将来はよりスマートなバッチになっていますか?

産業用モノのインターネット(IIoT)は、急ピッチで進化しています。製薬会社は、製薬プロセスや患者の転帰を改善するために、スマート接続デバイス、分析、および機械学習を使用して業界を変革しています。

製薬会社は、生産設備におけるスマートテクノロジとオートメーションの使用を急速に増やし、薬剤の品質を向上して技術革新を加速しました。また多くの企業が近代的なMESシステムとEBRシステムによって運用を合理化しました。

さらに、インテリジェントデバイスの数が増大するにつれて、製造メーカはプラントフロア全体およびそれ以外で生成されるビッグデータを真に革新的な方法で使用するよう尽力してきました。
 

(隠れた)関係性について

製薬プラントでは、スケーラブルな分析プラットフォームがさまざまな種類のデータを取り込んで、データをモデル化して新しい洞察につながる有意義な相関関係を見出すことによって混乱を打開できます。  

医薬品製造メーカは、プラントフロアの目的と機器の診断を報告するために定期的に分析を実行します。ただし、進行中の連続プロセスおよびバッチプロセスに影響を及ぼすことができる予測的・処方的な分析に向けて次の段階に進む製造メーカはわずかです。

将来の結果を正しく予測し、その結果に関連するアクションも正しく指示するために、分析エンジンはさまざまなデバイス、センサ、タグ、およびビジネスシステムからの構造化データおよび非構造化データを最大限に活用する必要があります。

これまでの重要課題は、さまざまなデバイス、システム、およびネットワークからのデータにアクセスして収集するだけでなく、大量のデータセットに基づく高度な分析を、リアルタイムの生産工程に影響を及せるよう迅速に提供することでした。 

現在は、高度な産業用の接続性、データ集計、および自動化された分析機能のおかげで、製造メーカはかつてなく、さまざまなデータソースから高速により多くの価値を取り出せるようになりました。 

安全なIIoTインフラストラクチャを活用する最新の機能は、資産またはラインにとって重要なすべてのデータに迅速に接続し、即座にパフォーマンスを監視して予測できます。 
 

効率を最大化し、プロセス偏差を最小化する

製薬会社にとって、予測的および処方的な分析は大いに期待できます。たとえば、バッチプロセス偏差管理は、製品品質と法規制の遵守の両方を維持するためにすべての製薬プラントで重要になります。 

偏差はさまざまな理由で発生し、偏差の根本原因の特定はその修正に不可欠です。今日の製薬会社は、さまざまな方法を使用して根本原因を特定し、ある程度の成果を収めています。

最新の分析プラットフォームは、プロセス環境を超えて関連するすべてのIIoTデバイスや機械によって生成されるデータに拡張することによって、より正確な根本原因分析を実行できます。

従来のバッチレコードに基づいて偏差の原因を正確に指摘することに加えて、ネイティブ異常検出などの分析機能は、履歴データを使用してリアルタイム監視の品質を向上できます。ネイティブ異常検出は、正常な動作を自動学習することによって、異常が発生したときに警告を発令して機械の監視機能を向上します。

機械学習は、製薬会社が製品品質を維持して、達成困難な「ゴールデンバッチ」をサイクルごとに達成することを高度な分析プラットフォームが支援するための1つの方法にすぎません。

最新の分析プラットフォームを使用して、生産工程全体でIIoTデバイスからより多くの価値を取得する方法をご覧ください。