不应低估过程制造业对当今社会的影响。过程制造是一种生产方式，通过生物技术、制药和化学操作中使用的成分或原材料，利用配方来生产商品，这与离散制造不同。离散制造的特点是不同的单元生产。
随着认知计算的应用和更关注以人为本的需求，工业5.0 将为过程制造业带来新的转型机遇，这将彻底改变化工、制药和生物技术制造业。了解这些举措的意义及其带来的影响非常重要。
首先，工业5.0 包括人如何与机器人和智能设备一起工作。例如，班次间的沟通涉及到在制造工厂中信息的分享。今天，这主要是人与人之间的交流，但随着工业5.0 的到来，机器人将通过利用物联网（IoT）和大数据帮助人类更好更快地工作。在以自动化和效率为重的工业4.0 中，需要更多地体现人的因素。
机器人经常从事危险、单调或重体力劳动，比如在汽车工厂的焊接或在仓库里装卸重型材料。工业4.0 为工作场所带来了更智能、更互联的机器， 工业5.0 则更进一步，将这些认知计算能力与协作操作中的人类智能相结合。
人性化的工业4.0
工业5.0 中出现的所有创新和智能制造应用，如计算设计创新，都是伴随着物联网的发展而出现的。在工业4.0 到来之后，过程工业开始通过采用主要由网络物理系统组成的智能应用进行转型，并使应用实现机器与机器（M2M）之间的交互。虽然这种演变集中在传感器和数据上，但它改变了过程工业的生产，为大批量生产过程带来更大的透明度。
工业4.0 和IIoT 概念并非没有局限，因为它们主要关注于M2M 自动化，并且没有意识到人为因素是性能提升不可缺少和创造性的因素。机器只能执行编程设定的活动，而人则会带来创新和创造力。在解决工厂可能出现的异常工况时，人类智慧可以有更大的潜力，即使在可能涉及复杂和危险制造过程的情况下，人也可以发挥作用。
了解人类潜能和问题解决能力所带来的价值的过程制造商，将在工业5.0 兴起时获得更大的发展机会。将人从等式中移除会导致一些难以解决的问题。
过程制造业发展的下一阶段
过程制造业发展的下一阶段， 是利用IIoT 和人工智能（AI）的机器辅助人类概念（machine-assisted human）。在实验室和研发领域，AI 已经在这两个领域发挥了重要作用，并开始通过强大的认知能力来支持工厂车间过程。关键是如何让数据对人有用，这样人和机器可以作为团队来协调工作，构建一个更强大、更有弹性的系统。
AI 系统的一个重要应用，是可以帮助加速产品开发，例如药物制造。AI 可以帮助人提供正确的数据，以便对从实验到生产制造过程的各个环节的数据进行分析。从AI 中获得并交付给人类进行数据分析的见解，可以减少制药所需的时间，并降低成本。
另一个例子是波音的空中力量协作系统，其中AI 控制的无人机可以支持载人飞机，从而增强了空中军事任务实施的能力。人与机器协同工作的这些增强功能，描绘了机器辅助人类协作的新水平。
工业5.0 将为技术的速度和准确性与人类的创造性和认知技能相结合提供支持。这将产生一个更强大、更具竞争力的系统。共存为探索提供了许多机会，包括新的、令人兴奋的工作岗位，因为人们将摆脱枯燥单调的任务，取而代之的是能够利用其固有的认知技能，为工厂带来更大的价值。
工业5.0 甚至可能会带来新的社会契约的发展和工厂车间更好的沟通。除了人与机器人之间的通信之外，还将有更多机会以更实质性的方式，进行更多的人与人之间的协作，激活信息从而推动弹性、问责制并确保合规性。例如，以人为主导的行动可以更好地应对不利事件，或帮助减轻诸如疫情等重大灾害的风险。
智能的工厂过程管理
出于上述原因，不应低估诸如工厂过程管理（PPM）等概念。一个安全高效的工厂最有效的运行方式，应该是被由情景信息驱动的员工来运行，该信息涉及所有发生的物理过程。工厂过程管理满足的需求适用于任何类型的工厂，与部署多少物联网仪表、机器学习（ML）或预测性维护无关。重要的是，允许从制造过程中的任何人类和机器接触点摄取和分析知识。
最关键的是每隔一段时间（如轮班或例行检查期间），从参与生产过程的所有人员那里获取知识。这些数字化捕获的信息，可以实时传递给生产过程中的所有成员。从工厂车间到现场经理、实验室、值班经理、工艺工程师、生产经理，再到组织的高层，整个链条上的每个环节都是完全透明的，这意味着可以实现更好的决策。
随着工业5.0 在制造环境中的应用，我们可以期待看到这样的场景：在生产工厂中，向机器委派更复杂的任务，就像我们现在说“Alexa，播放音乐”一样简单、自然。很明显，人们（而不是机器人）将继续使用工厂过程管理，并对其制造工厂的表现负责。这不是一个制造商是否能从与机器人协同工作的员工中受益的问题，而是他们如何利用AI 技术，来推动人机交互的最佳结果。
能够可持续发展的制造商，将是那些利用技术来为人赋能，使其能够利用其天赋和能力来提高生产力的企业。人们期望工业5.0能提供一个人与机器成功互连的环境。这将有助于应对未来制造业的复杂性所带来的挑战，包括通过优化的机器人制造工艺增加定制化，这将需要高度的合作。这将确保所有工厂职能部门的透明度、可靠性和可视性更高，以帮助团队更好地沟通并实现最佳结果。以人为本的技术将使制造商能够提高质量、生产率、经济性和安全性。
