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Daten in intelligente Pharmaprozesse umwandeln

Verbinden Sie Produktions-, Qualitäts-, Anlagen- und Unternehmensdaten mit dem betrieblichen Kontext. Nutzen Sie diese Grundlage, um Prozessbedingungen zu verstehen, die Leistung zu verbessern, Qualität in die Produktion einzubauen und Industrial AI zuverlässige Daten für echte Fertigungsentscheidungen bereitzustellen.

Die meisten Unternehmen sehen eine Fabrik. Wir sehen ein ecosystem.

Intelligente pharmazeutische Abläufe verbinden Produktions-, Qualitäts-, Anlagen- und Unternehmensdaten mit dem Betriebskontext, den Teams zum Handeln benötigen.

Dieser Kontext kann Teams helfen:

  • Prozessvariabilität aufdecken und Verbesserungsmöglichkeiten
  • Leistung überwachen und vorhersagen in Echtzeit
  • Supportqualität durch Design und gleich beim ersten Mal richtig produziert
  • Strukturdaten für industrielle KI und nutzen Sie einen zuverlässigeren Fertigungskontext

Das Ziel sind nicht mehr Daten. Es sind vernetzte, kontextualisierte Daten, die Teams helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern.

Verwandeln Sie vernetzte Daten in Betriebsintelligenz

Symbol aus dunkelblauem Zentralknoten und 5 miteinander verbundenen hellblauen Knoten

Stellen Sie Betriebsdaten in einen Kontext

Verbinden Sie Produktions-, Qualitäts-, Anlagen- und Unternehmensdaten, damit Teams sehen können, wie Prozessbedingungen, Geräteleistung und Geschäftsergebnisse zusammenhängen. Der Kontext wandelt fragmentierte Signale in Informationen um, auf die Teams reagieren können.

Symbol eines großen Zahnrads mit einem kleinen weißen Häkchen in einem hellblauen Kreis

Qualität in die Produktion einbauen

Verwenden Sie aktuelle Prozess- und Qualitätsdaten, um Variabilität zu verstehen, kritische Qualitätsmerkmale zu überwachen und Prognosen und Kontrollen zu unterstützen. Ein besseres Prozessverständnis kann helfen, die Produktion auf Anhieb richtig zu machen.

Symbol eines KI-Chips mit dunkelblauen Anschlüssen, die den quadratischen Chip umreißen

Bereiten Sie Industrial AI auf die Skalierung vor

Bewahren Sie den betrieblichen Kontext auf, damit industrielle KI mit Daten arbeiten kann, die die realen Produktionsbedingungen widerspiegeln. Eine vernetzte IT/OT-Grundlage kann auch die Bereitstellung erfolgreicher Anwendungsfälle über Leitungen, Standorte und Regionen hinweg erleichtern.

Sehen Sie, was vernetzte Daten möglich machen

Daten in kontinuierliche Verbesserungen umwandeln

Kontinuierliche Verbesserung beginnt mit Fertigungsdaten im Kontext. Anwendungen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) können Zustandsüberwachung, Gesamtanlageneffektivität, vorausschauende Wartung, Qualitätsvorhersagen und digitale Zwillinge der Produktion unterstützen. Zusammen bilden sie einen wiederholbaren Kreislauf: Identifizieren Sie eine Gelegenheit, handeln Sie, messen Sie das Ergebnis und verbessern Sie sich erneut.

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Eine Frau schaut sich Daten auf einem großen Computermonitor an.

Qualität in den Prozess einbauen

Quality by Design beginnt mit Prozessverständnis. Process Analytical Technology (PAT) verwendet aktuelle Prozess- und Qualitätsdaten, um kritische Qualitätsmerkmale zu überwachen, Schwankungen zu verstehen und Prognosen und Kontrollen zu unterstützen. Die Verknüpfung von Daten zwischen Analysatoren, Steuerungssystemen, Laborsystemen und Fertigungssystemen kann dazu beitragen, die richtige Produktion auf Anhieb und die Freigabe in Echtzeit voranzutreiben.

Broschüre herunterladen
Person in Reinraumkleidung, Maske und Handschuhen, Betriebsausrüstung, mit verschwommenen Maschinen und blaugrünen Pfeilen dahinter.

Bereiten Sie den Betrieb für Industrial AI vor

Industrial AI ist nützlicher, wenn Betriebstechnologiedaten (OT) den Kontext dahinter beibehalten. Dieser Kontext hilft dabei, KI-Empfehlungen an den realen Produktionsbedingungen auszurichten. Durch die wiederholbare Integration von Informationstechnologie (IT) und OT lassen sich erfolgreiche Anwendungsfälle einfacher über Linien, Standorte und Regionen hinweg skalieren und gleichzeitig vorausschauendere, flexiblere Abläufe unterstützen.

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Eine Abbildung einer Person im Laborkittel, die an einem Computer arbeitet und mit Servern, Cloud-Computing und KI verbunden ist.

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