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Il futuro della produzione farmaceutica

L'Industrial Internet of Things (IIoT) continua ad avanzare a ritmo sostenuto e le aziende farmaceutiche stanno trasformando il settore utilizzando dispositivi intelligenti e connessi, analisi e machine learning per migliorare i processi di produzione dei farmaci e fornire migliori prodotti ai pazienti.

Anche l'uso di tecnologie intelligenti e di automazione è aumentato considerevolmente al fine di migliorare la qualità dei farmaci e accelerare l'innovazione. Molte aziende hanno semplificato le loro operazioni grazie ai moderni sistemi MES ed EBR.

Tuttavia, poiché il numero di dispositivi intelligenti è proliferato, i produttori hanno difficoltà a utilizzare i Big Data generati negli impianti e nell’azienda in modo veramente innovativo.

L’importanza delle relazioni (nascoste)

In uno stabilimento farmaceutico, una piattaforma di analisi scalabile può acquisire dati di vario genere e analizzarli per trovare correlazioni significative che possono aiutare a guardare il processo produttivo da nuovi punti di vista.

I produttori farmaceutici si affidano regolarmente alle analisi dei dati per la reportistica e la diagnostica delle apparecchiature all'interno dei loro impianti. Sono pochi, però, coloro che hanno fatto il passo verso l’uso di analisi predittive e prescrittive in grado di migliorare i processi continui e batch.

Per prevedere con successo un risultato futuro e definire le azioni relative a tale risultato, un motore di analisi deve sfruttare appieno i dati strutturati e non strutturati provenienti da numerosi dispositivi, sensori, tag e sistemi aziendali.

Storicamente, la sfida principale non è stata solo l'accesso e l'aggregazione dei dati provenienti da vari dispositivi, sistemi e reti. Ma anche la capacità di effettuare analisi avanzate su grandi quantità di dati in modo abbastanza rapido da avere un impatto sui processi di produzione in tempo reale.

Oggi, grazie alla connettività industriale avanzata, alle funzioni di aggregazione e di analisi avanzate dei dati, i produttori possono ottenere un maggior valore da moltissime fonti di dati in tempi minimi.

Sfruttando un'infrastruttura IIoT sicura, le funzionalità più recenti permettono di collegare rapidamente tutti i dati importanti relativi a una macchina o una linea, monitorando immediatamente le prestazioni e facendo previsioni su di esse.

Massima efficienza e riduzione delle deviazioni del processo

Per le aziende farmaceutiche, l'analitica predittiva e prescrittiva è estremamente importante. Ad esempio, la gestione delle deviazioni dei processi batch è fondamentale per mantenere sia la qualità del prodotto che la conformità normativa.

Le deviazioni si possono verificare per svariati motivi e determinarne le cause è di vitale importanza per correggerle. Oggi, le aziende farmaceutiche utilizzano varie metodologie a questo scopo, ma con scarsi risultati.

Le nuove piattaforme di analisi aiutano a fare maggiore chiarezza sull’origine delle deviazioni estendendo l’analisi oltre l’ambiente produttivo per includere dati generati da tutti i dispositivi IIoT e dalle macchine.

Oltre a individuare la causa della deviazione sulla base dei batch record, le funzioni analitiche, come il rilevamento nativo delle anomalie, possono utilizzare i dati storici anche per migliorare il monitoraggio in tempo reale della qualità. Il rilevamento nativo delle anomalie aumenta le capacità di monitoraggio della macchina che apprende automaticamente il comportamento normale e genera avvisi in caso di anomalie.

Il Machine Learning è solo uno dei modi in cui le piattaforme di analisi avanzata possono aiutare le aziende farmaceutiche a mantenere la qualità dei prodotti ciclo dopo ciclo.

Scoprite come utilizzare le più recenti piattaforme di analisi per ottenere più valore dai dispositivi IIoT in tutto il vostro processo produttivo.


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