根据流程工业智能优化制造的对象和范围，可以将工业互联网驱动的流程工业智能优化制造新模式分为两种：一种是工业互联网驱动的流程制造企业智能优化制造模式，其主要针对单个流程制造企业内部的生产过程和资源进行优化；另一种是面向产品全生命周期的跨企业流程工业智能优化制造模式，其主要针对多个流程制造企业之间的协同生产和服务进行优化。下面分别对这两种模式进行介绍。

工业互联网驱动的流程制造企业智能优化制造模式主要包括三个子系统：制造流程全局优化系统、生产要素管理与决策一体化系统和决策与控制一体化系统。

• 制造流程全局优化系统：该系统通过对流程制造企业内部各个环节（如原料采购、生产计划、物料配送、产品质量、设备运行等）进行数据采集、传输、存储和分析，实现对整个生产过程的全局监测和评估，并根据市场需求和环境变化，动态地调整生产参数和目标，实现最优或近似最优的生产效率和质量。

•  生产要素管理与决策一体化系统：该系统通过对流程制造企业内部各类生产要素（如人员、设备、物料、能源等）进行数据采集、传输、存储和分析，实现对各类生产要素的全面管理和协调，并根据制造流程全局优化系统提供的指导，进行合理的资源配置和调度，实现最优或近似最优的资源利用率和成本效益。

•  决策与控制一体化系统：该系统通过对流程制造企业内部各个单元操作（如反应器、分离器、加热器等）进行数据采集、传输、存储和分析，实现对各个单元操作的精确控制，并根据生产要素管理与决策一体化系统提供的信息，进行自适应的控制策略选择和调整，实现最优或近似最优的操作性能和稳定性。

这种模式通过将三个子系统紧密地集成在一起，形成一个闭环控制结构，实现了从宏观到微观，从全局到局部，从长期到短期，从静态到动态的多层次、多尺度、多目标的智能优化制造。这种模式可以有效地提高流程制造企业内部生产过程的效率、质量、安全和环保水平，增强其市场竞争力和可持续发展能力。

面向产品全生命周期的跨企业流程工业智能优化制造模式主要包括三个阶段：产品设计与开发阶段、产品制造与交付阶段和产品运维与回收阶段。

• 产品设计与开发阶段：该阶段通过对不同行业或领域（如汽车、航空等）中涉及到流程工业产品（如润滑油、液压油等）的需求和特性进行数据采集、传输、存储和分析，实现对不同行业或领域中涉及到流程工业产品的需求预测和特性评估，并根据市场竞争和技术创新，动态地调整产品设计和开发目标，实现最优或近似最优的产品性能和功能。

• 产品制造与交付阶段：该阶段通过对不同地区或国家（如欧洲、美国等）中涉及到流程工业产品（如润滑油、液压油等）的供应和需求进行数据采集、传输、存储和分析，实现对不同地区或国家中涉及到流程工业产品的供需平衡和物流网络评估，并根据产品设计与开发阶段提供的指导，进行合理的生产计划和物流安排，实现最优或近似最优的产品供应链效率和客户满意度。

•  产品运维与回收阶段：该阶段通过对不同用户或场景（如汽车维修站、飞机机场等）中涉及到流程工业产品（如润滑油、液压油等）的使用情况和状态进行数据采集、传输、存储和分析，实现对不同用户或场景中涉及到流程工业产品的使用效果和寿命评估，并根据产品制造与交付阶段提供的信息，进行有效的运维服务和回收处理，实现最优或近似最优的产品运维成本和环境影响。

这种模式通过将三个阶段紧密地连接在一起，形成一个开放协作结构，实现了从上游到下游，从源头到终端，从设计到回收的全链条、全周期、全价值的智能优化制造。这种模式可以有效地提高跨企业协同生产过程中各方利益相关者之间信息共享与价值共创水平，增强其社会责任感和环境意识。

工业互联网驱动的流程工业智能优化制造为流程工业的转型升级和高质量发展带来了巨大的机遇。一方面，工业互联网提供了强大的数据支撑和创新平台，使流程工业能够实现从数据驱动到知识驱动，从知识驱动到智能驱动的跃迁，提升流程工业的智能化水平和核心竞争力。另一方面，工业互联网促进了流程工业的开放协作和跨界融合，使流程工业能够实现从封闭自主到开放共享，从单一竞争到协同创新的转变，拓展流程工业的价值链和生态圈。

然而，工业互联网驱动的流程工业智能优化制造也面临着一些挑战和问题，主要包括以下几个方面：

• 数据安全与隐私保护：数据是工业互联网的核心资源和价值载体，也是流程工业智能优化制造的基础和关键。然而，随着数据采集、传输、存储、分析和应用的规模和复杂度不断增加，数据安全与隐私保护面临着越来越严峻的威胁。如何保证数据在整个生命周期中的安全性、完整性、可信性和可控性，如何防止数据泄露、篡改、窃取和滥用，如何平衡数据共享与隐私保护之间的关系，是亟待解决的重要问题。

•  网络稳定性与可靠性：网络是工业互联网的基础设施和连接载体，也是流程工业智能优化制造的支撑和保障。然而，随着网络规模和复杂度不断扩大，网络稳定性与可靠性面临着越来越多的挑战。如何保证网络在面对各种干扰、攻击、故障等情况下的正常运行，如何保证网络在满足不同应用场景和服务需求下的高效传输，如何保证网络在实现不同层次和领域间的互联互通下的兼容协调，是需要重点关注的重要问题。

•  标准规范与协同创新：标准规范是工业互联网的基本规则和共同语言，也是流程工业智能优化制造的基础和前提。然而，由于工业互联网涉及到多个行业、领域、层次和环节，标准规范的缺失或不统一会给流程工业智能优化制造带来很多困难和障碍。如何建立一套完善、统一、开放、通用的标准规范体系，如何促进不同主体、不同领域、不同层次之间的标准规范协调一致，如何推动标准规范与技术创新相结合，是需要积极推进的重要问题。

针对上述机遇与挑战，以下几个工业互联网驱动的流程工业智能优化制造研究方向：

•  数据质量评估与管理：数据质量是影响流程工业智能优化制造效果和价值的重要因素。由于流程工业数据具有多源异构、时空分布、动态变化等特点，导致数据质量存在缺失、异常、不一致等问题。因此，需要研究数据质量评估与管理方法，包括数据质量指标定义与量化、数据质量检测与诊断、数据质量清洗与修复等。

• 网络架构设计与优化：网络架构是决定流程工业智能优化制造网络性能和效率的重要因素。由于流程工业网络具有分布式、异构化、动态化等特点，导致网络架构存在复杂性、不确定性、多变性等问题。因此，需要研究网络架构设计与优化方法，包括网络拓扑结构设计与分析、网络资源分配与调度、网络路由选择与控制等。
  

•  标准体系建设与推广：标准体系是保障流程工业智能优化制造协同发展和持续创新的重要因素。由于流程工业标准体系涉及到多个层面、多个领域、多个环节等，导致标准体系存在缺失、分散、不兼容等问题。因此，需要研究标准体系建设与推广方法，包括标准需求分析与识别、标准内容编制与发布、标准应用推广与评估等。

 上面介绍了工业互联网驱动的流程工业智能优化制造的新模式，分析了其机遇与挑战，并提出了相关的研究方向。工业互联网驱动的流程工业智能优化制造是实现流程工业转型升级和高质量发展的重要途径，也是我国制造强国战略的重要支撑，需要加强理论研究和应用示范，推动产学研用深度融合，促进我国流程工业在全球竞争中取得新优势。