生産データをその背後にあるバッチ、プロセス、施設の状態と結びつけてください。反復作業を減らし、技術的な労力を例外に集中させ、運用知識を活用してパフォーマンスを向上させ、混乱の少ない方法で変更を実装します。
生産工程のたびに、組織が把握している内容がさらに増えるはずです。測定値をバッチ、プロセスステップ、材料、および該当するプロセス定義にリンクすると、その経験が役に立ちます。コンテキスト化され追跡可能なデータは、明確な目的を持つIndustrial AI アプリケーションの基盤にもなります。Siemens、オートメーション、製造実行、運用情報を結び付けて、チームを支援します。
プロセスコントロールを電子バッチ記録に接続して、文字起こしを減らします。例外によるレビューは、定義された要件からの逸脱に注意を向けますが、人々は品質とリリース責任を負います。
プロセスのコンテキストと設備の状態データを使用して、調査に集中し、メンテナンスチームが、より費用のかかる生産の中断を引き起こす前に、発生中の問題を認識できるようにします。
製品、レシピ、または機器が変更されたときに、適切な検証と変更管理を行って、確立されたプロセス知識と自動化構造を再利用して、重複するエンジニアリングを減らします。
各測定値をそのバッチ、プロセスステップ、材料、該当するプロセス定義、機器（関連する設備条件を含む）にリンクします。実際のパフォーマンスを開発の前提と比較して、ばらつきを理解してください。データがシステム間を移動するときも、そのコンテキストを保存して、運用上のエビデンスがプロセスの改善やその後のエンジニアリングに役立つようにします。
プロセスの自動化を製造実行および電子バッチ記録と統合して、手動入力を減らします。例外によるレビューは、定義された要件からの逸脱に注意を向けます。完全な文書化により、レビューの手間が減り、熟練した人材を調査に任せることができます。権限のある担当者が品質やリリースに関する決定を引き受けます。
プロセス分析技術は、測定値とモデルを組み合わせて、生産中の品質属性を評価します。Industrial AI は、偏差の調査や機器の問題の特定に役立ちます。レコメンデーションとコントロールアクションを区別してください。適切な検証を行って使用目的に合ったアプリケーションを使用し、調査期間の短縮やダウンタイムの短縮などの結果を測定してください。
コネクテッドマニュファクチャリングの実行と自動化により、重複するサブプロセスモデリングを減らすことができます。再利用可能な構造と互換性のあるインターフェースにより、レシピや機器が変更された場合のカスタム統合が制限されます。エンジニアリング情報を保存し、接続されたシステム全体の影響を評価し、変更管理と検証を通じて実装を管理します。
