近几十年来中国流程工业虽然有了长足发展和进步，但总体生产制造效能与国际先进水平相比还有一定差距，资源、能源和环境约束下的创新水平亟待提升。
背景
一些发达国家和发展中国家目前在加快智能制造战略规划和布局，如美国SPM计划、德国工业4.0、日本制造业战略、欧盟未来工厂计划、印度制造计划、中国制造2025战略，第四次工业革命已经来临。
第四次工业革命的核心之一是构建信息物理融合系统(cyber-physical systems, CPS)。
CPS是计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(computer、communication、control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务等功能。CPS的实现，可以使得计算、通信与物理系统有机融合，从而提升大型工程系统的可靠性、高效性、实时性和鲁棒性，具有重要而广泛的应用前景。
CPS系统包含环境感知、分布式计算、网络通信和系统控制等问题，使物理系统具有计算、通信、控制、远程协作和自治功能。它注重计算资源与物理资源的紧密结合和协调，主要用于一些智能系统上，如设备互联、无人驾驶、物联传感、智能家居、智能机器人、智能导航等。
流程工业现存的问题
流程工业智能优化制造面临三大国际性难点，国内外研究几乎处于同一起跑线上，表现为：
由于原料属性成分多变、难测，以及加工过程包含复杂的物理过程和化学反应，导致生产过程难以用精确的数学模型描述，数字化问题任重道远;
与离散制造业不同，流程工业的制造流程一般都存在多个相互耦合关联的过程，其整体运行的全局最优是一个混合、多目标、多尺度的动态冲突优化命题;
目前现有的信息化网络体系架构无法提供生产与经营决策优化的自感知、自计算、自组织和自维护功能。
愿景
流程工业中的以高效化、绿色化和智能化为主题的智能优化制造，就是要在工程技术层面实现“四化”，即：数字化、智能化、网络化和自动化;同时，在企业生产制造运行层面也要实现“四化”，即：敏捷化、高效化、绿色化和安全化。
在“互联网+”时代，流程工业智能优化制造的愿景目标是：在已有的物理制造系统基础上，充分融合人的知识，应用大数据、云计算、(移动)网络通信和人机交互的知识型工作自动化以及虚拟制造等现代信息技术，从生产、管理以及营销全过程优化出发，推进以高效化、绿色化和智能化为目标的流程工业智能优化制造，不仅要实现制造过程的装备智能化，而且也要实现制造流程、操作方式、管理模式的自适应智能优化，使得企业经济效益和社会效益最大化。
基础理论与关键技术
目前亟须解决的流程工业智能优化制造的工程科学问题包括：生产与经营全过程信息智能感知与集成、知识驱动的生产过程计划与管理决策、人机物协同的全流程协同控制与优化、全生命周期安全环境足迹监控与风险控制等。
针对这些科学问题，需要解决和突破：特殊参量原位检测与全流程泛在感知、多源多尺度信息的统一表征与分布式处理、知识驱动的资源优化与自主决策、大数据驱动的企业生产智慧管理、生产过程多维度智能建模等方面的难点，以期实现生产全过程整体运行行为的优化。
流程工业智能优化制造的基础理论与关键技术的框架图
通过信息化和工业化深度融合实现流程工业智能优化制造仍存在着一些亟需解决的重大基础理论与工程科技问题，如经营决策、资源与能源的结构配置、生产计划调度与优化控制系统指令仍然依赖人工经验，远远没有实现生产全过程整体运行行为的优化，生产工艺研究和新产品的开发还停留于生产试验和实验小试，远远没有实现虚拟制造。
同时流程工业智能优化制造需要进一步深度融合物理装置、信息和社会，旨在进一步提升员工素质、保障安全环保和形成良好的社会效益。
（转自公众号：制造业知识中心）
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