近年来，制造业流程和智能技术的进步使许多行业从基于批量的处理过渡到连续制造系统，导致较高的产量和更大的利润，减少人力依赖性和更好的质量控制。虽然批次和持续的制造服务提供特定的应用，但智能技术的无处不在和其扩散到工业使其更容易实施一个连续的系统，导致许多公司探索现bob电竞官方在可能的事情。例如，考虑到制药行业每年减少约500亿美元，因为批量处理的一般效率低，持续的制造可以是可以节省相当长的时间和金钱的潜在解决方案。但是这些智能技术是什么以及它们如何持续制造现实？

批量生产与连续生产
一般来说，批处理过程是由一个或多个按照已定义的顺序执行的步骤组成的，结果是在序列的末尾产生有限数量的产品。由于批处理的性质，它可以很容易地控制一个小劳动力。批处理的缺点是由于质量问题而造成的浪费，直到整批生产完成时才被注意到。

另一方面，连续制造涉及用稳定状态操作的每种机器的恒定处理材料或混合物。此方法节省时间，降低人为错误的可能性，并且可以更灵活地响应市场变化。此外，连续输出确保一旦识别出质量缺陷就拍摄了纠正措施。

虽然“始终开机”的方法会带来更高的产品产量和增加利润，但有必要确保系统将在很长一段时间内正确运行，因此需要彻底了解系统将面临的需求。强调一开始就正确是这一运动的驱动力，因此更依赖于精确的仿真模型和智能制造技术。

智能技术如何帮助持续制造
这是智能技术可以提供帮助的地方。数字的双胞胎帮助组织优化产品性能，获得产品的使用寿命，了解产品的适用性，了解何时以及在哪里进行预测维护，并了解如何扩展产品剩余的使用寿命（RUL）。这可以是过程制造中令人难以置信的有用工具，特别是考虑到苛刻的方法，例如连续制造或实现这种工具的潜在成本节约。

数值模拟软件如牵牛星EDEM™可纳入数字孪生模型，以模拟连续制造中常见的过程，如混合和涂层。公司可以依靠来自设备的运行数据流作为数字孪生模型的输入，帮助他们预测何时需要维护以保持机器运行，从而实现更高效的维护过程和更一致的正常运行时间。例如，当电机、轴承或其他设备开始出现故障并需要维护时，振动传感器的使用可以提供警报。此外，实时数据流和改变系统参数以模拟其对质量的影响的能力是智能技术给连续制造带来的优势。

跨流程收集的数据还可以用于识别瓶颈。传统的方法包括手动分析不同的系统和过程，以发现效率低下的情况，而这些往往很难识别。通过跟踪实时生成的数据，通常不被注意的低效和瓶颈变得明显。人工智能和机器学习算法可以实时查看大量数据，发现异常情况，并将其与有害事件关联起来。所有这些都是为了建立一个有效的连续生产过程。

要了解更多关于连续生产在制药工业中的使用，请查看这个虚拟面板由Rutgers大学Fernando Muzzio博士的介绍，这是制药部门和工艺设计知名专家。在其中，他讨论了他对制造过程改进的研究，利用连续制造和离散元素方法，共同建模，以优化药物配方，粉末混合，胶囊填充和片剂涂层等功能。