释放数据价值需要具备全局视角
数字经济在各行各业加速渗透叠加流程工业变革深度演进，数字化转型已成为助力流程工业高速发展的题中之义，是业界企业穿越市场不确定性迷雾的明灯。尽管很多流程工业企业早已把数字化转型纳入规划，却在实际实施过程中荆棘密布，难于找到切实可行的提升路径。
感知到业界企业对数字化转型高效落地的迫切需求，西门子一方面为流程工业企业提供一体化软件解决方案，夯实数据基础，构建起覆盖产品全生命周期的数字孪生工厂。另一方面帮助用户充分释放数字孪生工厂的数据价值，使之能够真正地服务于生产效率的提升和工厂的稳态运行。
具体而言，新建工厂借助COMOS等工程软件系统，能够在原生数字化工程数据库中完成集成工程设计，并将数据沿袭至运营阶段，建立企业的数字孪生数据库。
而在役工厂借助COMOS Brownfield Enablement解决方案，能够获取、合并及统一数据和文档，解决数据源分散和非结构化数据问题，高效地进行数字化整合与转换。
同时，西门子也能够帮助企业基于数字孪生实现业务场景的数字化转型。通过Mobile Worker Lite 数智工厂AR 移动应用软件，将工程设计数据、图纸、文档、三维模型和运行状态等设备动静态数据推送到现场工作人员的手持终端，在手机、平板、智能眼镜等移动应用设备中即可完成众多业务场景的处理。
无论是新建工厂还是在役工厂，预测性维护技术都已成为工厂智能化的驱动力之一。在实现预测性维护的过程中，数据是关键。通过对设备运行数据的收集、处理和分析，提取出有用的信息，以监测设备的状态和预测故障。
西门子推出的基于人工智能的软件平台SiePA（Siemens Predictive Analytics），集成了工业人工智能与工业大数据分析技术，将预测功能从 “预测性维护”扩展到 “预测性优化”，并内置众多行业知识与经验，整合了130余个模型模板和1200多个标准故障解决方案，有助于帮助企业控制风险、提高设备可靠性、优化生产效率、增强数据洞察力。SiePA还可以与DCS系统（如SIMATIC PCS7 / PCS neo）相结合，实现“AI+DCS” 加强控制，助力企业在稳定提高产品质量的同时提升生产效率。
流程工业是工业节能减碳的发力点
在中国能源结构以化石能源为主、多元化发展的背景下，流程工业的节能减碳是实现“双碳”目标的重中之重。创新的产品、技术和解决方案则是支撑流程工业数字化转型需求，推进行业内企业优化能源利用效率、提升能源消耗透明度的关键一环。
基于gPROMS工艺仿真平台，我们可以搭建针对整个工厂能源系统的实时在线优化平台，用于追踪不同能源形态在系统中的分配以及利用效率，从而动态的计算整个生产系统的碳足迹，并优化燃料、电力/动力、蒸汽和氢气的利用效率。gPROMS创新性的结合先进优化算法、快速求解能力以及具有系统状态感知能力的自适应模型，可以应用于众多的工业领域。通过高忠实度的AI模型，赋能用户快速高效的进行生产规划并在满足各种限制条件的前提下，以最经济的方式运行整个生产系统，从而赋能钢铁、炼油以及石化、化工行业优化能源利用效率并满足预期双减目标
当前，碳捕集、利用与封存（CCUS）技术是实现化石能源大规模循环再利用和净零排放的主要途径。早在2019年，西门子便布局于CCUS相关技术，收购了拥有先进多维度精细建模、动态仿真和实时优化技术的PSE公司。西门子 gCCS是全球首个专为完整CCS链设计的建模软件，可以模拟从能源消耗到二氧化碳捕集、压缩、运输，以及封存与重新利用的整个能源利用生命周期。基于西门子gPROMS先进工艺建模平台，结合工厂运行数据通过对生产工艺-生产知识的软件化、专业化与标准化，西门子赋能工业企业建立高忠实度的生产系统工艺数字孪生，实时体现系统运行状态，并动态的优化操作条件；同时结合先进的控制系统，解耦复杂控制逻辑降低操作者的工作强度，从而实现生产系统的实时动态优化。