Tofflon Science and Technology Co., Ltd., basé à Shanghai, l'un des principaux fabricants de lyophilisateurs pharmaceutiques et de systèmes de traitement aseptique intégrés, a dévoilé le 29 mai une plateforme de maintenance intelligente basée sur l'intelligence artificielle.
La plate-forme couvre les lyophilisateurs et autres équipements pharmaceutiques de base.
Il intègre des technologies d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel (NLP) léger et d'informatique de pointe pour permettre une surveillance en temps réel de l'état des composants critiques, notamment les servomoteurs et les systèmes de pompe.
Il permet également de prédire avec précision les modèles de pannes émergents.
L'industrie pharmaceutique est depuis longtemps confrontée à trois défis persistants en matière de maintenance des équipements : les pertes inattendues dues aux temps d'arrêt, les coûts de main-d'œuvre élevés et les audits de conformité rigoureux pour la traçabilité des données.
Les modèles traditionnels de réparation réactive et d’inspection programmée se révèlent de plus en plus inadéquats pour répondre aux normes modernes de qualité, de productivité et de réglementation.
La nouvelle plate-forme de Tofflon comble ces lacunes avec six fonctionnalités principales qui forment un système en boucle fermée : de la collecte de données et de la formation de modèles aux alertes en temps réel, au diagnostic des pannes et à l'exécution de la maintenance.
Le système répond aux exigences de traçabilité des données d'audit GMP et FDA, réduisant considérablement les temps d'audit tout en identifiant de manière proactive les défauts cachés, en minimisant les arrêts imprévus et en réduisant les taux de rejet de lots.
Au-delà de la détection des pannes, la plateforme apporte des améliorations opérationnelles substantielles.
Il réduit les obstacles à la maintenance en transformant les connaissances tacites d'ingénieurs expérimentés en actifs numériques, permettant ainsi au personnel junior d'effectuer un dépannage de niveau expert.
Le temps moyen de réparation est considérablement réduit grâce à l’identification des causes profondes de deuxième niveau, garantissant ainsi la continuité de la production.
Le système construit également une base de connaissances exclusive sur les cas de défaillance, évitant ainsi la perte d'expertise technique lorsque du personnel expérimenté quitte l'organisation.
La consommation d'énergie est un autre domaine d'intérêt : la plateforme collecte des données en temps réel sur la consommation d'électricité, d'eau et de gaz, en appliquant des outils d'analyse comparative sur différentes périodes, régions et types d'équipements.
Cela crée une boucle de gestion du cycle complet, depuis la surveillance de l'énergie et l'alerte d'anomalie jusqu'au contrôle de l'optimisation.
En conséquence, les fabricants de produits pharmaceutiques peuvent maintenir leur conformité aux BPF tout en identifiant des scénarios de consommation d'énergie excessive tels que des niveaux de propreté trop spécifiés ou un fonctionnement d'équipements inutilisés.
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