La eficacia total del equipo (OEE) es una prioridad en la industria farmacéutica. Y existe un buen motivo para ello.
La OEE es un parámetro exhaustivo que considera la disponibilidad de equipos, el rendimiento efectivo y la calidad del producto en su cálculo. Si bien la calidad es el enfoque prioritario en las ciencias biológicas, la OEE proporciona un resumen dinámico del rendimiento de fabricación, así como un marco para mejorarlo.
¿La buena noticia? Gracias a las tecnologías analíticas de procesos (PAT) y otros análisis avanzado, las compañías de ciencias biológicas ahora cuentan con herramientas que pueden ofrecer un control constante de los procesos que afectan directamente la OEE. La medición es una parte importante de las PAT, pero este blog se centra en el núcleo de las PAT: el análisis.
Es decir, las aplicaciones más recientes pueden analizar los datos de fabricación, identificar desviaciones y acelerar la resolución al brindar información crítica a las personas que pueden usarla.
Cómo el análisis avanzado afecta la OEE en las ciencias biológicas
A lo largo de los años, a menudo se me ha hecho la pregunta sobre cuáles aplicaciones de ciencias biológicas se ajustan mejor al análisis avanzado.
¿Mi respuesta? El análisis puede afectar a la OEE en casi todas las operaciones desde la mejora del rendimiento de mezcladoras, reactores o fermentadores hasta la optimización del rendimiento de pastillas y la eficacia de la esterilización.
El análisis y las decisiones más inteligentes comienzan con los datos. Y para cualquier compañía de ciencias biológicas, la ruta hacia resultados impulsados por el análisis comienza con tres preguntas:
- ¿Cuál es mi objetivo empresarial?
- ¿Cuáles datos están disponibles?
- ¿Cómo el análisis puede aprovechar esos datos y generar información que permite una mejor toma de decisiones?
El análisis avanzado en acción
Examinemos más de cerca cómo el análisis avanzado puede mejorar la OEE y contribuir a satisfacer los objetivos empresariales.
Primero, la detección de anomalías es un caso de uso clásico para una plataforma de análisis de transmisión que puede procesar y analizar conjuntos grandes de datos de entrada en tiempo real. La detección de anomalías se aplica a una amplia gama de procesos en toda un planta farmacéutica e influye directamente en la calidad del producto, la disponibilidad de equipos y el rendimiento efectivo.
En pocas palabras, la detección de anomalías monitorea de forma continua los procesos, aprende lo que es normal y luego produce alertas al detectar patrones anormales.
Por ejemplo, la detección de anomalías podría identificar una fluctuación anormal de temperatura o un uso excesivo de cáusticos en un lote. Gracias a la información oportuna, los operadores disponen de una mejor capacidad de determinar con rapidez la causa de la anomalía y tomar las medidas necesarias para corregirla.
Asimismo el monitoreo en tiempo real y el análisis de las condiciones de los equipos pueden generar información crítica para llevar a cabo el mantenimiento predictivo y mejorar el rendimiento del proceso.
Como ejemplo, el monitoreo del estado de un compresor de aire en un fermentador podría detectar el consumo de energía o temperaturas inusuales, los cuales pueden constituir un indicador clave de un fallo inminente. Los trabajadores pueden tomar decisiones mejores en función de esa información. También pueden programar el mantenimiento antes de que el rendimiento del compresor afecte la calidad del lote o provoque el tiempo improductivo no programado de la línea.
Los pasos hacia el éxito
Una OEE mejor es la visión final de cualquier compañía de ciencias biológicas que implemente un proyecto de análisis avanzado. Y, más en concreto, la calidad y el rendimiento generales mejorados que ejercerán un impacto financiero directo y positivo.
¿Cómo puede situar su proyecto en el buen camino hacia el éxito? A continuación ofrecemos algunas sugerencias en base a la colaboración fructífera con líderes de la industria.
- Realice un proyecto de análisis de la misma manera que cualquier proyecto de fabricación Muy a menudo, los proyectos de analítica se consideran poco importantes donde la selección de la tecnología o los proveedores es la actividad principal. Pero todos sabemos que el lema “esperemos lo que entrega el proveedor” no permite nunca el logro del éxito.
En cambio, debe comenzar con un equipo que consiste en las partes interesadas clave en el sitio de fabricación que participarán en el proyecto. Desarrolle un amplio plan de proyecto que incluya un objetivo empresarial, así como ciclos de implementación y validación.
- Investigue en profundidad las capacidades del proveedorNo hay nada mejor que las referencias y, en particular, las referencias sobre el proveedor que describen proyectos similares a los suyos.
- Considere y siempre preplanifique para los requisitos de validación Recuerde que el análisis es, por su naturaleza, adaptativa y ha sido diseñada para respaldar las decisiones humanas. Reflexione sobre el modo de validar mecanismos que alertan a un operador de la posibilidad de desviaciones o decisiones inesperadas.
- No sea víctima de la “mentalidad mágica”El revuelo de marketing en torno al análisis, en particular el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ha sido considerable. Siempre me acuerdo del cliente que me dijo que trató de implementar el mantenimiento predictivo, pero que se sintió decepcionado ya que no se predijeron todos los fallos. La verdad es que esa no es una expectativa realista.
Evite la propensión humana a la perfección. En cambio, compruebe que esté proporcionando información útil con respecto a eventos programados que podrían repetirse, y nada que podría suceder en cualquier momento.
¿La clave del éxito? Resista al revuelo, plantee expectativas realistas para su proyecto, siga sus resultados y céntrese en su propuesta de valor original.
