La Tofflon Science and Technology Co., Ltd., con sede a Shanghai, è un produttore leader di essiccatrici a congelamento farmaceutici e sistemi di lavorazione asettici integrati.ha presentato una piattaforma di manutenzione intelligente basata sull'intelligenza artificiale il 29 maggio.
La piattaforma comprende essiccatrici e altre attrezzature farmaceutiche di base.
Integra l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale leggero (NLP) e le tecnologie di edge computing per consentire il monitoraggio in tempo reale dello stato dei componenti critici,compresi i servomotori e i sistemi di pompe.
Permette inoltre di prevedere con precisione i modelli di guasto emergenti.
L'industria farmaceutica ha a lungo lottato con tre sfide persistenti nella manutenzione delle attrezzature: perdite di tempi di fermo inaspettate, alti costi del lavoro,e rigorosi controlli di conformità per la tracciabilità dei dati.
I modelli tradizionali di riparazione reattiva e di ispezione programmata si sono dimostrati sempre più inadeguati per soddisfare gli standard moderni di qualità, produttività e regolamentazione.
La nuova piattaforma di Tofflon® affronta queste lacune con sei funzionalità chiave che formano un sistema a circuito chiuso, dalla raccolta di dati e dalla formazione dei modelli agli avvisi in tempo reale, alla diagnosi di guasti, al monitoraggio e al monitoraggio dei dati.e esecuzione della manutenzione.
Il sistema soddisfa i requisiti di tracciabilità dei dati di audit GMP e FDA, riducendo significativamente i tempi di audit identificando in modo proattivo i difetti nascosti, riducendo al minimo gli spegnimenti non pianificati,e ridurre i tassi di rigetto dei lotti.
Oltre al rilevamento dei guasti, la piattaforma offre notevoli miglioramenti operativi.
Riduce gli ostacoli alla manutenzione trasformando le conoscenze tacite di ingegneri esperti in risorse digitali, consentendo al personale junior di eseguire la risoluzione dei problemi a livello di esperto.
Il tempo medio per la riparazione è significativamente ridotto attraverso l'identificazione della causa principale di secondo livello, garantendo la continuità della produzione.
Il sistema costruisce anche una base di conoscenze proprietaria di casi di guasto, impedendo che l'esperienza tecnica venga persa quando il personale esperto lascia l'organizzazione.
Il consumo di energia è un'altra area di interesse: la piattaforma raccoglie dati in tempo reale sul consumo di energia elettrica, acqua e gas, applicando strumenti di analisi comparativa tra periodi di tempo, regioni,e tipi di attrezzature.
Ciò crea un ciclo completo di gestione, dal monitoraggio dell'energia e dall'allarme delle anomalie al controllo dell'ottimizzazione.
Di conseguenza, i produttori farmaceutici possono mantenere la conformità alle BPF identificando allo stesso tempo scenari di consumo eccessivo di energia come livelli di pulizia troppo specificati o funzionamento inattivo delle apparecchiature.
Il tuo messaggio deve contenere da 20 a 3000 caratteri!
