Умное производство для фармацевтики

Умное производство в фармацевтической промышленности подчеркивает важность комплексного цифрового двойника и кибербезопасный Конвергенция ИТ и ИТ для беспрепятственного объединения информации и операций и использования аналитики, искусственного интеллекта, машинного обучения, Интернета вещей (IoT), периферийных вычислений и облака.

Ключевые императивы внедрения умного производства включают в себя:

• Гибкие технологические процессы и проектирование оборудования для ускорения времени запуска и оптимизации компоновки и потока оборудования
• Гибкое и безбумажное производство, позволяющее внедрить модульное производство и производить продукцию с первого раза, от персонализированная медицина к крупносерийной партии и непрерывное производство
• Интеллектуальные, экономичные и устойчивые операции для перехода к адаптивным и автономным операциям и достижения меняющихся производственных целей

Интеллектуальное производство улучшает фармацевтическое производство, предоставляя компаниям возможность быстро адаптироваться к меняющимся требованиям рынка без ущерба для качества и использовать цифровые технологии для обеспечения соответствия нормативным требованиям, а также повышения гибкости производства и экономической эффективности.

Интеллектуальное производство повышает готовность, эффективность и оперативность ваших операций.

Благодаря цифровизации фармацевтического производства фармацевтические компании могут достичь следующих результатов:

• сокращение отклонений на 30— 50%
• Рост производительности труда на 30— 50%
• Увеличение мощности установки до 40%
• Сокращение времени выполнения заказа на 15-20%
• Снижение стоимости конверсии на 10-15%

Регулирующие вопросы в фармацевтической отрасли обеспечивают соблюдение компаниями всех законодательных и нормативных требований стран, в которых они продаются, включая необходимость получения информации, необходимой для процессов разработки, производства, утверждения и маркетинга фармацевтического продукта.

Регулирующие вопросы включают получение любым количеством государственных учреждений, процессов подачи заявок или надзорных комитетов документов и данных, подтверждающих соответствие требованиям.

Ориентироваться в сложном и постоянно меняющемся нормативном ландшафте может быть непросто. Siemens помогает компаниям обеспечить соответствие своих продуктов строгим стандартам безопасности и эффективности, установленным регулирующими органами, такими как FDA и EMA, используя современные и передовые технологии, такие как цифровой двойник и искусственный интеллект.

Интеллектуальное производство упрощает и повышает эффективность устранения нормативных ограничений в отношении все более разнообразных и сложных портфелей продуктов. Оно обеспечивает сбор, мониторинг и контроль данных в режиме реального времени для обеспечения качества и соответствия нормативным требованиям. Интеграция систем автоматизации с платформами более высокого уровня, такими как MES и ERP, также может помочь оптимизировать операции и обеспечить соответствие строгим нормативным требованиям.

Интеллектуальное производство может помочь компаниям перейти от автоматизированного производства к адаптивным, прогнозирующим и автономным операциям с помощью передовых технологий, таких как аналитика, искусственный интеллект, машинное обучение, Интернет вещей, периферийные вычисления и облако.

Другие технологии интеллектуального производства включают стандартизацию, модульную автоматизацию и виртуальную валидацию, которые позволяют минимизировать время запуска и сократить время ввода в эксплуатацию. Технологию анализа процессов (PAT) можно использовать для повышения эффективности контроля качества и снижения затрат на контроль качества за счет обеспечения выпуска в реальном времени.

Наконец, цифровой двойник позволяет объединить реальный и цифровой миры как для продуктов, так и для процессов. Возможность развертывания высокоточных цифровых двойников производственных процессов с использованием мониторинга в реальном времени и интеграции данных в реальном времени позволяет постоянно улучшать, контролировать данные, предотвращать отказы и сокращать количество полевых испытаний.