L'Industrial Internet of Things (IIoT) continua a progredire a un ritmo sostenuto. Inoltre, le aziende farmaceutiche stanno trasformando il settore mediante dispositivi intelligenti e connessi, analisi e machine learning per migliorare i processi di produzione dei farmaci e fornire risultati migliori ai pazienti.
Le aziende farmaceutiche hanno anche aumentato notevolmente l'uso di tecnologie intelligenti e di automazioni nei loro impianti di produzione per migliorare la qualità dei farmaci e accelerare l'innovazione. Molte aziende hanno semplificato le operazioni con sistemi moderni di MES e EBR.
Tuttavia, a fronte di una proliferazione del numero di dispositivi intelligenti, i produttori hanno riscontrato difficoltà nell’utilizzare in modo veramente innovativo i Big Data generati nell'impianto e non solo.
È tutta una questione di relazioni (nascoste)
In uno stabilimento farmaceutico, una piattaforma di analisi scalabile può assimilare dati di diversi tipi e aiutare ad andare subito al nocciolo della questione modellando i dati per trovare correlazioni significative che portino a nuove intuizioni.
I produttori farmaceutici si affidano regolarmente all'analisi dei dati per scopi di reportistica e diagnostica sulle apparecchiature nell’impianto. Tuttavia, pochi costruttori hanno compiuto il passo successivo verso analisi più predittive e prescrittive che possano influire su processi ricorrenti e batch in corso.
Per prevedere con successo un risultato futuro e prescrivere anche azioni relative a tale risultato, un motore di analisi deve sfruttare appieno i dati strutturati e non strutturati provenienti da vari dispositivi, sensori, tag e sistemi gestionali.
La sfida principale non è stata storicamente solo l’acquisizione e l'aggregazione dei dati ricavati da dispositivi, sistemi e reti disparati, ma anche la produzione di dati analitici avanzati basatisu enormi insiemi di dati in un modo abbastanza veloce da poter influire sui processi di produzione in tempo reale.
Ora, grazie alla connettività industriale avanzata, all'aggregazione dei dati e alle capacità di analisi automatizzata, i produttori possono ricavare, più velocemente che mai, un valore ancora più alto da fonti di dati più disparate.
Sfruttando un'infrastruttura IIoT sicura, le funzionalità più recenti possono connettere rapidamente tutti i dati importanti su una risorsa o una linea, monitorare immediatamente le prestazioni e fare previsioni su tali prestazioni.
Ottimizzare l'efficienza. Ridurre le deviazioni dal processo.
Per le aziende farmaceutiche, l'analisi predittiva e prescrittiva ha un grande potenziale. Ad esempio, la gestione della deviazione della lavorazione in batch è fondamentale in qualsiasi impianto farmaceutico per mantenere sia la qualità del prodotto che la conformità alle normative.
Le deviazioni possono verificarsi per molte ragioni, pertanto, determinare la causa scatenante di una deviazione è essenziale per correggerla. Oggi le aziende farmaceutiche utilizzano una varietà di metodologie per determinare le cause scatenanti, con un successo limitato.
Le piattaforme di analisi più recenti possono dare maggiore chiarezza all'analisi delle cause scatenanti coprendo un campo più ampio che si estende oltre l'ambiente del processo, includendo anche i dati generati da tutti i dispositivi e le macchine inerenti all’IIoT.
Oltre a individuare la causa delle deviazioni in base a record di batch storici, le funzionalità di analisi come il rilevamento delle anomalie native possono utilizzare i dati storici per migliorare il monitoraggio della qualità in tempo reale. Il rilevamento delle anomalie native aumenta le capacità di monitoraggio automatico: grazie all’apprendimento automatico del comportamento normale è possibile segnalare le anomalie.
Il machine learning è solo uno dei modi in cui le piattaforme di dati analitici avanzati possono aiutare le aziende farmaceutiche a mantenere la qualità del prodotto e a raggiungere il sempre elusivo “golden batch” ciclo dopo ciclo.
Scopri come utilizzare le più recenti piattaforme di analisi per ricavare un valore ancora più alto dai dispositivi IIoT durante il processo produttivo.
Pubblicato 29 ottobre 2018
