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将来はよりスマートなバッチになっていますか?

産業用のモノのインターネット(IIoT)は急速に進化し続けています。このような状況の中、製薬会社は、スマート技術、コネクテッドデバイス、分析機能、および機械学習を使用して製薬プロセスを改善し、患者の転帰を向上させることで、業界に改革をもたらしています。

また、製薬会社では、生産施設でのスマート技術およびオートメーションを大幅に導入したことで、薬剤の品質とイノベーションのスピードが向上しました。さらに、多くの会社では最新のMESおよびEBRシステムにより運用を合理化しています。

しかし、インテリジェント装置の数が増加するにつれ、製造メーカは、プラントフロア内外で生成されたビッグデータを真に革命的な方法で使用することに苦戦しています。

(隠れた)関係について

製薬工場では、スケーラブルな分析プラットフォームに多様なデータタイプを取り込むことができ、新しい洞察につながる意味のある相関関係を見つけるためにデータをモデル化することで、データの煩雑化を避けることができます。

製薬メーカは、レポートおよびプラントフロアでの機器診断には必ず分析機能を使用します。しかし、進行中の継続的処理およびバッチプロセスに影響を与える可能性がある予測的分析および規範的分析に向けて次の一歩を踏み出した製造メーカはほとんどありません。

正確に将来の結果を予測し、その結果に関連する行動を指示するには、分析エンジンで、さまざまなデバイス、センサ、タグ、およびビジネスシステムの構造化データおよび非構造化データを最大限に活用する必要があります。

従来、主要な課題は、異なるデバイス、システム、およびネットワークからのデータのアクセスおよび集約だけではありませんでした。生産工程への影響がリアルタイムに現れる大規模なデータセットに基づく高度な分析の実行もその課題に含まれています。

現在、高度な産業用接続性、データ収集、および自動分析機能のおかげで、製造メーカはさまざまなデータソースから短時間で多くの価値を得ることが可能になりました。

セキュアなIIoTインフラを活用した最新の機能では、すべてのデータを素早く接続できます。さらに、パフォーマンスをすみやかにモニタし、そのパフォーマンスについて予測することもできます。

効率を最大化し、プロセスの偏差を最小化

製薬会社にとって、予測的分析および規範的分析は大きな可能性を秘めています。例えば、バッチプロセスの偏差管理は、製品品質と規制遵守の両方を維持するために製薬工場で極めて重要な意味を持ちます。

偏差はさまざまな理由で発生します。偏差を修正するにはその原因を特定する必要があります。現在、製薬会社はさまざまな方法で原因を特定していますが、今のところあまり成果は上がっていません。

最新の分析プラットフォームは、プロセス環境を超える広域ネットを関連するすべてのIIoTデバイスや機械によって生成されるデータにキャスティングすることで、根本分析の明瞭性を向上させます。

バッチレコードの履歴に基づいて偏差の原因をピンポイントに特定できることに加えて、ネイティブ異常分析検出などの機能により、履歴データを使用してリアルタイムでの品質モニタを向上させることができます。ネイティブ異常検出は、正常な動作を自動的に学習することによって機械のモニタ機能を強化し、異常が検出されると警告を発します。

機械学習は、医薬品会社が製品の品質を維持し、サイクルを繰り返すたびにこれまで明確に把握できなかった「ゴールデンバッチ」を達成するのに役立つ高度分析プラットフォームの1つに過ぎません。

最新の分析プラットフォームを使用して、IIoTデバイスからより多くの価値を得る方法をご覧ください。


Dan UpDyke
Dan UpDyke
Market Development Manager ? CPG and Life Sciences Industries, Rockwell Automation
Dan UpDyke
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