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L’avenir vous réserve-t-il plus d’intelligence ?

L’Internet industriel des objets (IIoT) continue de progresser à un rythme soutenu. Les entreprises pharmaceutiques transforment le secteur en utilisant des appareils connectés et intelligents, des outils d’analyse et l’apprentissage machine pour améliorer les processus de fabrication de médicaments et obtenir de meilleurs résultats pour les patients.

Les sociétés pharmaceutiques ont aussi considérablement accru leur utilisation des technologies intelligentes et de l’automatisation dans leurs unités de production afin d’améliorer la qualité des médicaments et accélérer l’innovation. Beaucoup d’entre elles ont également rationalisé leurs opérations avec des systèmes MES et EBR modernes.

Toutefois, avec la multiplication des appareils intelligents, les fabricants ont éprouvé des difficultés à utiliser de manière véritablement transformatrice le Big Data généré dans l’usine et ailleurs.

Tout est une question de relations (cachées)

Dans une usine pharmaceutique, une plate-forme analytique évolutive est capable d’assimiler divers types de données, mais permet aussi de réorganiser les opérations en modélisant les données pour établir des corrélations utiles qui conduiront à de nouvelles informations pertinentes.

Les fabricants de produits pharmaceutiques font régulièrement appel à l’analyse à des fins de génération de rapports et de diagnostic d’équipements dans l’usine. Peu d’entre eux ont toutefois franchi l’étape suivante vers une analyse plus prévisionnelle et prescriptive susceptible d’avoir une incidence sur les processus continus et les traitements par lots en cours.

Pour prévoir avec succès un résultat, mais aussi préconiser des mesures en lien avec ce résultat, un moteur d’analyse doit exploiter pleinement les données structurées et non structurées provenant de divers appareils, capteurs, balises et systèmes de gestion.

Par le passé, le principal défi consistait non seulement à accéder et agréger les données à partir d’appareils, de systèmes et de réseaux différents, mais aussi à fournir une analyse avancée reposant sur de volumineux ensembles de données assez rapidement pour avoir un impact en temps réel sur les processus de production.

Aujourd’hui, grâce aux outils industriels avancés de connectivité, d’agrégation de données et d’analyse automatique, les fabricants peuvent tirer parti de sources de données plus disparates, et ce plus rapidement que jamais.

Grâce à une infrastructure IIoT sécurisée, les outils les plus récents peuvent relier rapidement toutes les données importantes sur un actif ou une chaîne, surveiller immédiatement les performances et formuler des prévisions à propos de ces performances. 

Maximiser l’efficacité. Minimiser les écarts de processus.

Pour les entreprises pharmaceutiques, l’analyse prévisionnelle et prescriptive est très prometteuse. Par exemple, la gestion des écarts de traitement par lots est critique dans n’importe quelle usine pharmaceutique pour préserver la qualité du produit et le respect de la réglementation. 

Un écart peut survenir pour de nombreuses raisons, et en déterminer la cause première est essentiel pour le corriger. Aujourd’hui, les entreprises pharmaceutiques utilisent diverses méthodologies pour déterminer la cause première d’un écart, avec un succès limité.

Les plates-formes analytiques les plus récentes peuvent apporter plus de clarté à l’analyse des causes premières en jetant un large filet qui s’étend au-delà de l’environnement de traitement pour atteindre les données générées par tous les appareils et machines IIoT concernés.

En plus d’identifier l’origine d’un écart d’après l’historique des enregistrements de lots, les outils analytiques, tels que la détection d’anomalie native, peuvent utiliser l’historique des données pour améliorer le contrôle de la qualité en temps réel. La détection d’anomalie native accroît les capacités de surveillance automatique en apprenant automatiquement le comportement normal et en déclenchant des alertes en cas de comportement anormal.

L’apprentissage machine n’est qu’un moyen parmi d’autres permettant aux plates-formes analytiques avancées d’aider les entreprises pharmaceutiques à maintenir la qualité de leurs produits et à atteindre, cycle après cycle, l’insaisissable « lot parfait ».

Découvrez comment vous pouvez utiliser les plates-formes analytiques les plus récentes pour tirer le meilleur parti des appareils IIoT sur l’ensemble de votre processus de production.


Dan UpDyke
Dan UpDyke
Market Development Manager ? CPG and Life Sciences Industries, Rockwell Automation
Dan UpDyke
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