La Internet industrial de las cosas (IIoT) continúa desarrollándose de forma rápida. Las compañías farmacéuticas están transformando la industria mediante dispositivos inteligentes conectados, análisis y aprendizaje automático con el objetivo de mejorar los procesos de fabricación de medicamentos, así como lograr mejores resultados en los pacientes.
Las compañías farmacéuticas también han aumentado drásticamente el uso de tecnología inteligente y automatización en sus instalaciones con el objetivo de mejorar la calidad de sus medicamentos y acelerar la innovación. Muchos otros han simplificado sus operaciones con modernos sistemas MES y EBR.
Pero a medida que aumenta la cantidad de dispositivos inteligentes, crece también la preocupación por aprovechar los macrodatos generados en la planta y fuera de ella de una manera verdaderamente transformadora.
Se trata de las relaciones (ocultas)
En una planta farmacéutica, una plataforma de análisis escalable puede tomar diferentes tipos de datos y ayudar a eliminar el desorden mediante un modelado de datos que establezca correlaciones válidas para encontrar nuevos conocimientos.
Los fabricantes de productos farmacéuticos confían frecuentemente en el análisis con fines informativos y de diagnóstico de equipos en la planta. Sin embargo, pocos fabricantes han dado el paso hacia un análisis más predictivo y prescriptivo que pueda repercutir en los procesos continuos y por lotes en curso.
Para predecir con éxito un resultado futuro y prescribir medidas en torno a él, un motor de análisis debe hacer un uso completo de los datos estructurados y no estructurados desde varios dispositivos, sensores, tags y sistemas empresariales.
Hasta la fecha, el principal desafío ha sido acceder y añadir datos desde diferentes dispositivos, sistemas y redes, así como proporcionar con rapidez análisis avanzados basados en conjuntos de datos masivos que influyan sobre los procesos de producción en tiempo real.
Gracias a la conectividad industrial avanzada, la agregación de datos y las funciones de análisis automatizado, ahora los fabricantes pueden determinar más valores desde diferentes fuentes de datos con una velocidad nunca vista.
Gracias a una infraestructura segura de IIoT, las últimas funciones pueden conectar rápidamente todos los datos importantes a un sistema o línea, y supervisar el rendimiento de inmediato, así como hacer predicciones sobre este rendimiento.
Alcanzar la máxima eficacia. Reducir al mínimo las desviaciones del proceso.
Para las compañías farmacéuticas, los análisis predictivos y prescriptivos son muy prometedores. Por ejemplo, la gestión de desviaciones de los procesos por lotes en cualquier planta farmacéutica es crucial para garantizar tanto la calidad del producto como el cumplimiento normativo.
Las desviaciones pueden suceder por muchos motivos y determinar su causa raíz es esencial para corregirlas. Hoy en día, las compañías farmacéuticas utilizan diversas metodologías para determinar la causa raíz, con un éxito limitado.
Las últimas plataformas de análisis aportan más claridad al análisis de la causa raíz mediante la proyección de una amplia red que se extiende desde el entorno del proceso hasta los datos generados por todos los dispositivos y máquinas de IIoT pertinentes.
Además de determinar la causa de la anomalía en función de los registros de lotes históricos, las funciones de análisis, como la detección de anomalías nativas, utilizan datos históricos para mejorar la supervisión de la calidad en tiempo real. La detección de anomalías nativas mejora la función de supervisión de la máquina al aprender de forma automática cuál es el comportamiento normal y generar una alerta cuando algo sale mal.
El aprendizaje automático es solo una de las formas en que las plataformas de análisis avanzado ayudan a las compañías farmacéuticas a mantener la calidad del producto y alcanzar el siempre difícil “lote dorado”.
Vea cómo puede utilizar las últimas plataformas de análisis con el objetivo de obtener más valor desde los dispositivos de IIoT a lo largo del proceso de producción.
Publicado 29 de octubre de 2018
