未来批次能否变得更加智能?

未来批次能否变得更加智能?

工业物联网 (IIoT) 正在持续快速发展。制药公司通过智能的联网设备、分析和机器学习来改善药品生产流程并改善患者治疗效果,进而实现行业转型。

制药公司在其生产设施中还大大增加了对智能技术和自动化技术的使用,以提高药品质量并加快创新速度。许多公司已经利用现代化的 MES EBR 系统简化了运营流程。

但是,随着智能设备数量激增,制造商难以通过真正的变革性方式来利用工厂车间内外的大数据。

关键在于(隐藏)关系

在制药厂中,可扩展分析平台可以从不同数据类型中采集数据,通过数据建模发现数据间有意义的关联性,进而从杂乱的数据中理出头绪,获取新的洞察。  

药品制造商通常会依赖分析结果来撰写报告和工厂车间的设备诊断。但是,几乎没有制造商会采取进一步的、能对批处理过程产生影响的措施,而该措施可提供更具预测性和规范性的分析。

若要成功预测未来的结果并规定与该结果有关的操作,分析引擎必须充分利用来自各种设备、传感器、标签和业务系统的结构化和非结构化数据。

此前,制造商面临的主要挑战不仅在于访问和整合来自不同设备、系统和网络的数据,更在于基于海量数据集快速进行高级分析,从而实时影响生产过程。 

如今,得益于先进的工业互联、数据聚合和自动分析功能,制造商能够以比以往更快地速度从更多不同的数据源中获得更多价值。 

通过充分利用安全的 IIoT 基础架构的最新功能可以快速连接关于资产或某一生产线的所有重要数据,即时监视其性能并对该性能做出相应的预测。 

效率最大化。尽可能减少过程偏差。

对于制药公司而言,预测性和规范性分析的前景非常广阔。例如,批处理偏差管理对于任何制药厂保持产品质量和法规符合性都至关重要。 

偏差产生的原因数不胜数,而确定偏差产生的根本原因,对于纠正偏差极其关键。如今,制药公司虽可通过多种方法确定根本原因,但是效果并不理想。

最新的分析平台可以创建一个广泛的网络,从内在网络扩展到所有的 IIoT 相关设备和机器生成的数据,进而呈现一个更为清晰的根本原因及其分析过程。

除了基于历史批次记录来明确偏差原因之外,本机异常检测等分析功能可以使用历史数据来实时改善质量监控。本机异常检测通过自动了解正常行为,并在出现异常情况时发出警报来改善机器监视功能。

机器学习只是高级分析平台帮助制药公司保持产品质量并实现一个又一个“黄金批次”的方法之一。

了解如何在整个生产过程中使用最新的分析平台从 IIoT 设备中获取更多价值。  

Dan UpDyke
发布 2020-二月-12 作者 Dan UpDyke, Market Development Manager – CPG and Life Sciences Industries, Rockwell Automation

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