산업용 사물 인터넷(IIoT)은 빠른 속도로 계속해서 발전하고 있습니다. 제약 회사는 스마트 커넥티드 장치, 분석 및 머신 러닝을 사용하여 의약품 제조 프로세스를 개선하고 더 나은 치료 결과를 제공하여 업계에 변화를 일으키고 있습니다.
제약 회사는 의약품 품질을 개선하고 혁신을 가속화하기 위해 생산 시설에서 스마트 기술 및 자동화 사용도 크게 늘렸습니다. 그리고 많은 기업들이 최신 MES 및 EBR 시스템으로 운영을 간소화했습니다.
그러나 지능형 장치의 수가 증가하면서 제조업체가 생산 현장과 생산 현장 외부에서 생성된 빅 데이터를 혁신적인 방식으로 사용하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
(숨겨진) 관계에 관한 것입니다
제약 공장의 경우 확장 가능한 분석 플랫폼은 다양한 유형의 데이터를 수집하고 데이터를 모델링하여 혼란을 없애고 새로운 통찰력으로 이어지는 의미 있는 상관관계를 찾아야 합니다.
약품 제조업체는 보고 목적 및 생산 현장의 장비 상태 진단을 위해 정기적 분석이 필요합니다. 그러나 지속적인 배치 처리에 영향을 미칠 수 있는 보다 예측 가능하고 처방적 분석을 추구하는 한 차원 높은 단계를 준비하는 제조업체는 거의 없습니다.
미래를 효과적으로 예측하고 관련 작업을 정의하려면 분석 엔진은 다양한 장치, 센서, 태그 및 비즈니스 시스템의 정형 데이터와 비정형 데이터를 최대한 활용해야 합니다.
과거를 돌아보면 핵심 과제는 다양한 장치, 시스템 및 네트워크 데이터에 액세스하고 집계하는 것뿐만 아니라 대량 데이터 세트 기반의 고급 분석을 제공하여 생산 프로세스에 실시간으로 영향을 미칠 수 있도록 해야 했습니다.
이제 고급 산업 연결성, 데이터 집계 및 자동화 분석 기능 덕분에 제조 업체는 그 어느 때보다 빠르게 서로 다른 데이터 소스에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.
보안 IIoT 인프라를 활용하는 최신 기능은 자산 또는 라인에서 중요한 모든 데이터를 빠르게 연결하고 즉시 성능을 모니터링하여 해당 성능에 대한 예측을 가능하게 합니다.
효율성 극대화. 공정 편차 최소화.
제약 회사의 경우 예측적 분석과 처방적 분석에 큰 가능성이 있습니다. 예를 들어, 배치 처리 편차 관리는 제품 품질과 규정 준수를 모두 유지하기 위해 모든 제약 공장에서 매우 중요합니다.
편차는 다양한 이유로 발생할 수 있고 편차를 수정하려면 근본 원인을 확인하는 것이 중요합니다. 현재 제약 회사는 다양한 방법론을 사용하여 편차의 근본 원인을 확인하지만 이를 통한 성공은 제한적입니다.
최신 분석 플랫폼은 프로세스 환경을 넘어 모든 관련 IIoT 장치 및 시스템에서 생성된 데이터로 확장되는 광범위한 네트워크를 캐스팅하여 근본 원인 분석을 더 명확하게 할 수 있습니다.
과거 배치 기록을 기반으로 편차의 원인을 찾아내는 것 외에도 고유한 이상 감지와 같은 분석 기능은 과거 데이터를 사용하여 실시간으로 품질 모니터링을 개선할 수 있습니다. 고유한 이상 감지는 정상적 동작이 무엇인지 자동으로 학습하고 비정상적인 경우 경고를 생성하여 기계 모니터링 기능을 개선합니다.
머신 러닝은 제약 회사가 고급 분석 플랫폼을 사용하여 제품 품질을 유지하고 주기마다 "골든 배치" 주기를 달성하도록 지원하는 한 가지 방법일 뿐입니다.
최신 분석 플랫폼을 사용하여 생산 프로세스 전반에 걸쳐 IIoT 장치에서 더 많은 가치를 얻는 방법을 알아보십시오.
Published 2018년 10월 29일 (월)
