未来的批次是否更加智能？

工业物联网 (IIoT) 继续高速发展。制药公司正在使用智能、已连接的设备、分析和机器学习来改进制药工艺并提供更佳的患者治疗效果，从而改变整个行业。

制药公司还在其生产设备中显著增加了智能技术和自动化的使用，以改进药品质量并加速创新。而且，许多公司已经利用现代 MES 和 EBR 系统简化了操作。

但由于智能设备数量的激增，制造商难以通过真实有效的方式利用工厂车间及周边区域产生的大数据。

这与（隐藏的）关系相关

在制药工厂，可扩展的分析平台可以摄取各种数据类型的数据——并通过对数据建模以找到可得出新见解且有意义的相互关系，帮助筛选掉杂乱内容。  

药品制造商定期依赖分析，在工厂车间进行报告和设备诊断。不过，很少有制造商采取下一步措施进行更具预测性且更规范的分析，这种分析可以影响持续的连续性和批处理。

为了顺利预测未来的成果并指定与该成果相关的操作，分析引擎必须充分利用来自各种设备、传感器、标签及业务系统的结构化与非结构化数据。

历史上，关键挑战并不仅仅是访问和汇总来自不同设备、系统和网络的数据，还包括根据大量的数据集以足够快的速度交付高级分析，以实时影响生产过程。 

现在，得益于高级工业连接、数据聚合和自动分析功能，制造商可以通过比以往更快的速度从更多的不同数据源获取更高的价值。 

通过利用安全的工业物联网基础结构，最新功能可以快速连接资产或生产线上所有重要的数据——并立即监视性能以及做出有关性能的预测。 

最大限度提升效率。最大限度降低偏差。

对制药公司而言，预测性和规范性分析大有可为。例如，为了维护产品质量和法规合格性，批处理偏差管理在任何制药工厂都至关重要。 

发生偏差的原因有很多——确定某种偏差的根本原因是纠正该偏差必不可少的步骤。目前，制药公司使用各种方法来确定根本原因——但成功率十分有限。

最新的分析平台可以通过打造广泛的网络，延伸到工作过程环境以外的由所有相关工业物联网设备和机器产生的数据，让根本原因分析变得更加清晰。

除了根据历史批次记录精确找到偏差的原因外，原生的反常检测等分析功能还可以使用历史数据实时改进质量监控。原生的反常检测通过自动学习正常行为，以及在出现异常时报警，来提高机器的监控能力。

机器学习只是一种高级分析平台，可以帮助制药公司维持产品质量——并周而复始地实现难以捉摸的“黄金批次”。

请参见如何使用最新的分析平台在生产过程中从工业物联网设备捕捉更高价值。