Шанхайская компания Tofflon Science and Technology Co., Ltd., ведущий производитель фармацевтических сублиматоров и интегрированных систем асептической обработки, 29 мая представила интеллектуальную платформу технического обслуживания, управляемую искусственным интеллектом.
Платформа охватывает сублимационные сушилки и другое основное фармацевтическое оборудование.
Он объединяет машинное обучение, легкую обработку естественного языка (NLP) и технологии периферийных вычислений, чтобы обеспечить мониторинг состояния критически важных компонентов, включая серводвигатели и насосные системы, в режиме реального времени.
Это также позволяет точно прогнозировать возникающие закономерности неисправностей.
Фармацевтическая промышленность уже давно сталкивается с тремя постоянными проблемами при обслуживании оборудования: неожиданные потери из-за простоев, высокие затраты на рабочую силу и строгие проверки соответствия для отслеживания данных.
Традиционные модели реактивного ремонта и плановых проверок все чаще оказываются неадекватными для соответствия современным стандартам качества, производительности и нормативным требованиям.
Новая платформа Tofflon устраняет эти пробелы с помощью шести основных возможностей, которые образуют систему замкнутого цикла — от сбора данных и обучения модели до оповещений в реальном времени, диагностики неисправностей и выполнения технического обслуживания.
Система удовлетворяет требованиям отслеживания данных аудита GMP и FDA, значительно сокращая время аудита, одновременно активно выявляя скрытые неисправности, сводя к минимуму незапланированные простои и снижая процент отклонения партий.
Помимо обнаружения неисправностей, платформа обеспечивает существенные улучшения в работе.
Это снижает барьеры в обслуживании, превращая неявные знания опытных инженеров в цифровые активы, позволяя младшему персоналу выполнять поиск и устранение неисправностей на экспертном уровне.
Среднее время ремонта значительно сокращается за счет выявления первопричин второго уровня, что обеспечивает непрерывность производства.
Система также создает собственную базу знаний о случаях сбоев, предотвращая потерю технических знаний, когда опытный персонал покидает организацию.
Потребление энергии — еще одна область внимания: платформа собирает данные о потреблении электроэнергии, воды и газа в режиме реального времени, применяя инструменты сравнительного анализа по периодам времени, регионам и типам оборудования.
Это создает цикл управления полного цикла — от мониторинга энергопотребления и оповещения об аномалиях до контроля оптимизации.
В результате фармацевтические производители могут поддерживать соответствие GMP, одновременно выявляя сценарии чрезмерного энергопотребления, такие как завышенные уровни чистоты или работа оборудования в режиме ожидания.
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
