AI-aangedreven platform voor voorspellend onderhoud geïmplementeerd op vriesdrogers, waardoor het beheer van farmaceutische apparatuur wordt getransformeerd

Het in Shanghai gevestigde Tofflon Science and Technology Co., Ltd., een toonaangevende fabrikant van farmaceutische vriesdrogers en geïntegreerde aseptische verwerkingssystemen, heeft op 29 mei een door kunstmatige intelligentie aangedreven intelligent onderhoudsplatform onthuld.

Het platform omvat vriesdrogers en andere farmaceutische kernapparatuur.

Het integreert machinaal leren, lichtgewicht natuurlijke taalverwerking (NLP) en edge computing-technologieën om realtime gezondheidsmonitoring van kritieke componenten mogelijk te maken, waaronder servomotoren en pompsystemen.

Het maakt ook een nauwkeurige voorspelling van opkomende foutpatronen mogelijk.

De farmaceutische industrie kampt al lang met drie hardnekkige uitdagingen op het gebied van apparatuuronderhoud: onverwachte verliezen door stilstand, hoge arbeidskosten en strenge compliance-audits voor de traceerbaarheid van gegevens.

Traditionele reactieve reparatie- en geplande inspectiemodellen zijn steeds meer ontoereikend gebleken om te voldoen aan de moderne normen op het gebied van kwaliteit, productiviteit en regelgeving.

Het nieuwe platform van Tofflon pakt deze hiaten aan met zes kernmogelijkheden die een gesloten systeem vormen: van gegevensverzameling en modeltraining tot realtime waarschuwingen, foutdiagnose en uitvoering van onderhoud.

Het systeem voldoet aan de GMP- en FDA-traceerbaarheidsvereisten voor auditgegevens, waardoor de audittijden aanzienlijk worden verkort, terwijl proactief verborgen fouten worden geïdentificeerd, ongeplande shutdowns worden geminimaliseerd en het aantal afgewezen batches wordt verlaagd.

Naast foutdetectie levert het platform ook substantiële operationele verbeteringen op.

Het verlaagt onderhoudsbarrières door de stilzwijgende kennis van ervaren ingenieurs om te zetten in digitale middelen, waardoor junior personeel probleemoplossing op expertniveau kan uitvoeren.

De gemiddelde hersteltijd wordt aanzienlijk verkort door identificatie van de hoofdoorzaak op het tweede niveau, waardoor de continuïteit van de productie wordt gewaarborgd.

Het systeem bouwt ook een eigen kennisbank op van storingsgevallen, waardoor wordt voorkomen dat technische expertise verloren gaat wanneer ervaren personeel de organisatie verlaat.

Energieverbruik is een ander aandachtsgebied: het platform verzamelt realtime gegevens over elektriciteits-, water- en gasverbruik, waarbij vergelijkende analysehulpmiddelen worden toegepast over tijdsperioden, regio's en soorten apparatuur.

Hierdoor ontstaat een beheercyclus die de volledige cyclus omvat: van energiemonitoring en waarschuwingen voor afwijkingen tot optimalisatiecontrole.

Als gevolg hiervan kunnen farmaceutische fabrikanten de GMP-naleving handhaven en tegelijkertijd scenario's voor excessief energieverbruik identificeren, zoals te hoge reinheidsniveaus of inactieve apparatuur.