پلتفرم نگهداری پیشگویانه مبتنی بر هوش مصنوعی مستقر در خشک کن های فریز، تغییر مدیریت تجهیزات دارویی

شرکت علوم و فناوری تافلون مستقر در شانگهای، تولید کننده پیشرو در خشک کن های انجمادی دارویی و سیستم های پردازش آسپتیک یکپارچه، در 29 می از یک پلت فرم تعمیر و نگهداری هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی رونمایی کرد.

این پلت فرم خشک کن های انجمادی و سایر تجهیزات اصلی دارویی را پوشش می دهد.

این فناوری یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی سبک وزن (NLP) و فناوری‌های محاسباتی لبه را ادغام می‌کند تا نظارت بر سلامت اجزای حیاتی، از جمله موتورهای سروو و سیستم‌های پمپ را در زمان واقعی امکان‌پذیر سازد.

همچنین امکان پیش بینی دقیق الگوهای گسل در حال ظهور را فراهم می کند.

صنعت داروسازی مدت‌هاست با سه چالش مداوم در تعمیر و نگهداری تجهیزات دست و پنجه نرم می‌کند: تلفات غیرمنتظره در زمان توقف، هزینه‌های بالای نیروی کار، و ممیزی‌های انطباق دقیق برای ردیابی داده‌ها.

مدل‌های تعمیر واکنشی سنتی و بازرسی برنامه‌ریزی شده به طور فزاینده‌ای برای برآورده کردن کیفیت، بهره‌وری و استانداردهای نظارتی مدرن ناکافی هستند.

پلتفرم جدید تافلون این شکاف ها را با شش قابلیت اصلی که یک سیستم حلقه بسته را تشکیل می دهند - از جمع آوری داده ها و آموزش مدل گرفته تا هشدارهای بلادرنگ، تشخیص عیب و اجرای تعمیر و نگهداری برطرف می کند.

این سیستم الزامات ردیابی داده های ممیزی GMP و FDA را برآورده می کند، به طور قابل توجهی زمان ممیزی را کاهش می دهد در حالی که به طور فعال خطاهای پنهان را شناسایی می کند، خاموشی های برنامه ریزی نشده را به حداقل می رساند و نرخ رد دسته ای را کاهش می دهد.

فراتر از تشخیص عیب، پلت فرم بهبودهای عملیاتی قابل توجهی را ارائه می دهد.

با تبدیل دانش ضمنی مهندسین با تجربه به دارایی های دیجیتال، موانع تعمیر و نگهداری را کاهش می دهد و پرسنل جوان را قادر می سازد تا عیب یابی در سطح متخصص را انجام دهند.

میانگین زمان تعمیر به طور قابل توجهی از طریق شناسایی علت ریشه ای سطح دوم کوتاه می شود و تداوم تولید را تضمین می کند.

این سیستم همچنین یک پایگاه دانش اختصاصی از موارد خرابی ایجاد می‌کند و از از بین رفتن تخصص فنی هنگام خروج پرسنل با تجربه سازمان جلوگیری می‌کند.

مصرف انرژی یکی دیگر از حوزه‌های تمرکز است: این پلتفرم داده‌های مصرف برق، آب و گاز را در زمان واقعی جمع‌آوری می‌کند و از ابزارهای تحلیل مقایسه‌ای در دوره‌های زمانی، مناطق و انواع تجهیزات استفاده می‌کند.

این یک حلقه مدیریت کامل چرخه ایجاد می کند - از نظارت بر انرژی و هشدار ناهنجاری تا کنترل بهینه سازی.

در نتیجه، تولیدکنندگان داروسازی می‌توانند ضمن شناسایی سناریوهای مصرف بیش از حد انرژی مانند سطوح تمیزی بیش از حد مشخص یا عملکرد تجهیزات بی‌کار، مطابقت با GMP را حفظ کنند.