將資料轉化為智慧作業

將生產數據與其背後的批次、製程和設施條件連接。減少重複的工作，將技術努力集中在例外狀況上，並使用操作知識來提高效能並實施更改，以減少中斷。

使生產知識提高性能

每個生產執行都應該增加組織所知的內容。將量測連結到其批次、製程步驟、材料和適用的製程定義，使這種體驗變得有用。內容化的可追蹤資料也為具有定義目的的 Industrial AI 應用提供基礎。西門子連接自動化、製造執行和營運資訊，協助團隊：

將流程控制與電子批次記錄連接，以減少轉錄。按例外檢討會引導注意力於離開定義的要求，同時人們保持質量並釋放責任。

使用流程前後關聯和設備狀況資料來集中調查，並幫助維護團隊在造成更高昂的生產中斷之前識別出現發生的問題。

重複使用已建立的流程知識和自動化結構，以減少產品、配方或設備變更時的重複工程，並具有適當的驗證和變更控制。

AGC 在其巴塞羅那 API 站點連接過程控制與製造執行和電子批次記錄，刪除了 530 多個手動操作者項目。

在 Bitterfeld-Wolfen 阿司匹林工廠，拜爾分階段推出新系統，同時在現場繼續生產，減少重複的子製程建模工作。

探索工業物聯網、IT/OT 整合以及邊緣和雲端分析如何支援製藥製造業的營運決策和持續改進。

了解設備監控和分析如何幫助維護團隊識別發生的問題，並從反應性維修轉向計劃的干預。