A Internet das coisas industrial (IIoT) continua a evoluir em uma velocidade rápida. E as empresas farmacêuticas estão transformando o setor utilizando dispositivos conectados e inteligentes, análises e aprendizado de máquina para aprimorar os processos de fabricação de medicamentos e fornecer resultados excelentes aos pacientes.
As empresas farmacêuticas também aumentaram drasticamente o uso da tecnologia inteligente e da automação em suas instalações de produção para melhorar a qualidade dos medicamentos e agilizar a inovação. E muitas simplificaram as operações com sistemas de execução de manufatura e ERBs modernos.
Mas, como a quantidade de dispositivos inteligentes aumentou, os fabricantes tiveram dificuldades para usar o Big Data gerado para além do chão de fábrica de maneiras realmente transformadoras.
Tudo se resume a relações (ocultas)
Em uma fábrica de produtos farmacêuticos, uma plataforma de análise expansível pode ingerir dados de diversos tipos e ajudar a eliminar a desordem ao modelar os dados para encontrar correlações significativas que levem a novas percepções.
Os fabricantes de produtos farmacêuticos geralmente contam com a análise para fins de geração de relatórios e diagnóstico de equipamentos no chão de fábrica. No entanto, poucos fabricantes deram o próximo passo em direção a análises mais preditivas e prescritivas, que possam impactar os processamentos de lotes e contínuos em curso.
Para prever um resultado futuro com êxito e prescrever ações relacionadas a esse resultado, um mecanismo de análise deve aproveitar ao máximo os dados estruturados e não estruturados de vários dispositivos, sensores, tags e sistemas de negócios.
Historicamente, o principal desafio não é somente acessar e agregar dados de dispositivos, sistemas e redes distintos, mas também fornecer relatórios de análises avançados com base em conjuntos de dados imensos com rapidez suficiente para impactar os processos de produção em tempo real.
Agora, graças à conectividade industrial avançada, à agregação de dados e aos recursos de análise automatizados, os fabricantes podem exigir mais valor de fontes de dados mais discrepantes com mais rapidez do que nunca.
Ao aproveitar uma infraestrutura de Internet das coisas industrial segura, os recursos mais recentes podem conectar rapidamente todos os dados que são importantes em um ativo ou linha e monitorar imediatamente o desempenho, bem como fazer previsões sobre esse desempenho.
Maximize a eficiência e minimize os desvios de processo.
Para as empresas farmacêuticas, as análises preditivas e prescritivas são muito promissoras. Por exemplo, a gestão de desvios de processamento de lotes é decisiva em qualquer fábrica de produtos farmacêuticos para manter a qualidade do produto e a conformidade com a regulamentação.
Os desvios podem ocorrer por muitos motivos e determinar a causa é essencial para corrigi-los. Atualmente, as empresas farmacêuticas utilizam uma variedade de metodologias para determinar a causa, com pouco sucesso.
As plataformas de análises mais recentes podem trazer um entendimento melhor da análise de causa, projetando uma ampla rede que vai além do ambiente de processo, até os dados gerados por todos os dispositivos e máquinas de Internet das coisas industrial relevantes.
Além de identificar a causa do desvio com base em registros históricos de lote, os recursos de análise, como a detecção de anomalias nativas, podem utilizar dados históricos para melhorar a monitoração da qualidade em tempo real. A detecção de anomalia nativa aprimora as funcionalidades de monitoração, aprendendo automaticamente qual é o comportamento normal e gerando alertas quando algo está fora do esperado.
O aprendizado de máquina é apenas uma das formas pelas quais as plataformas de relatórios de análises avançados podem ajudar as empresas farmacêuticas a manter a qualidade do produto e obter o inalcançável “lote dourado” ciclo após ciclo.
Veja como você pode usar as plataformas de análise mais recentes para obter mais valor dos dispositivos de Internet das coisas industrial em todo o seu processo de produção.
Publicado 29 de outubro de 2018
