将数据转化为智能操作

将生产数据与其背后的批次、流程和设施条件联系起来。减少重复性工作，将技术工作重点放在异常上，并利用操作知识来提高性能和实施变革，减少干扰。

让生产知识提高性能

每次生产运行都应增加您的组织所知道的内容。将测量结果与批次、工艺步骤、材料和适用的过程定义联系起来会使这种体验非常有用。情境化、可追溯的数据还为具有明确目的的工业 AI 应用奠定了基础。Siemens 连接自动化、制造执行和运营信息，以帮助团队：

将过程控制与电子批次记录连接起来，以减少转录。例外审查将注意力引向与既定要求的偏差，同时员工保留质量和解除责任。

使用过程环境和设备状况数据来集中调查并帮助维护团队在问题造成更昂贵的生产中断之前识别这些问题。

通过适当的验证和变更控制，重复使用已有的流程知识和自动化结构，在产品、配方或设备发生变化时减少重复的工程设计。

在巴塞罗那API基地，AGC将过程控制与制造执行和电子批次记录连接起来，删除了超过530条操作员的手动输入。

拜耳在其 Bitterfeld-Wolfen 阿司匹林工厂分阶段推出了新系统，同时继续在现场生产，减少了重复的子流程建模工作。

探索工业物联网、IT/OT 集成以及边缘和云分析如何支持药品制造的运营决策和持续改进。