Das Industrielle Internet der Dinge (IIoT) entwickelt sich in rasantem Tempo weiter. Und Pharmaunternehmen sind Treiber der Transformation der Branche, indem sie intelligente, vernetzte Geräte, Analytik und maschinelles Lernen dafür nutzen, ihre Verfahren zur Herstellung von Wirkstoffen zu verbessern und bessere Ergebnisse für ihre Patienten zu liefern.
Pharmaunternehmen müssen darüber hinaus die Nutzung intelligenter Technologie und Automation in ihren Produktionsanlagen deutlich erhöhen, um die Qualität von Medikamenten und die Innovationsgeschwindigkeit zu erhöhen. Viele von ihnen haben auch ihre Betriebsabläufe mit modernen MES- und EBR-Systemen rationalisiert.
Mit der steigenden Zahl der intelligenten Geräte wuchs der Druck auf die Hersteller, die überall in ihren Fertigungsbereichen und darüber hinaus erzeugten Big Data in wirklich transformativer Weise zu nutzen.
Es geht um (versteckte) Beziehungen
In einer pharmazeutischen Produktionsanlage kann eine skalierbare Analyseplattform Daten unterschiedlicher Typen nutzen – und so das Durcheinander durchdringen, indem sie Daten modelliert, um bedeutsame Korrelationen zu finden, die zu neuen Erkenntnissen führen.
Pharmahersteller stützen sich für Berichtszwecke und Gerätediagnostik im Fertigungsbereich regelmäßig auf ihre Analytik. Jedoch haben bisher nur wenige Hersteller den nächsten Schritt in Richtung einer eher vorausschauenden und präskriptiven Analytik gemacht, der sich auf laufende Conti- und Batchprozesse auswirkt.
Um zukünftige Entwicklungen erfolgreich vorhersagen und Maßnahmen in Richtung dieser Entwicklungen vorgeben zu können, muss eine Analytik sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten von verschiedenen Geräten, Sensoren, Tags und Unternehmenssystemen in vollem Umfang nutzen.
In der Vergangenheit bestand die größte Herausforderung nicht nur darin, auf Daten aus verschiedenen Geräten, Systemen und Netzwerken zuzugreifen und diese zusammenzufassen, sondern auch schnell genug modernste Analysen aufgrund der massiven Datensätze zu liefern, um in Echtzeit auf die Produktionsprozesse einzuwirken.
Dank moderner industrieller Konnektivität, Datenaggregation und automatisierter Analytik können Hersteller jetzt mit verschiedenen Datenquellen schneller denn je eine höhere Wertschöpfung erreichen.
Durch die Nutzung einer sicheren IIoT-Infrastruktur können mit den neuesten Funktionen alle Daten, die in einer Anlage oder Fertigungslinie wichtig sind, verknüpft und die Leistungen unverzüglich überwacht und prognostiziert werden.
Maximale Effizienz. Prozessabweichungen minimieren.
Für Pharmaunternehmen liegt in einer vorausschauenden und präskriptiven Analytik ein vielversprechendes Potenzial. Zum Beispiel ist der Umgang mit Abweichungen bei Batchverfahren sowohl für die Produktqualität als auch die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen kritisch für jede pharmazeutische Produktionsanlage.
Abweichungen können viele Gründe haben – und die Ermittlung der Ursache einer Abweichung ist zwecks Korrektur unerlässlich. Heute nutzen Pharmaunternehmen verschiedene Methoden, um die Ursachen zu identifizieren – mit begrenztem Erfolg.
Die neuesten Analytikplattformen können mehr Klarheit in die Ursachenanalyse bringen, indem sie ein weit gespanntes Netz auswerfen, das über die Verfahrensumgebung hinausreicht, bis zu den Daten, die von allen relevanten IIoT-Geräten und Maschinen erzeugt werden.
Abgesehen davon, dass sie die Ursachen von Abweichungen anhand von Chargenprotokollen aus der Vergangenheit ermitteln helfen, können Analytikfunktionen wie native Anomalieerkennung mithilfe von Daten aus der Vergangenheit die Qualitätsüberwachung in Echtzeit verbessern. Die native Anomalieerkennung verbessert die Anlagenüberwachung, indem sie automatisch lernt, wie ein normales Verhalten aussieht – und bei Abweichungen Alarm gibt.
Maschinelles Lernen ist nur eine Möglichkeit, wie Pharmaunternehmen mithilfe moderner Analytikplattformen ihre Produktqualität gewährleisten und jedes Mal das so schwer erreichbare „Golden Batch” verwirklichen können.
Sehen Sie hier, wie Sie mithilfe neuester Analytikplattformen und mit IIoT-Geräten in Ihrem gesamten Produktionsprozess eine größere Wertschöpfung erzielen.
Veröffentlicht 29. Oktober 2018
