景。法国公司Purecontrol展示了一种用于水务和环境管理的的人工智能解决方案。它基于内部和外部数据确定控制策略，随后在可编程逻辑控制器中加以实施。目前，已有超过600家工厂实现了性能和节能效果的显著提升；例如在污水处理厂的曝气工艺中。然而，人工智能并非“即插即用”。它必须首先证明其经济价值，赢得信任，而最重要的是，它需要正确的数据。此外，人工智能只是众多工具中的一种。根据具体挑战，更简单的、基于规则的方法（即不包含学习组件的传统算法）往往是更合适的解决方案。

为了减少环境足迹，企业正日益转向过程优化。这不仅能够降低能源、水和原材料的消耗，还能降低设备运营成本。多家设备制造商开展的项目表明效率提升潜力巨大：在生命科学行业，注射用水生产设备经优化后，其整个生命周期内节省了数百万美元。在啤酒厂的原位清洗（CIP）工艺中，一项新解决方案将清洗次数减少了30%。与此同时，对可持续发展的需求正在催生全新的技术和商业模式。Streamline Innovations就是其中的一个例子。这家美国企业采用一种新工艺，以化学方法将硫化氢转化为单质硫，从而使重工业更加环保。Streamline Innovations成立于十年前，如今已发展成为一家年收入超过1亿美元的企业。

世界日趋复杂，新技术飞速发展，万物皆可互联：正因如此，没有任何一家企业能够独自应对这场变革。共创对于快速开发变革性产品和解决方案，以及携手创造惠及所有利益相关者的价值至关重要。在过程工业中，传感器制造商、设备制造商、自动化专家、最终用户和其他合作伙伴之间的平等协作正成为一种决定性因素。它取代了传统的供应商关系，强调透明化、知识共享和信任。最终，整条供应链得以实现更好的规划。这不仅能为客户提供满足其需求的产品和解决方案，还有助于企业降低开发风险。