Smarte Produkte und Services bilden den Kern der meisten Anwendungsszenarien im Industrie 4.0-Umfeld. Smarte Produkte zeichnen sich dadurch aus, dass sie über die Fähigkeit verfügen, während ihres gesamten Lebenszyklusses vom Herstellprozess bis hin zum Einsatz bei Endkunden Daten zu sammeln und zu kommunizieren oder auch standardisierte Aufgaben autonom zu verrichten. Smart Services basieren auf der Aggregation und Analyse gesammelter Daten von Menschen, Maschinen und Prozessen. Sie erlauben insbesondere durch gezielte Prognosen, individuell konfigurierbare Angebote aufzubauen, bspw. für die Optimierung von Reparatur- und (Fern-)Wartungsabläufen, für die Kapazitätsplanung und die Gestaltung hochgradig individualisierter Service-Portfolios. 

End-to-end digitization of production can increase the availability of equipment, materials, setup times and the ability to cooperate in the supply network. Important topics here are data acquisition and evaluation, decision support such as predictive maintenance, and the creation of transparency across all manufacturing processes.

Knowledge is gained from data and applied at all levels of the company’s processes to generate added value. In this way, for example, design processes can be improved, product weaknesses identified and developments accelerated. The aim of the project „Machine Learning for Production and its Products“ is to make machine learning accessible to companies for intelligent products and production processes.

Pharmaceutical manufacturing is the process of industrial-scale synthesis of pharmaceutical drugs. The different processes are complex and difficult to control.