Gesamtanlageneffektivität ist in der Pharmabranche ein wichtiges Thema. Und dafür gibt es einen guten Grund.
Gesamtanlageneffektivität ist eine umfassende Metrik, bei deren Berechnung Verfügbarkeit, Durchsatz und Produktqualität berücksichtigt werden. Während Qualität in der Life-Sciences-Branche an erster Stelle steht, bietet die Gesamtanlageneffektivität eine Momentaufnahme der Fertigungsleistung – und einen Rahmen, um diese zu verbessern.
Die gute Nachricht? Dank prozessanalytischer Technologien (PAT) und anderer erweiterter Analysemethoden verfügen Life-Sciences-Unternehmen heute über Tools, die eine ständige Überwachung der Prozesse ermöglichen, die sich direkt auf die Gesamtanlageneffektivität auswirken. Messung ist ein wesentlicher Teil von PAT, doch dieser Blog konzentriert sich auf das „große A“ in der Mitte von PAT: „Analyse“.
Mit anderen Worten: Die neuesten Anwendungen können Fertigungsdaten analysieren, Abweichungen aufzeigen und die Lösung beschleunigen, indem sie wichtige Informationen an Personen weitergeben, die darauf reagieren können.
Wie sich erweiterte Analysen auf die Gesamtanlageneffektivität in der Life-Sciences-Branche auswirken
Im Laufe der Jahre wurde ich oft gefragt, welche Life-Sciences-Anwendungen sich am besten für erweiterte Analysen eignen.
Meine Antwort? Analysen können sich auf die Gesamtanlageneffektivität in fast jedem Betrieb auswirken – von der Verbesserung der Leistung von Mischern, Reaktoren oder Gärbehältern bis hin zur Optimierung des Tablettendurchsatzes und der Wirksamkeit der Sterilisation.
Analysen – und fundiertere Entscheidungen – beginnen mit Daten. Und für jedes Life-Sciences-Unternehmen beginnt der Weg zu analysegestützten Ergebnissen mit drei Fragen:
- Wie lauten meine Geschäftsziele?
- Welche Daten stehen zur Verfügung?
- Wie können Analysen diese Daten nutzen – und Informationen liefern, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen?
Erweiterte Analysen in der Praxis
Schauen wir uns genauer an, wie erweiterte Analysen die Gesamtanlageneffektivität verbessern und das Erreichen der Unternehmensziele unterstützen können.
Zunächst ist Anomalieerkennung ein klassischer Anwendungsfall für eine Streaming-Analyseplattform, die große, eingehende Datensätze in Echtzeit verarbeiten und analysieren kann. Die Anomalieerkennung betrifft eine Vielzahl von Prozessen in einer pharmazeutischen Anlage und hat direkte Auswirkungen auf die Produktqualität, die Verfügbarkeit der Anlagen und den Durchsatz.
Einfach ausgedrückt, überwacht die Anomalieerkennung kontinuierlich Prozesse, lernt, was normal ist, und erstellt dann Warnungen, wenn anormale Muster erkannt werden.
Durch Anomalieerkennung könnte beispielsweise eine ungewöhnliche Temperaturschwankung oder ein übermäßiger Einsatz von Lauge in einer Charge festgestellt werden. Dank rechtzeitiger Informationen sind die Bediener besser in der Lage, die Ursache der Anomalie schnell zu ermitteln und Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Auf ähnliche Weise kann die Echtzeitüberwachung und Analyse des Anlagenzustands wichtige Informationen für eine vorausschauende Instandhaltung liefern – und die Prozessleistung verbessern.
Beispielsweise könnte die Überwachung des Zustands eines Luftkompressors in einem Gärbehälter einen ungewöhnlichen Energieverbrauch oder ungewöhnliche Temperaturen erkennen, was ein Schlüsselindikator für einen bevorstehenden Ausfall sein kann. Auf der Grundlage dieses Wissens kann die Belegschaft bessere Entscheidungen treffen und die Instandhaltung einplanen, bevor die Leistung des Kompressors die Chargenqualität beeinträchtigt oder unvorhergesehene Ausfallzeiten in der Anlage verursacht.
Schritte zum Erfolg
Für jedes Life-Sciences-Unternehmen, das ein Projekt für erweiterte Analysen realisiert, ist eine bessere Gesamtanlageneffektivität die ultimative Vision. Genauer gesagt, eine bessere Gesamtqualität und -leistung, die sich direkt und positiv auf die Finanzen auswirken wird.
Wie bringen Sie Ihr Projekt auf Erfolgskurs? Die folgenden Ratschläge beruhen auf dem erfolgreichen Engagement von Branchenführern.
- Behandeln Sie ein Analyseprojekt nicht anders als ein FertigungsprojektAllzu oft werden Analyseprojekte wie Sonderfälle behandelt, wobei die Auswahl der Technologie oder des Anbieters im Vordergrund steht. Aber wir alle wissen, dass „einfach mal abwarten, was der Lieferant bereitstellt“ niemals ein Erfolgsrezept sein kann.
Beginnen Sie stattdessen mit einem Team, das aus den wichtigsten Interessengruppen an der Fertigungsstätte besteht, die Teil des Projekts sein werden. Entwickeln Sie einen ausführlichen Projektplan, der neben dem Geschäftsziel auch Realisierungs- und Validierungszyklen umfasst.
- Informieren Sie sich gründlich über die Fähigkeiten des AnbietersNichts geht über Referenzen – insbesondere über Referenzen von Anbietern, die Projekte von ähnlichem Umfang wie das Ihre beschreiben.
- Berücksichtigen Sie Validierungsanforderungen und planen Sie diese vorab einDenken Sie daran, dass Analysen von Natur aus anpassungsfähig sind und Menschen bei ihren Entscheidungen unterstützen sollen. Überlegen Sie, wie Sie Mechanismen validieren können, die einen Bediener auf potenzielle, aber unerwartete Abweichungen oder Entscheidungen hinweisen.
- Fallen Sie nicht dem „magischen Denken“ zum OpferDer Marketing-Hype um Analytik – insbesondere um maschinelles Lernen und KI – ist beträchtlich. Ich werde nie den Kunden vergessen, der mir erzählte, dass er die vorausschauende Instandhaltung ausprobiert hatte, aber enttäuscht war, weil mit ihr nicht alle Ausfälle vorhergesagt werden konnten. Doch diese Erwartung ist ganz einfach nicht realistisch.
Vermeiden Sie die menschliche Neigung zum Perfektionismus. Vergewissern Sie sich stattdessen, dass Sie nützliche Informationen für geplante Ereignisse liefern, die sich wiederholen könnten – und nicht für etwas, das jederzeit passieren könnte.
Was ist der Schlüssel zum Erfolg? Widerstehen Sie dem Hype, bleiben Sie hinsichtlich der Erwartungen für Ihr Projekt realistisch, verfolgen Sie Ihre Ergebnisse – und bleiben Sie bei Ihrem ursprünglichen Nutzenversprechen.
