过程制造商如何从智能制造技术中获益
任何生产大量产品的行业，如药品、食品、化学品或化妆品，都在寻求生产高质量的产品，同时减少浪费和停机时间等成本因素。由于工艺制造的性质，多种成分被混合、涂层或分类，所以了解这些工艺的行为是非常重要的。
通过使用仿真建模和智能制造校长，制造商现在能够优化这些过程，从而提高生产力和盈利能力。这一进展在很大程度上，如果不是完全，那么被创造了'行业4.0'的结果;参考我们在悬崖上的下一个工业革命。
利用智能制造技术产生的数据是实现过程制造带来的好处的基础。设备维护、质量、效率监控、建筑数据和基于物理的数字双胞胎都会产生需要转换、存储和分析的数据。
设备维修
停机时间的影响(无论是否安排)对过程制造商的输出有明显的影响，当涉及到设备的维护时，通常采取预防性的方法。根据经验和历史表现，公司定期安排服务，因为如果无人值守，磨损会导致停机。
通过访问实时数据，流程制造商可以更快地对潜在问题做出反应，最终减少停机时间，提高产品质量。这是通过利用来自设备的数据流来准确预测何时需要维护，保持设备运行，以更有效的维护流程，以最低成本增加正常运行时间。例如，当电机、轴承或其他设备开始出现故障并需要维护时，振动传感器的使用提供了警报。检测异常甚至可能不需要额外的传感器安装，因为观察现有的值，例如电机的电流，可以用来更深入地了解机器的性能行为。
当然，所有这些数据都需要连接到不同的系统牵牛星的物联网应用程序出现的原因。连接是数据提取和控制的核心，随着设备和设备数量的增加和地理位置的扩展，连接的复杂性也在增加。Altair的物联网应用程序允许您进行设备管理、边缘编排、数据存储、数据流和仪表板可视化，以及自定义应用程序构建，最大限度地利用您的工业4.0和智能制造计划。
质量和效率
质量和效率也是过程制造商监视以改进或保持一致的方面。以制药工业为例。鉴于这一行业受到严格监管的性质，产品的质量可能是决定一批产品能否为制造商赚钱或赔钱的决定性因素。
实施智能制造方法的公司专注于使用数据持续实时比较产品质量。这一预防性措施使制造商能够在第一时间阻止质量问题的发生，维护公司的声誉，并确保其产品保持高质量。
同样，在整个制造过程中识别瓶颈和低效也是必要的。利用人工智能和机器学习算法，可以实时查看数据，发现异常，并将发现与有害事件关联起来。这种主动的方法使工艺制造商能够确定可能的最佳设置。
数字双
数字双胞胎帮助流程制造商优化产品性能，了解产品的使用寿命，知道何时何地执行预测性维护，并了解如何延长产品的剩余使用寿命(RUL)。这些是数据驱动的数字双胞胎的一部分，对于想要深入了解他们的机器的过程制造商来说是一个非常有用的工具。
在过程制造中，离散元素建模软件，如牵牛星EDEM™可以纳入数字孪生模型，以模拟过程，如混合，涂层和模具填充。在整体过程模型中，可以分析大块材料对设备造成的力、压力和磨损，从而了解材料如何影响设备。在处理散装材料的过程中，需要对设备功能有更深入的了解，EDEM与牵牛星MotionSolve™可以对散装材料进行详细分析，如液压系统。这允许更好地理解与散装材料相互作用的设备响应。
从现有流程中收集的数据可以被采样，并与模拟模型中的最优参数进行比较，以识别可能的故障和问题，成为决策过程中考虑如何改进或加速现有方法的一个组成部分。
物理驱动和数据驱动的数字双胞胎的组合提供了一种具有更大洞察力和控制过程的过程制造商，可实现设备和工艺参数的微调，确保及时干预维护，对生产和库存进行间接影响成本。这牵牛星数字双集成平台混合了物理和数据驱动的双胞胎，以支持整个产品生命周期的优化。
为了保持工艺制造商的竞争力，毫无疑问的解决方案将是采用智能制造技术，提高效率，同时减少成本和可避免中断的时间，使Altair成为完美的合作伙伴。Altair提供一套完整的模拟解决方案，为流程制造商提供对复杂机制和系统操作的深入了解，为数据驱动的智能操作提供数据分析工具，以及将工业系统连接到物联网的解决方案。
