L’indice che misura l’efficacia globale delle apparecchiature (OEE, Overall Equipment Effectiveness) è di primaria importanza nel settore farmaceutico. E c’è un buon motivo.
L’OEE è un indicatore generale che tiene conto della disponibilità e del rendimento delle apparecchiature nonché della qualità dei prodotti. La qualità è sicuramente l’aspetto più importante nel Life Science, ma l’OEE fornisce uno spaccato delle prestazioni produttive e un quadro di riferimento per migliorarle.
La buona notizia? Grazie alle tecnologie di analisi dei processi (PAT) e ad altri sistemi di analisi avanzati, queste aziende dispongono ora di strumenti che possono fornire una supervisione costante dei processi che hanno un impatto diretto sull’OEE. Le misurazioni sono una parte importante dei sistemi PAT, questo blog, tuttavia, si concentra sull’analisi dei dati.
In altre parole, le applicazioni più recenti possono analizzare i dati di produzione, rilevare deviazioni e velocizzare la loro risoluzione fornendo informazioni critiche alle persone che possono intervenire su di esse.
In che modo le analisi avanzate influenzano l’OEE nel settore Life Science
In questi anni, mi è stato spesso chiesto quali applicazioni di questo settore sono più adatte alle analisi dati avanzate.
La mia risposta? Le analisi dei dati possono incidere sull’OEE in quasi tutte le operazioni, dal miglioramento delle prestazioni del miscelatore, del reattore o del fermentatore, all’ottimizzazione della produzione di compresse e dell’efficacia della sterilizzazione.
Le analisi - e di conseguenza decisioni più informate - iniziano dai dati. E per qualsiasi azienda biotecnologica, il percorso verso risultati basati sull’analisi dei dati inizia con tre domande:
- Qual è il mio obiettivo aziendale?
- Quali dati sono disponibili?
- In che modo i sistemi di analisi possono sfruttare questi dati e fornire informazioni che consentano un processo decisionale migliore?
Sistemi di analisi dati avanzati in azione
Diamo uno sguardo più dettagliato a come i sistemi di analisi avanzati possono migliorare l’OEE e aiutare a raggiungere gli obiettivi aziendali.
Innazitutto, il rilevamento delle anomalie è un utilizzo tipico di una piattaforma di analisi che elabora e analizza grandi quantità di dati in tempo reale. Il rilevamento delle anomalie si applica a una miriade di processi di uno stabilimento farmaceutico e ha un impatto diretto sulla qualità del prodotto, la disponibilità delle macchine e la produttività.
In poche parole, un sistema di rilevamento delle anomalie monitora continuamente i processi, apprende ciò che è normale e poi crea degli avvisi quando vengono rilevati dei comportamenti non conformi.
Per esempio, è possibile rilevare una fluttuazione insolita della temperatura o un uso eccessivo di una sostanza caustica in un lotto. Con informazioni tempestive, gli operatori possono determinare rapidamente la causa dell’anomalia e prendere le misure adeguate per risolverla.
Allo stesso modo, il monitoraggio e l’analisi in tempo reale delle condizioni delle apparecchiature possono fornire informazioni fondamentali ai fini della manutenzione predittiva e per migliorare le prestazioni del processo.
Per esempio, il monitoraggio dello stato di un compressore d’aria su un fermentatore potrebbe rilevare un consumo di energia o temperature insolite, che potrebbero essere degli indicatori di un guasto imminente. Grazie a queste informazioni, i lavoratori possono prendere decisioni migliori e programmare la manutenzione prima che le prestazioni del compressore compromettano la qualità dei batch o causino tempi di fermo imprevisti sulla linea.
Consigli per il successo
Per qualsiasi azienda del settore Life Science che implementa un sistema di analisi dati avanzato, l’obiettivo finale è ottenere un OEE migliore. E, più precisamente, una qualità e performance migliori in grado di avere un impatto finanziario diretto e positivo.
Come sviluppare un progetto di successo? Ecco alcuni consigli basati su storie di successo di alcuni leader del settore.
- Trattate un progetto per l’implementazione di un sistema di analisi come un qualsiasi altro progetto di produzione Molto spesso, questi progetti vengono considerati di minore importanza, mentre la scelta della tecnologia o del fornitore è l’aspetto principale. Ma sappiamo tutti che “vediamo cosa ci offre il fornitore” non è mai la soluzione.
Assicuratevi, invece, di iniziare con un team composto dai principali stakeholder del sito di produzione che parteciperanno al progetto. Sviluppate un piano completo che includa un obiettivo aziendale e cicli di implementazione e validazione.
- Verificate accuratamente le capacità del fornitoreNon c’è niente di meglio delle referenze - e in particolare - delle referenze relative a progetti simili al vostro.
- Considerate e pianificate sempre in anticipo i requisiti di validazione Ricordate che i sistemi di analisi dati sono, per loro natura, adattivi e progettati come supporto alle decisioni umane. Pensate a come validare i meccanismi che avvisano un operatore di possibili, ma inaspettate, deviazioni o decisioni.
- Non credete a “magie”.Il martellamento mediatico sui sistemi di analisi - e specialmente sul machine learning e l’intelligenza artificiale - è significativo. Non dimenticherò mai un cliente che mi ha detto di aver provato la manutenzione predittiva, ma di essere rimasto deluso perché non prevedeva tutti i guasti. Questa, semplicemente, non è un’aspettativa realistica.
Evitate l’inclinazione umana verso la perfezione. Assicuratevi, invece, di fornire informazioni utili per eventi pianificati che potrebbero accadere di nuovo - non qualcosa che potrebbe accadere in qualsiasi momento.
La chiave del successo? Stabilite aspettative realistiche per il vostro progetto, monitorate i vostri risultati e rimanete concentrati sulla vostra proposta di valore originale.
