2013年12月12日，罗克韦尔自动化近日宣布，已启动针对一家美国陆军所有的金属零件厂制造资产的优化项目。该工厂位于美国宾夕法尼亚州的斯克兰顿，由承包商负责运营。该优化项目是智能制造领袖联盟 (SMLC) 项目中的两大试验平台之一。SMLC 项目耗资 1000 万美元，旨在开发美国首个开放式智能制造 (SM) 平台。
此项目得到美国能源部的支持，它将向人们展示如何利用 SMLC 的 SM 平台对多个小型、中型或大型美国制造企业进行实时的能源管理。SMLC 开发的此类技术有望提高能源生产率、减少二氧化碳排放量并扩大产量。
罗克韦尔自动化是 SMLC 的主要成员之一，其主要成员还包括德克萨斯大学奥斯汀分校、加州大学洛杉矶分校、Emerson、Honeywell Automation and Control Systems、Schneider Electric、Praxair 等。 在此项目中，罗克韦尔自动化负责采集现有自动化系统中的能源数据、强化资产检测并部署其它自动化控制硬件和软件，包括用于支持美国能源部项目的工程设计服务。 与其它联盟成员密切合作可确保SM平台与多种过程控制和能源管理系统以及其它制造应用或“应用”兼容。
“对于美国能源部试验平台，我们将利用支持开放式通信协议的现有自动化系统提取熔炉及其它运营设备中先前不可用的能源数据”，罗克韦尔自动化工业能源管理业务经理 Phil Kaufman 指出。 “根据与生产数据相关的能源数据，我们将有机会立即实施节能举措。”
“此试验平台项目包括消耗大量能源的毛坯预热、锻造、精整加工和热处理过程。 虽然工厂中已有一套控制系统，但熔炉和加工系统尚未进行优化，因而无法实时降低能耗”，Kaufman 继续谈到。
罗克韦尔自动化还将提供一套能够对熔炉试验平台进行能源优化的创新型能源感知控制系统，用于进行充分测量从而验证 SM 平台中燃烧过程的高仿真模型。 设备中的能源数据将通过 EtherNet/IP 网络进行传输并提供给罗克韦尔自动化集成架构系统。 在该系统中，工厂数据将通过 SM 平台安全地提供给多种应用。
在此试验平台中，云中的高仿真模型将用作降阶模型，用于优化熔炉燃烧过程。 “熔炉优化结果和目标将会从SM平台传送回集成架构系统，操作员可据此对过程进行调整”，Kaufman 继续谈到，“此项目中，我们还负责增加大量罗克韦尔自动化能源感知设备来测量和控制熔炉中不同区域的燃料和气流，以最大程度地提高能源生产率。”
