控制工程是一门历史悠久的学科。它的应用多种多样，但有一个强大的统一核心:动态系统和控制理论的概念。许多工程师在接受教育时都会遇到这种情况，因为控制工程课程会教授给电气、机械、化学、航空航天和工业工程师。然而，这往往是工程师们唯一一次有意识地遇到控制系统的主题。
虽然控制工程植根于数学理论和工具，但工业4.0依赖于各种技术。工业4.0是一种新的、仍在发展的范式，在这种范式中，数字化有望彻底改变工业，核心技术仍在不断涌现。该术语由一个德国政府工作组于2011年创造，并被第二届世界经济论坛（WEF）采纳。工程师、公司经理和政策制定者都知道它的概念，但可能很难理解和定义。
在本文中，我们将通过研究基础方法和技术以及一个垂直行业（炼钢）来解决控制工程和工业4.0的交叉问题，以便读者能够发现控制工程如何帮助推动工业4.0新生产时代的发展。
历史和定义
第四次工业革命工业4.0已经走过了大约10个年头，人们对它的内涵有了越来越多的共识和更清晰的定义。前三次工业革命都有具体的驱动因素:机械化、电气化和计算机的出现。工业4.0没有单一的技术协会；几项技术进步和设计原则推动了它的发展。其基本原则是数字化。
最初，工业4.0的愿景依赖于九大支柱或技术。这些技术有所调整，但2011年推出的原创技术包括:模拟；信息物理系统（一种由基于计算机的算法控制或监控机制的计算机系统）；机器人技术；以及人工智能（AI）、大数据和数据分析。
那么为什么控制没有被列为工业4.0的重要技术之一呢？一个答案是，控制工程本身可以被单独列为技术驱动因素，因为控制是大多数支柱（如果不是全部支柱的话）的一个方面。另一个原因是控制工程和工业4.0术语重叠，但在不同的应用中处理不同的功能。
如所示图1控制工程依赖于多种工具和技术（主要是数学工具和技术），如系统分析、状态估计、建模和仿真来执行不同类型的控制，包括最佳、自适应、线性、非线性和智能控制。同样，工业4.0利用其核心技术和技巧来实现可应用于制造和工业流程以及消费品、金融服务等领域的新技术。
随着控制工程和工业4.0都使用仿真，人们很容易得出结论，这是两个领域最明显的交集。但事实更复杂。需要区分作为模拟基础的不同数学模型。它们是与车辆驾驶相关的动态模型吗？他们在制作汽车车身模型吗？第一个与控制工程有关，第二个与控制工程无关。
单个控制策略的狭隘性使其与物联网、增强现实、5G/云计算等工业4.0相关新技术的广泛应用相分离。事实上，与控制工程不同，工业4.0已经获得了如此大的吸引力，以至于它已经进入了普通大众的意识。随着新技术的产物不仅仅应用于工业生产，这个术语已经超出了其最初的定义。
例如，允许你在所在城市预订公寓的手机应用程序，或者自动送餐或包裹的机器人，都不是最新工业革命的例子。但是它们的开发人员正在使用工业4.0技术来实现它们。模拟、机器人和人工智能/数据分析不仅用于生产智能手机或送货机器人，还用于制造产品。
在这一点上，工业4.0类似于控制工程。以汽车行业为例，工业4.0技术和概念影响着汽车的实际制造和组装。但汽车行业的“控制工程”通常涉及汽车内部速度控制、减震等算法的开发——这与汽车的生产不一定相关。
不可能列出控制在每个工业4.0技术中的所有应用。原因不仅在于工业4.0定义的模糊性，还在于现代生产技术的复杂结构以及针对不同垂直行业的不同控制应用。因此，在这里我们将研究一个控制工程至关重要的金属工业例子:炼钢。