生産、品質、資産、企業データを業務コンテキストと結びつけます。その基盤を利用して、プロセスの状態を理解し、パフォーマンスを向上させ、生産に品質を組み込み、Industrial AI に実際の製造上の意思決定に役立つ信頼できるデータを提供してください。
インテリジェントな製薬業務 生産、品質、資産、企業のデータを、チームが行動する必要のある運用状況と結びつけます。
そのコンテキストはチームの助けになります:
目標はデータを増やすことではありません。これは、チームがより良い意思決定を行い、継続的に改善するのに役立つ、関連性のあるコンテキスト化されたデータです。
生産、品質、資産、企業データを結び付けて、チームがプロセス条件、設備性能、ビジネス成果がどのように関連しているかを確認できるようにします。コンテキストは、断片化された信号をチームが行動できる情報に変えます。
タイムリーなプロセスと品質データを使用して、変動性を理解し、重要な品質属性を監視し、予測と制御をサポートします。プロセスの理解を深めることで、最初から正しい生産が可能になります。
産業用AIが実際の製造条件を反映したデータを処理できるように、運用コンテキストを保存してください。接続されたIT/OT基盤があれば、成功したユースケースを回線、サイト、地域にまたがって簡単に展開できます。
継続的な改善は、状況に応じた製造データから始まります。産業用モノのインターネット（IIoT）アプリケーションは、状態監視、設備全体の有効性、予知保全、品質予測、生産のデジタルツインをサポートできます。これらが一緒になって、機会を特定し、行動し、結果を測定し、再び改善するという繰り返し可能なループを作ります。
クオリティ・バイ・デザインはプロセスの理解から始まります。プロセス分析技術（PAT）は、タイムリーなプロセスと品質データを使用して、重要な品質属性を監視し、変動性を理解し、予測と制御をサポートします。分析装置、制御システム、ラボシステム、製造システム間でデータを接続することで、最初から正しい生産とリアルタイムリリースを進めることができます。
Industrial AI は、運用技術（OT）データがその背後にあるコンテキストを保持している場合に便利です。そのコンテキストは、AIの推奨事項を実際の製造条件に合わせるのに役立ちます。情報技術（IT）とOTを繰り返し統合することで、成功しているユースケースを回線、サイト、地域を超えて簡単に拡張できるようになり、予測的で柔軟な運用が可能になります。
