您未來的批次是否更具智慧?

您未來的批次是否更具智慧?

工業物聯網(IIoT)持續以飛快的速度發展。製藥公司利用智慧型連線裝置、分析以及機器學習改善藥物製造流程,提供更佳的病患結果,促成產業轉型。

製藥公司也大幅提高智慧技術與自動化在生產設施的使用率,藉此提高藥物品質,並加速創新。許多公司則利用現代化的MES和EBR系統簡化操作。

不過,由於智慧裝置的數量激增,因此製造商難以使用工廠區域內外所產出的大數據真正轉型。

 

這跟(隱藏的)關係有關

在製藥工廠中,可擴充的分析平台可以從不同的資料類型中提取資料──並透過資料建模協助釐清,找出有意義的相關性,進而導引出全新見解。

藥物製造商經常在報告上仰賴分析,以及工廠區域的設備診斷。然而,少有製造商會採取進一步行動,亦即更多預測性和指導性分析,其對持續進行的連續和批次製程可帶來影響。

若要成功預測未來結果,並指定與該結果相關的行動,分析引擎就必須充分利用來自各種裝置、感測器、標籤和業務系統的結構式和非結構式資料。

在過去,關鍵挑戰是不僅要能存取和匯總來自不同裝置、系統和網路的資料,還要能夠根據龐大資料集快速提供進階分析,才能即時影響生產製程。

現在,製造商得益於先進的工業連線、資料彙總和自動分析功能,能夠以有史以來最快的速度,從更多不同的資料來源獲得更多價值。

最新的功能利用安全IIoT基礎建設,可快速連結對資產或生產線非常重要的所有資料──並立即監測效能,並對其進行預測。

 

充分發揮效率。將製程偏差降到最低。

對製藥公司而言,預測性和指導性分析極具潛力。例如,為了在維持產品品質的同時,也確保法規遵循,批次處理偏差管理對任何製藥工廠而言都非常重要。

產生偏差的原因很多──而確定偏差的根本原因,對修正偏差非常重要。現在,製藥公司會使用各種方法確定根本原因──但成效有限。

最新的分析平台廣泛搜羅,可涵括製程環境之外的情況,延伸至所有IIoT裝置和機台產生的資料,使根本原因分析更加明確。

除了根據歷史批次紀錄找出偏差原因外,原生異常偵測等分析功能還可以使用歷史資料即時改善品質監測。原生異常偵測可以透過自動學習正常行為,進而改善機台監測功能──並且在出現異常時發出警示。

機器學習只是進階分析平台可以協助製藥公司保持產品品質的一種方式──並且可以達到難以實現的連續「黃金批次」週期。

瞭解如何使用最新的分析平台,在整個生產過程中從IIoT設備獲取更多價值。

Dan UpDyke
2018--29 Dan UpDyke, Market Development Manager – CPG and Life Sciences Industries, Rockwell Automation

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