简介:摘要:随着我国工业化进程的加快,自动化设备在烟草生产行业的应用日趋广泛。本研究针对这些设备运行过程中的参数优化和维护问题进行探讨。采用深度学习,机器学习的方法,通过收集大量的设备运行数据,进行数据清洗和预处理,然后运用多种算法模型,如神经网络、决策树等,对这些数据进行多角度深入的分析,以此研究出一套有效的设备参数优化和设备维护策略。结果表明,经过优化后的设备运行参数能有效的提升设备的运行效率,减小设备的故障率,提高设备的使用寿命,而且设备维修时间和维修成本也得到显著的降低。通过此次研究,对烟草行业自动化设备的管理和维护提供了新的视角和实践参考,对提高我国烟草工业的生产效率,降低生产成本,而且对其智能化、情报化发展具有重要的参考意义。
简介:摘要:药品是医疗服务药品是医疗服务中非常重要的一类型产品中非常重要的一类型产品,与我们的生活息息相关。药品药品生产中生产设备的清洁工作会在很大程度上也影响药品生产设备药品生产中部分药物的浓度含量药物残留量,而药品的浓度含量药物残留量会在很大程度上影响其治疗效果共线生产品种的药物安全性。所以为了更好的保证药品药品共线生产中的浓度精准性活性成分残留符合药品安全性要求,通常需要对药品生产设备进行清洁需定期或更换生产品种时对设备进行彻底清洁,降低药物残留对于后续药物生产的影响。但是为了保障清洁工作的有效性,需要通过清洁验证来更好的保障进行考察,降低药物残留对于后续药物生产的影响,真正地使药品生产中浓度的控制能够更加的精准保证药品生产设备的清洗效果,符合药品生产标准,更好地达到治病救人的效果。本文中就将针对药品药品生产设备清洁验证关键点进行深入探究,希望能够以清洁验证关键点为参考来更好的优化药品药品生产设备清洁工作。
简介:摘要:药品是医疗服务药品是医疗服务中非常重要的一类型产品中非常重要的一类型产品,与我们的生活息息相关。药品药品生产中生产设备的清洁工作会在很大程度上也影响药品生产设备药品生产中部分药物的浓度含量药物残留量,而药品的浓度含量药物残留量会在很大程度上影响其治疗效果共线生产品种的药物安全性。所以为了更好的保证药品药品共线生产中的浓度精准性活性成分残留符合药品安全性要求,通常需要对药品生产设备进行清洁需定期或更换生产品种时对设备进行彻底清洁,降低药物残留对于后续药物生产的影响。但是为了保障清洁工作的有效性,需要通过清洁验证来更好的保障进行考察,降低药物残留对于后续药物生产的影响,真正地使药品生产中浓度的控制能够更加的精准保证药品生产设备的清洗效果,符合药品生产标准,更好地达到治病救人的效果。本文中就将针对药品药品生产设备清洁验证关键点进行深入探究,希望能够以清洁验证关键点为参考来更好的优化药品药品生产设备清洁工作。