Der Weg zu einem intelligenterem Batch-Prozess

Der Weg zu einem intelligenterem Batch-Prozess

Die Entwicklung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) schreitet weiterhin rasant voran. Pharmaunternehmen sind dabei, die Branche grundlegend zu verändern, indem sie mittels intelligenter, vernetzter Geräte, Analysen und maschinellem Lernen ihre Verfahren der Arzneimittelherstellung optimieren und bessere Patientenergebnisse ermöglichen.

Pharmaunternehmen setzen heute in viel größerem Maße auf intelligente Technologien und Automatisierung in ihren Produktionsanlagen, um die Qualität ihrer Arzneimittel zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Zahlreiche Unternehmen haben mittlerweile auch den Betrieb mit modernen MES- und EBR-Systemen optimiert.

Doch obwohl immer mehr intelligente Geräte zum Einsatz kommen, gelingt es vielen Herstellern nicht, von den im Fertigungsbereich und darüber hinaus generierten Big-Data-Volumen zu profitieren und die digitale Transformation ihres Unternehmens voranzubringen.

Es geht um (verborgene) Beziehungen

In einer pharmazeutischen Anlage kann eine skalierbare Analyseplattform Daten verschiedener Datentypen aufnehmen – und aus dieser Komplexität Datenmodelle erstellen, die aussagekräftige Korrelationen aufzeigen und neue Insights liefern.

Pharmahersteller verlassen sich regelmäßig auf Analysen für Berichtszwecke und Ausrüstungsdiagnosen im Fertigungsbereich. Allerdings haben bislang nur wenige Hersteller den nächsten Schritt unternommen und in umfassendem Maße vorausschauende und präskriptive Analysen eingeführt, mit denen fortlaufende, kontinuierliche bzw. Batch-Prozesse optimiert werden können.

Damit sich ein zukünftiges Ergebnis zuverlässig prognostizieren lässt und darüber hinaus Maßnahmen für dieses Ergebnis festgelegt werden, muss ein Analysemodul sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten von verschiedenen Geräten, Sensoren, Tags und Unternehmenssystemen umfassend auswerten.

Traditionell war nicht nur das Abrufen und Aggregieren von Daten unterschiedlicher Geräte, Systeme und Netzwerke eine zentrale Herausforderung. Auch erweiterte Analysen von riesigen Datensätzen schnell genug durchzuführen, dass Produktionsprozesse in Echtzeit optimiert werden konnten, war ein schwieriges Unterfangen.

Dank fortschrittlicher industrieller Vernetzung, Datenaggregation und automatisierter Analysefunktionen können Hersteller jetzt schneller denn je nützlichere Informationen aus fragmentierten Datenquellen gewinnen.

Auf Grundlage einer sicheren IIoT-Infrastruktur lassen sich mit den neuesten Funktionen alle Daten rasch verknüpfen, die für eine Anlage oder Produktionslinie wichtig sind. Außerdem können sofort die Performance überwacht und Vorhersagen zu dieser Performance getroffen werden.

Maximieren der Effizienz. Minimieren der Prozessabweichungen.

Für Pharmaunternehmen sind vorausschauende und präskriptive Analysen eine vielversprechende Perspektive. Beispielsweise ist die Handhabung von Abweichungen bei Batch-Prozessen in jeder pharmazeutischen Anlage von entscheidender Bedeutung, um sowohl die Produktqualität als auch die Konformität mit Vorschriften zu gewährleisten.

Abweichungen können verschiedene Ursachen haben – und die Bestimmung der Ursache ist die Voraussetzung für die Behebung der Abweichung. Heute nutzen Pharmaunternehmen eine Vielzahl an Methodiken für die Ursachenbestimmung – mit mäßigem Erfolg.

Die neuesten Analyseplattformen können diesbezüglich mehr Klarheit schaffen. Sie nutzen dafür nicht nur Daten aus der Prozessumgebung, sondern beziehen darüber hinaus auch Daten ein, die von allen relevanten IIoT-Geräten und -Maschinen generiert werden.

Neben der Ermittlung der Abweichungsursache anhand historischer Batch-Datensätze können Analysefunktionen wie die native Anomalieerkennung mithilfe historischer Daten die Qualitätsüberwachung in Echtzeit verbessern. Native Anomalieerkennung erweitert die Fähigkeiten der Maschinenüberwachung, indem automatisch erlernt wird, was als normales Verhalten gilt, und bei Abweichungen ein Alarm ausgelöst wird.

Maschinelles Lernen ist nur eine der Möglichkeiten, wie Pharmaunternehmen mithilfe erweiterter Analyseplattformen ihre Produktqualität gewährleisten können – und in jedem Zyklus den „goldenen Batch“ erzielen.

Erfahren Sie, wie Sie die neuesten Analyseplattformen nutzen können, um wertvollere Informationen aus IIoT-Geräten während des gesamten Produktionsprozesses abzuschöpfen.

Dan UpDyke
Gepostet 4 Februar 2020 Von Dan UpDyke, Market Development Manager – CPG and Life Sciences Industries, Rockwell Automation
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