L’Internet industriel des objets progresse à un rythme effréné. Les entreprises pharmaceutiques transforment le secteur à l’aide d’appareils connectés, d’analyses et d’apprentissage machine intelligents afin d’améliorer les processus de fabrication de médicaments et de fournir aux clients de meilleurs résultats.
Les entreprises pharmaceutiques utilisent de plus en plus de technologies intelligentes et d’appareils d’automatisation dans leurs usines de production afin d’améliorer la qualité des médicaments et accélérer l’innovation. Nombreuses sont celles ayant simplifié leur opérations à l’aide de systèmes MES et EBR modernes.
Malgré la prolifération des appareils intelligents, les fabricants n’ont pas réellement su tirer parti du Big data généré dans leur atelier pour transformer la production.
La solution se trouve dans les relations (cachées)
Dans une usine pharmaceutique, une plate-forme d’analyse évolutive peut ingérer des données de différents types et aider à se distinguer des concurrents en modelant les données afin de trouver des corrélations pouvant mener à des informations clés.
Les fabricants pharmaceutiques se reposent régulièrement sur des analyses pour générer des rapports et établir des diagnostics liés à l’équipement de leur atelier. Cependant, peu d’entre eux ont adopté l’utilisation d’analyses plus prédictives et prescriptives pouvant affecter le traitement continu et par lots.
Afin de prédire avec succès un résultat futur et de prescrire des actions liées à ce résultat, un moteur d’analyse doit tirer pleinement parti de données, structurées ou non, venant de divers appareils, capteurs, points et systèmes de gestion.
Historiquement, le défi clé a été non pas de simplement accéder à des données venant d’appareils, systèmes et réseaux divers et de les agréger, mais également de fournir une analyse évoluée basée sur d’énormes ensembles de données suffisamment rapidement pour avoir une incidence en temps réel sur les processus de production.
Grâce à des capacités de connectivité industrielle, d’agrégation des données et d’analyse automatisée de pointe, les fabricants peuvent désormais extraire plus de valeur de sources de données plus hétérogènes plus rapidement que jamais.
Au sein d’une infrastructure sécurisée connectée à l’Internet industriel des objets, les dernières capacités en date peuvent rapidement relier toutes les données importantes d’un actif ou d’une ligne, puis suivre ou prédire les performances.
Optimisez l'efficacité. Réduisez les écarts dans les processus.
Pour les entreprises pharmaceutiques, les analyses prédictives et prescriptives sont remplies de promesses. Par exemple, la gestion des écarts sur un traitement par lots dans une usine pharmaceutique est critique pour contrôler la qualité des produits et la conformité réglementaire.
Les écarts peuvent survenir pour de nombreuses raisons, et il est essentiel de déterminer la cause première d’un écart pour le corriger. Aujourd’hui, les entreprises pharmaceutiques utilisent une variété de méthodologies pour déterminer la cause première ; avec cependant un succès mitigé.
Les dernières plates-formes d’analyse peuvent apporter plus de clarté à l’analyse de la cause première en capturant les données générées par tous les appareils et machines pertinents connectés à l’Internet industriel des objets au-delà de l’environnement du processus.
En plus d’identifier la cause de l’écart en se basant sur les enregistrements de lot historiques, les capacités d’analyse, telles que la détection native d’anomalie, peuvent utiliser l’historique des données pour améliorer la qualité du suivi en temps réel. La détection native d'anomalie augmente les capacités de suivi d’une machine en apprenant automatiquement son comportement normal et en signalant lorsqu’un évènement anormal survient.
L’apprentissage machine n’est qu’une des façons dont les plates-formes d’analyse évoluée peuvent aider les entreprises pharmaceutiques à contrôler la qualité des produits et à atteindre l’insaisissable « lot parfait » cycle après cycle.
Découvrez comment utiliser les dernières plates-formes d’analyse pour capturer plus de valeur à partir d’appareils se servant de l’Internet industriel des objets tout au long de votre processus de production.
Publié 29 octobre 2018
