為了資料超載所苦?這裡有解決方案

為了資料超載所苦?這裡有解決方案

一般的製藥工廠會產生為數驚人的資訊。事實上,單一加工線或檢查系統,每天產生數兆位元組資料的情況並不罕見。

不過,雖然製藥業可能是資訊收集量最多的產業,但是就成功進行資料採礦來改善製造流程這方面,則是落後其他產業。

當然,會有這種情況,有很充分的理由。最主要的原因,在於產業的監管性質:基於品質驗證的目的要求強制驗證,而且製藥業向來支持採取較被動的方法進行資料分析。

邁向持續製造

十多年來,FDA一直鼓勵製藥業實施全新的智慧技術來改善藥品品質和加速創新。

無論採取哪一種技術–由製程分析技術(PAT)監管架構所支援的技術–都可以將產業從以批次為主的思維轉變為更具效率的持續製造方法。事實上,許多產業領導廠商已經在FDA的指導下實施先導專案,協助朝持續製造的方向發展。

同時,針對產生資料量持續增加的製造線,現代化的製藥工廠持續為其增加更多精密的感測器與儀器。不過,這些工廠持續努力找出會影響獲利的關鍵資訊。

克服資料混亂

受到專利到期、研究成本增加,以及獲利縮減的影響,現在的製藥公司為此盡力提升效率。另外,雖然許多作業已經利用現代化的MES及EBR系統加以簡化,但資料分析在許多層面仍是製造最佳化的關鍵。

資料分析意味著要擷取資料並建立資料模型,才能在可以產生見解和做出改善的變數之間找出有意義的關聯性。在製藥工廠中,資料分析可以用來解決許多多變量的問題。

不過,選擇可以克服資料混亂,並提供立即與長期投資報酬率(ROI)的方法,卻可能是個難題。

有哪些選擇?

為了解決複雜的資料難題,製藥公司往往在以下兩種方法中擇一使用。某些公司選擇雇用資料科學家。這種方法成本高昂且曠日廢時,牽涉到新雇員的教育過程和挑戰–而多次的執行和測試,往往導致獨立的解決方案。

Video: FactoryTalk Analytics 示範

其他的公司選擇部署多個供應商的單點解決方案。這些利基解決方案在設計上,是為了解決減少能源成本或預測基質含水量等特定問題,但其設計無法順利與其他解決方案搭配使用。一般而言,這種方法會造成難以整合與維護的孤立自動化作業區域。

有一種更好的方法:可擴充分析

採用統一可擴充分析平台是較好的方法,這種平台可以解決現今的製造挑戰。另外,擴充功能、效能增益–以及ROI–會隨著需求增加。

例如,因為噴霧乾燥的效率提高、成本降低,而且品質控制得更好,所以在製藥應用變得更加普遍。噴霧乾燥可以是一種連續製程–而且非常適合自動化。對任何的連續製造策略而言,製程建模與分析(從試點到擴充)是非常關鍵的實現技術。

從營運的角度來看,當製程開始進行品質限制時,分析平台可以透過儀表板警示操作人員,讓操作人員能夠採取適當的行動。

另外,因為解決方案具有整體性,相同的可擴充平台可以廣泛用於多種應用–從協助預測性感測器校正到能源管理的最佳化。

簡而言之,可擴充分析可以讓我們的產業加快產品製造與品質保證的創新速度。

查看您可以利用此可擴充分析平台著手嘗試並立即獲得價值的方式。

共同作者:Jim Miller
洛克威爾自動化進階分析業務總監

Brian Kochan
張貼 2018-1月-22 張貼者 Brian Kochan, Life Sciences Business Development Manager, Rockwell Automation
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