著者: ダン･アップダイク (ロックウェル･オートメーション マーケティング･ディベロップメント･マネージャ)
デジタルトランスフォーメーションは、急速なスピードで進み続けています。製薬会社は、スマートなコネクテッドデバイスや、アナリティクスや機械学習(ML)を用いて医薬品製造プロセスを改善し、より良い患者アウトカムを提供することで、業界を変革しています。
また、製薬会社は、医薬品の品質を向上させ、イノベーションを加速させるために、生産施設におけるスマートテクノロジと自動化の利用を劇的に増やしました。そして、多くの企業が最新の製造実行システム(MES)および電子バッチ記録(EBR)システムで業務を合理化しています。
しかし、インテリジェントデバイスの数が急増するにつれて、製造メーカは工場フロアやそれ以外の場所で生成されるビッグデータを真に変革的な方法で活用することに苦心してきました。
データに隠された価値を分析
製薬工場では、スケーラブルな分析プラットフォームが多様なデータタイプからデータを取り込み、データをモデリングして新たな洞察につながる意味のある相関関係を見つけることで、混乱を打開することができます。
製薬会社は、レポート作成や工場での機器診断のために、定期的にアナリティクスを利用しています。しかし、継続的な連続プロセスやバッチプロセスに影響を与えることができる、より予測的で処方的なアナリティクスに向けて次のステップを踏んでいるメーカはほとんどありません。
将来の結果をうまく予測し、その結果に関連するアクションを処方するためには、アナリティクスエンジンが、さまざまなデバイス、センサ、タグ、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、重要な課題は、異種デバイス、システム、ネットワークからのデータへのアクセスと集約だけでなく、膨大なデータセットに基づく高度な分析を、リアルタイムで生産工程に影響を与えるほど迅速に提供することでした。現在では、先進的な産業用コネクティビティ、データ集約、自動分析機能のおかげで、メーカはより多くの異種データソースから、これまで以上に迅速に価値を引き出すことができるようになりました。
セキュアなデジタルインフラを活用し、最新の機能では、資産やラインの重要なデータを素早くつなぎ、パフォーマンスの監視や予測をリアルタイムで行なうことができます。
効率の最大化、プロセスの逸脱の最小化
予測的アナリティクスと処方的アナリティクスは、製薬会社にとって大きな可能性を秘めています。例えば、製薬工場では、製品の品質と規制遵守の両方を維持するために、バッチプロセス逸脱の管理が重要です
逸脱は様々な理由で発生しますが、逸脱を修正するためには、その根本原因を特定することが不可欠です。今日、製薬会社は根本原因を特定するためにさまざまな方法論を用いていますが、その成功は限定的です。
ロックウェル･オートメーションのバッチプロセス分析などの最新の分析プラットフォームは、プロセス環境だけでなく、関連するすべてのデジタル機器や機械から生成されるデータまで幅広く網をかけることで、根本原因分析をより明確なものにすることができます。
過去のバッチ記録から逸脱の原因を突き止めるだけでなく、固有の異常検出などの分析機能により、過去のデータを利用してリアルタイムで品質モニタを改善することができます。固有の異常検出は、正常な動作を自動的に学習し、異常があった場合に警告を発することで、機械モニタの能力を向上させます。
機械学習は、高度な分析プラットフォームが製薬会社の製品品質の維持と、常に目標である「ゴールデンバッチ」の達成に貢献する方法の1つに過ぎません。
ライフサイエンスに適したアナリティクスでバッチパフォーマンスを最適化する方法について、詳しくはこちらをご覧ください。
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