任何生產大量商品（例如藥品，食品，化學藥品或化妝品）的行業都在尋求持續生產高質量產品，同時減少諸如浪費和停機時間之類的成本因素。由於過程製造的性質，將多種成分組合在一起進行混合，塗覆或分類，因此了解這些過程的行為非常重要。
通過使用仿真模型和智能製造原理，製造商現在可以優化這些流程，從而提高生產率和利潤率。這種進步很大程度上（如果不是唯一的話）是被稱為“工業4.0”的結果。指的是我們所處的下一次工業革命。
利用從智能製造技術中獲得的數據，對於將其應用於過程製造時所獲得的收益至關重要。設備維護，質量，效率監控以及建築數據和基於物理的數字雙胞胎都產生需要轉換，存儲和分析的數據。
設備維護
停機時間的影響（無論是否計劃）都會對過程製造商的產出產生明顯影響，而在設備維護方面，通常會採取預防措施。根據經驗和歷史表現，公司會定期安排服務，因為損耗會導致停機，如果無人看管的話。
可以訪問實時數據，使流程製造商可以更快地對潛在問題做出反應，從而最終減少停機時間並提高產品質量。這是通過利用設備的數據流來準確預測何時需要維護，使設備保持運行以實現更有效的維護過程以及以最小的成本增加正常運行時間來實現的。例如，當電動機，軸承或其他設備開始動搖並需要維護時，使用振動傳感器會發出警報。檢測異常甚至可能不需要額外的傳感器安裝，因為對現有值（例如電動機電流）的觀察可用於更深入地了解機器性能的行為。
當然，所有這些數據都需要連接到適當的各個系統，這就是Altair IoT應用程序的用武之地。連接性是數據提取和控制的核心，隨著設備和設備數量的增加，複雜性也隨之增加。地理分佈。Altair的IoT應用程序使您能夠進行設備管理，邊緣編排，數據存儲，數據流和儀表板可視化，以及自定義應用程序構建，以充分利用Industry 4.0和智能製造計劃。
質量和效率
質量和效率都是過程製造商監控以改進或保持一致的方面。以製藥業為例。鑑於該行業受到嚴格監管的性質，產品的質量可能是成批為製造商賺錢或虧錢的決定因素。
實施智能製造方法的公司專注於使用數據連續不斷地實時比較產品質量。這種預防措施可使製造商從一開始就停止發生質量問題，維護公司的聲譽，並確保其產品保持高質量。
同樣，在整個製造過程中識別瓶頸和效率低下也勢在必行。通過利用人工智能和機器學習算法，可以實時查看數據以發現異常並將發現與有害事件相關聯。這種主動的方法使過程製造商能夠確定最佳的設置。
數字孿生
數字孿生可幫助流程製造商優化產品性能，了解產品的使用壽命，了解何時以及在何處執行預測性維護以及了解如何延長產品的剩餘使用壽命（RUL）。它們構成了數據驅動的數字孿生系統的一部分，對於想要深入了解其機器的過程製造商而言，它可能是非常有用的工具。
在過程製造中，可以將諸如Altair EDEM™之類的離散元素建模軟件集成到數字孿生模型中，以模擬諸如混合，塗覆和模頭填充等過程。在整體過程模型中，可以分析散裝物料在設備上引起的力，壓力和磨損，從而了解物料如何影響設備。在需要對散裝物料進行處理時需要對設備功能有更深入了解的過程中，EDEM與Altair MotionSolve™結合使用可以對關鍵部件（例如液壓系統）上的散裝物料進行詳細分析。這樣可以更好地了解設備對與散裝物料相互作用的響應。
可以對從現有流程中收集的數據進行採樣，並將其與模擬模型中的最佳參數進行比較，以識別可能的故障和問題，從而成為考慮如何改進或加速現有方法時決策過程不可或缺的一部分。
物理驅動和數據驅動的數字孿生相結合，使過程製造商可以更好地了解和控製過程，可以對設備和過程參數進行微調，確保及時進行維護維護，並且對生產和庫存有間接影響費用。該 Altair digital twin 集成平台混紡物理學的和數據驅動的數字孿生支持優化整個產品生命週期。
為了使流程製造商保持競爭力，毫無疑問的解決方案將是採用智能製造技術，以提高效率，同時減少可避免的中斷的成本和時間，使Altair成為理想的合作夥伴。Altair提供了一套完整的仿真解決方案套件，可為過程製造商提供有關複雜機制和系統操作的見解，用於數據驅動的智能操作的數據分析工具以及將工業系統連接到物聯網的解決方案。
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