انتقال به Pharma 4.0 با تجزیه و تحلیل پیشرفته با درک چگونگی افزایش اثربخشی ، قابلیت...

انتقال به Pharma 4.0 با تجزیه و تحلیل پیشرفته
با درک چگونگی افزایش اثربخشی ، قابلیت اطمینان و خروجی ضمن حفظ کیفیت - با تجزیه و تحلیل پیشرفته - تولید کنندگان دارویی مزیت رقابتی پایداری را در عین حفاظت از خط نهایی خود خواهند داشت.

دیوید لیثم
30 ژوئن 2021

Dreamstime Xxl 161946651
شناسه 161946651 © نوردرودن | Dreamstime.com
از آنجا که تولیدکنندگان دارویی امروزه با مقررات دقیق کیفیت و ایمنی ، فشار قیمت و برنامه های دقیق تر تحویل روبرو هستند ، تولیدکنندگان دارو بیش از گذشته هزینه ها و کارایی تولید را افزایش می دهند. این امر به ویژه در 12 ماه گذشته بسیار مهم بوده است-و فشارهای همه گیر یک نقطه محوری برای این صنعت است. این امر کاتالوگ فارسي سروو موتور دلتا b2 نیاز به افزایش کارایی و قابلیت اطمینان را برای ورود سریعتر داروها به بازار نشان داده است - چیزی که در حال حاضر در ذهن است.

تولید دارویی یک فرایند پیچیده است که بر کاهش اختلال زنجیره تامین ، افزایش ظرفیت دسته و کاهش تلفات دسته تمرکز دارد. عوامل گوناگونی وجود دارد که می تواند بر توانایی یک شرکت دارویی در اطمینان از عرضه محصولات نهایی تأثیر منفی بگذارد. این شامل خرابی تجهیزات به دلیل تغییر شرایط عملکرد و تأثیر بر سلامت فرآیند می شود که می تواند منجر به تلفات پرهزینه تولید و اختلال در تأمین شود. بنابراین چگونه تولیدکنندگان دارو می توانند از این امر جلوگیری کرده و کارایی فرآیند گیاهان را بهبود بخشند؟

پاسخ در تجزیه و تحلیل پیشرفته ، مانند هوش مصنوعی (AI) ، برای حفظ قابلیت اطمینان دارایی و اطمینان از سلامت فرایند نهفته است. بر اساس نظرسنجی اخیر شرکت نرم افزاری بهینه سازی دارایی ، AspenTech ، به نظر می رسد که به کارگیری این فناوری در میان شرکت های دارویی یک چالش است.

علیرغم مشکلات موجود در کاربرد ، تحقیقات نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند داروهای جدید را سریعتر وارد بازار کند
در این تحقیق که با 300 تصمیم گیرنده صنعت داروسازی در ایالات متحده ، انگلستان ، آلمان ، فرانسه ، اسپانیا و سوئد انجام شد ، مشخص شد که 50 درصد از شرکت های تولید کننده داروسازی اروپایی و آمریکایی آگاه هستند که هوش مصنوعی می تواند داروهای جدید را سریعتر به بازار عرضه کند. به طور ایمن ، اما 96 challenges با استفاده از فناوری پیشرفته برای به دست آوردن ارزش از داده های خود با چالش روبرو هستند. در حقیقت ، تقریباً یک سوم (31)) می گویند که آنها فاقد ساختار داده های ثابتی هستند که اجرای آن را آسان تر می کند برنامه نويسي اچ ام اي دلتا یا دارای سطوح بالایی از داده های بدون ساختار است که مدیریت آنها پیچیده تر است. این نشان می دهد که بین تمایل به استفاده از هوش مصنوعی و نداشتن ابزارها و فناوری خاص برای اجرا وجود ندارد. بسیاری از سازمانها استراتژی کامل یا ساختار داده کاملی برای پیاده سازی این فناوری ندارند - تقریبا نیمی (49٪) از همه مدیران مورد بررسی می گویند که شرکت آنها هیچ استراتژی جامعی برای هوش مصنوعی ندارد.

جای تعجب نیست که تولیدکنندگان دارویی به طور سنتی استفاده از فناوری جدیدتر دیجیتال را با مشکل مواجه کرده اند. صنعت داروسازی ماهیت پیچیده و خوبی دارد ، بنابراین معمولاً از استفاده از روشهای جدید کار با فناوری پیشرفته اکراه دارد. اگرچه ، مدیران دارویی اکنون به اهمیت فناوری در سرعت تحویل و کارآیی پی برده اند. بیش از چهار در ده (43٪) مدیران دارویی معتقدند که اگر شرکت های صنعت خود نتوانند درس های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) را از بخش های دیگر بیاموزند ، ظرف دو سال با مشکلات مالی شدیدی روبرو خواهند شد.

پیشرفت در هوش مصنوعی فشارهای رو به رشد صنعت را برطرف می کند و می تواند موانع بین سیستم ها و انواع داده ها را در فرایندهای تولید و زنجیره های تامین از بین ببرد. برای سازمان ها بسیار مهم است که فرهنگ دیجیتالی خود را تصور کنند و به طور کاتالوگ فارسي سروو موتور دلتا b2 جامع تری در مورد اینکه چه داده هایی در همه جنبه های تولید دارو اضافه خواهد شد فکر کنند.

نقش هوش مصنوعی در تولید داروسازی
راه حل های دیجیتالی می توانند به طرق مختلف به تولیدکنندگان دارو کمک کنند. آنها نه تنها می توانند از خرابی تجهیزات جلوگیری کرده و از ثبات فرایند اطمینان حاصل کنند ، بلکه می توانند به طور کلی تولید را بهینه کرده و از عرضه محصول به مشتریان محافظت کنند. این راه حل های انتخاب شده نه تنها همه جنبه ها را مورد بررسی قرار می دهد بلکه می تواند به جای سالها در ماه اجرا شود.

بسیاری از شرکت های دارویی به تجزیه و تحلیل پیشرفته ، AI و ML روی آورده اند تا به آنها در افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات ، جلوگیری از تلفات تولید ، یافتن "کارخانه های مخفی" (ظرفیت) داخل کارخانه از طریق بهبود عملکرد ، کیفیت و زمان چرخه و در نتیجه ، کمک کنند. کاهش هزینه های سرمایه ای (CAPEX).

این فناوری می تواند فرصت هایی را برای کاهش هزینه های تولید در تمام مراحل چرخه عمر محصول نشان دهد و به شرکت های دارویی اجازه می دهد در هزینه خود صرفه جویی کنند. چه از تجزیه و تحلیل چند متغیره برای شناسایی تخریب فرایند و تاثیر آن بر کیفیت و چه پیش بینی کیفیت محصول نهایی برای کاهش زمان تاخیر آزمایشگاه ، این تکنیک ها به شرکت های دارویی مزیت رقابتی می دهند.

نگهداری پیش بینی کننده و تجزیه و تحلیل چند متغیره فرآیند
دو روش که تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به حفظ قابلیت اطمینان دارایی کمک کند

حفظ سلامت فرایند ، نگهداری پیش بینی کننده و تجزیه و تحلیل چند متغیره فرآیند است.

راه حل های پیش بینی تعمیر و نگهداری از تجزیه و تحلیل پیشرفته برای شناسایی علائم خرابی قریب الوقوع تجهیزات و هشدار به تیم های تعمیر و نگهداری از قبل استفاده می کنند. این به تولیدکنندگان دارو اجازه می دهد تا تعمیرات را برنامه ریزی کنند ، تولید را تنظیم کرده و از خرابی های برنامه ریزی نشده که منجر به از دست دادن محصول می شود ، جلوگیری کنند. استفاده آسان از نرم افزار تعمیر و نگهداری پیش بینی ، برنامه نويسي اچ ام اي دلتا داده ها را به سرعت ضبط و تجزیه و تحلیل می کند و از تمام دانش و مهارت های موجود در یک سازمان به بهترین نحو استفاده می کند. با استفاده از سابقه داده ها ، دستورات کاری قبلی و حالت های شکست شناخته شده ، کارکنان کارخانه می توانند عوامل ایجاد کننده ناهنجاری ها و علائم خرابی معلق را توسعه دهند.

متناوباً ، تجزیه و تحلیل چند متغیره فرایند متغیرهای پیچیده در تولید دسته ای را ارزیابی می کند و تعیین می کند که برای کیفیت بسیار مهم هستند و به پردازنده های دارویی اجازه می دهد تا دسته ها را نگه داشته و در نتیجه بازده بیشتری را ایجاد کنند. این ابزارها به شرکت های داروسازی اجازه می دهند از امنیت عرضه ، بهینه سازی تولید و کنترل هزینه ها محافظت کنند.

تولید داروسازی صنعتی است که به طور مداوم در حال پیشرفت و پیچیدگی فزاینده با گذشت زمان است ، بنابراین دانستن نحوه اتخاذ سریع این فرآیندها کلیدی است. با درک چگونگی افزایش اثربخشی ، قابلیت اطمینان و خروجی در عین حفظ کیفیت - با تجزیه و تحلیل پیشرفته - شرکت ها مزیت رقابتی پایداری را در عین حفاظت از خط نهایی خود خواهند داشت.