Na indústria de ciências da vida, a chave para o sucesso é a rápida inovação e a excelência operacional. Os trabalhadores são parte fundamental da equação por toda a fábrica.
No chão de fábrica, seus operadores devem tomar decisões oportunas para ajudar a assegurar que os processos sejam realizados dentro dos limites de controle pré-definidos e apoiar os requisitos regulatórios do mercado. Porém, conforme a complexidade dos produtos biológicos e outros farmacêuticos aumenta, a monitoração - e a otimização - dos processos também ficam complexas.
O ponto crucial do problema?
Embora os dispositivos inteligentes e sistemas complexos gerem uma infinidade de dados, os operadores, geralmente, têm informações limitadas para tomar as melhores decisões.
Graças aos novos desenvolvimentos nos relatórios de ferramentas analíticas avançadas e inteligência artificial (machine learning), agora, você pode colocar a ciência de dados para trabalhar para você no chão de fábrica, e a orientar as ações de operação em tempo real e ampliar os insights por toda a empresa.
Vejamos alguns exemplos reais.
Sua Próxima Melhor Ação suportada por Soft Sensors
Quando essa é a questão, cada ação que um operador executa pode afetar a qualidade de seu produto ou eficiência de seu processo. Uma estratégia de “Próxima Melhor Ação” auxilia as decisões em tempo real usando modelos de aprendizado de máquina (machine learning) que preveem o desempenho futuro e recomendam ações para reduzir os impactos negativos.
Como?
Aqui está um caso de uso recente que desenvolvemos. Vamos supor que você deve alcançar um nível crítico de umidade para uma substância de um medicamento granular. A substância começa líquida e passa por um secador de leito fluidizado. O processo de secagem é interrompido com frequência para testar a umidade das amostras físicas, introduzindo latências no processo de secagem.
Uma abordagem de controle de modelagem preditiva (MCP) foi utilizada para treinar um modelo de aprendizado de máquina para prever o teor de umidade e, essencialmente, construir um “soft sensor” ou um sensor virtual que possa inferir quando o teor de umidade é o ideal de forma confiável.
Embora treinado em nuvem, o modelo de aprendizado de máquina trabalha localmente para fornecer informações críticas - e ações prescritas - ao operador em tempo real.
Primeiro, um modelo de aprendizado de máquina é treinado com um conjunto de dados históricos para determinar como muitas variáveis independentes - incluindo a temperatura de entrada e do exaustor, a velocidade do ventilador do secador e outras condições ambientais - afetam a variável dependente do nível de umidade. Depois que o modelo é treinado, o MPC usa os dados do sensor em tempo real, o atual estado dinâmico do processo, o modelo MCP treinado e as metas e limites variáveis do processo para calcular mudanças futuras nas variáveis dependentes dos níveis de umidade com um alto grau de confiança.
O resultado é um tempo de ciclo de processo de secagem mais curto com menos interrupções para amostragem física e medições.
Na verdade, um de nossos clientes reduziu o tempo do ciclo do secador em 28%-30% usando essa solução.
Verificação contínua do processo
O relatório analítico avançado e o aprendizado de máquina também auxiliam a tomada de decisões em situações que têm um certo nível de tolerância de latência. Em outras palavras, eles podem ajudar a tomada de decisões em situações que não precisam de resposta imediata do operador. A verificação contínua do processo (CPV) é um exemplo.
Historicamente, a indústria farmacêutica adota uma abordagem retrospectiva para confirmar que um lote atende a todos os requisitos de qualidade, segurança e eficácia específicos para a aprovação. Trabalhadores revisam os parâmetros críticos do processo depois que o lote é executado e descartam os lotes que não atendem os requisitos necessário para liberação.
Cada vez mais, a indústria está adotando a CPV como uma alternativa proativa a essa abordagem. O sistema monitora continuamente os processos de produção em tempo real, usa métodos de controle de processo estatísticos para imprimir tendências de forma que os operadores possam ver como o processo está aderindo às referências definidas e aprovadas - e identificar qualquer desvio ou tendências que surjam. As ações corretivas podem ser tomadas para abordar os desvios ou tendências para evitar que saiam das faixas aprovadas.
Aumentando o nível de sucesso da empresa
Então, qual é o panorama? O relatório de análise avançado e o aprendizado de máquina podem ser aplicados a diversos casos de uso para auxiliar a tomada de decisão por toda cadeia de valor do setor de ciências da vida.
Para começar nossa jornada, junte as partes interessadas de diversas funções, planeje e estabeleça conquistas desejadas em curto prazo com casos de uso alinhados com sua visão digital.
Cada caso de uso pode gerar resultados extraordinários em uma linha de processo individual. Porém, o valor aumenta quando novas abordagens são padronizadas e escalonadas para várias linhas e instalações.
E a visão definitiva? Para muitos, é uma torre de controle de produção (MCT), que fornecerá uma visão agregada de informações pertinentes, analíticas e preditivas de todo o processo e permitirá uma melhor tomada de decisão por toda a empresa.
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