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미래 지향적 배치입니까?

산업용 사물인터넷(IIoT)은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 제약 회사는 스마트 커넥티드 장비, 분석 및 머신 러닝을 통해 의약품 제조 프로세스를 개선하고 향상된 환자 결과를 제공함으로써 생명과학 산업을 변화시키고 있습니다.

또한, 제약 회사는 의약품 품질을 높이고 혁신을 가속화하기 위해 생산 시설에서 스마트 기술과 자동화의 사용을 확대하고 있습니다. 그리고, 현대적인 MES EBR 시스템으로 운영을 간소화 했습니다.

그러나, 지능형 장비의 수가 급격히 증가함에 따라 제조업체는 공장 전체에서 생성된 빅 데이터를 혁신적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있습니다.

(숨겨진) 관계에 대한 이야기

제약 공장에서 확장형 분석 플랫폼은 다양한 유형의 데이터부터 데이터를 수집할 수 있으며, 새로운 인사이트로 이어지는 의미 있는 상관 관계를 찾기 위해 데이터를 모델링함으로써 복잡성을 줄일 수 있습니다.

제약 회사는 생산 현장에서 보고와 장비 진단을 위해 정기적으로 분석 기능을 사용합니다. 그러나, 현재 진행 중인 연속 및 배치 프로세스에 영향을 줄 수 있는 보다 예측적이고 규범적인 분석을 진행하는 제조업체는 거의 없습니다.

미래의 결과를 성공적으로 예측하고 그 결과와 관련된 조치를 수립할 수 있도록 분석 엔진은 다양한 장비, 센서, 태그 및 비즈니스 시스템에서 제공되는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 최대한 활용해야 합니다.

역사적으로 중요한 과제는 다양한 장비, 시스템 및 네트워크에서 공급되는 데이터에 액세스하고 집계하는 것 뿐만 아니라 생산 프로세스에 실시간으로 영향을 미치는 대량의 데이터 세트에 기반한 고급 분석 기능을 제공하는 것이었습니다.   

이제 고급 산업용 연결 기능, 데이터 통합 및 자동화된 분석 기능을 통해, 제조업체는 이전보다 더욱 다양한 데이터 소스에서 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다

최신 기능은 안전한 IIoT 인프라를 활용하여 자산이나 라인에서 중요한 모든 데이터를 신속하게 연결할 뿐만 아니라, 성능을 즉시 모니터링하고 해당 성능을 예측할 수 있습니다

효율성 극대화, 프로세스 편차 최소화.

제약 회사의 경우, 예측적이고 규범적인 분석은 큰 가능성을 제공합니다. 예를 들어, 배치 프로세스 편차 관리는 모든 제약 공장에서 제품 품질과 규정 준수를 유지하는 필수적인 역할을 합니다

편차는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 이러한 편차를 해결하기 위해서는 편차의 근본 원인을 확인해야 합니다. 오늘날 제약 회사는 다양한 방법을 사용하여 근본 원인을 파악하고 있으며, 제한적으로 성공을 거두고 있습니다.

최신 분석 플랫폼은 프로세스 환경을 넘어 모든 관련 IIoT 장비 및 머신에서 생성된 데이터로 확장되고 광범위한 네트워크를 구축함으로써 근본 원인 분석에 대한 명확성을 향상시킵니다.

과거 배치 기록을 기반으로 편차의 원인을 찾아내는 기능 이외에도, 기본 오류 탐지와 같은 분석 기능은 이력 데이터를 사용하여 품질 모니터링을 실시간으로 개선할 수 있습니다. 기본 오류 감지 기능은 정상적인 작동을 자동으로 학습하고 오류가 발생할 때 경고를 발생시켜 기계 모니터링 기능을 향상시킵니다.

머신 러닝은 제약 회사가 고급 분석 플랫폼을 통해 제품 품질을 유지하고 각 사이클마다 최상의 "골든 배치"를 달성하도록 지원하는 한 가지 방법에 불과합니다.

최신 분석 플랫폼을 사용하여 생산 공정 전반의 IIoT 장비에서 수익을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 알아 보십시오.


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