过程制造商如何从智能制造技术中受益
任何生产大量商品的行业，如制药，食品，化学品或化妆品，都在寻求始终如一地生产高质量的产品，同时降低了浪费和停机时间等成本因素。由于工艺制造的性质，组合多种成分混合，涂覆或分类，因此了解这些过程的行为非常重要。
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。
利用智能制造技术生产的数据是实现在应用过程制造时提供的益处的基础。设备维护，质量，效率监测和建筑数据和基于物理的数字双胞胎都产生需要转换，存储和分析的数据。
设备维修
停机时间（无论是否安排）对工艺制造商的产出产生明显影响，并且当涉及到维护设备时，通常采取预防方法。根据经验和历史表现，公司因磨损和撕裂而定期安排服务，如果无人看管，导致停机时间。
访问实时数据，使过程制造商能够更快地反应潜在的问题，最终降低停机时间和提高产品质量。这是通过利用从设备的数据流来实现，以预先预测维护时，保持设备运行更有效的维护过程，并以最低成本增加正常运行时间。例如，振动传感器的使用在电机，轴承或其他设备开始摇晃并需要维护时提供警报。检测异常可能甚至不需要额外的传感器安装作为诸如电动机的电流的现有值的观察，例如，可以使用更大的洞察机器性能的行为。
当然，所有这些数据都需要将各种系统连接到适当位置，这是其中的地方Altair的IoT应用程序进来。连接处于数据提取和控制的核心，当设备和设备的数量增加和地理位置时，复杂性成长。Altair的IoT应用程序允许您承接设备管理，边编制，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以充分利用您的行业4.0和智能制造计划。
质量和效率
质量和效率也是工艺制造商监测到改善或保持一致的方面。以制药行业为例。鉴于这一行业的严重规定性质，产品的质量可以是批量是否为制造商丢失金钱的决定因素。
实施智能制造方法的公司专注于使用数据实时使用数据来不断比较产品质量。这种预防措施使制造商能够在首先停止质量问题，维护公司的声誉，并确保其产品仍然是高质量的。
同样，在整个制造过程中识别瓶颈和低效率是必要的。通过利用人工智能和机器学习算法，可以实时审查数据以发现异常并与有害事件相关联。这种主动方法使流程制造商能够识别可能的最佳设置。
数字双胞胎
数字双胞胎帮助流程制造商优化产品性能，获得产品的使用寿命，了解产品的使用寿命，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）。这些形式的数据驱动数字双胞胎的一部分，可以是一个令人难以置信的工艺制造商想要深入了解其机器的工具。
在过程制造中，离散元素建模软件如Altair Edem™可以合并到数字双模型中以模拟混合，涂层和模具填充的方法。在整体过程模型中，可以分析由散装材料引起的设备上的力，压力和磨损，了解材料如何影响设备的理解。在需要在处理散装材料时更深入地了解设备功能的过程中，EDEM联系Altair 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。
可以采样从现有过程中收集的数据，并与模拟模型中的最佳参数进行比较，以识别可能的故障和问题，在考虑如何提高或加速现有方法时成为决策过程的组成部分。
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Altair Digital Twin.集成平台混合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。
对于仍然有竞争力的过程制造商，无可责任的解决方案将采用智能制造技术，以提高效率的承诺，同时降低了在避免中断的成本和时间，使其成为完美的合作伙伴。Altair提供完整的仿真解决方案套件，为流程制造商深入了解复杂的机制和系统操作，数据分析工具，用于数据驱动的智能操作，以及将工业系统连接到内容互联网的解决方案。
