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PAT-Wissensmanagement optimiert Smart Factories

25/09/2019 14:35:18
 
 
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ImagesClick Image for 300dpi jpg filePAT-Wissensmanagement optimiert Smart Factories

Der Aufbau einer intelligenten Fabrik verspricht enorme Wettbewerbsvorteile, wenn die großen Mengen erfasster Daten genutzt werden, um die Prozesseffizienz und Produktqualität automatisch zu verbessern. Der wirtschaftliche Vorteil steht außer Frage, doch bringt ein solches Vorhaben auch eine Reihe von Herausforderungen mit. Eine der größten kann nun durch eine ihrerseits „intelligente“ Prozessmanagementsoftware überwunden werden.

Wenn große Mengen an Live-Daten erfasst und verarbeitet werden, gilt es, diese systematisch aufzubereiten, damit sie verwertbares Wissen liefern. Wissensmanagement-Werkzeuge für Process Analytical Technology (PAT) wie die synTQ-Software-Suite von Optimal Industrial Technologies bieten hierfür nun eine Lösung: durch die dynamische Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) ermöglichen sie Entscheidungsfindung in Echtzeit und die präzise Steuerung komplexer Prozesse mit einer Vielzahl an Variablen.

In der Regel amortisiert sich die Investition bei höherwertigen Produkten besonders schnell, weshalb Pharma- und Life-Science-Industrie bei der Implementierung Vorreiter sind. Aber auch viele andere Sparten der Prozessindustrie, von Öl und Gas bis hin zur Nahrungsmittel- und Getränkeproduktion, setzen inzwischen auf diese Technologie.

Anspruchsvolle Berechnungen in komplexen, multivariaten Prozessen

In einer voll integrierten Smart Factory werden große Mengen an Daten zu Produktqualität und Prozessen mit sehr hoher Geschwindigkeit zwischen den Geräten ausgetauscht. Nachdem die jüngsten industriellen Netzwerklösungen wie Gigabit-Frameworks der Aufgabe gewachsen sind, geht es nun um die Auswahl derjenigen Datensätze, die gespeichert werden müssen, um anschließend ausgewertet und in verwertbares Wissen überführt zu werden. Ohne derartige Auswahlverfahren würde die Smart Factory sehr schnell wie ein Rechenzentrum aussehen, weil sie Speicherplatz für exorbitante Datenmengen vorhalten müsste.

Über das gesamte Fertigungsspektrum hinweg hat Prozessanalytische Technologie (PAT) jetzt die Voraussetzung für einen Quantensprung in kontinuierlichen Produktionsprozessen und in der Chargenproduktion geschaffen. Weil PAT in der Lage ist, kritische Qualitätsattribute (Critical Quality Attributes, CQAs) und kritische Prozessparameter (Critical Process Parameters, CPPs) in Echtzeit zu erfassen, können Anlagenbetreiber, von der herkömmlichen, der Produktion nachgelagerten „Qualitätssicherung durch Kontrolle“ (Quality by Testing, QbT) auf ein ganzheitliches Konzept der inhärenten Produktqualität (Quality by Design, QbD) umsteigen. QbD bedeutet im Wesentlichen eine selbstregulierende Fertigung, da das PAT-System die CQAs und CPPs in Echtzeit überwachen und anpassen kann. Das Ergebnis ist eine starke Beschleunigung der Produktion – bei vollständiger Sicherung der Produktqualität.

Plattformen für PAT-Wissensmanagement wie synTQ gewährleisten die Qualitätslenkung, indem sie multivariate und univariate Daten von CQAs und CPPs bewerten, um in jeder Phase des kontinuierlichen Produktionsprozesses oder der Chargenproduktion Vorhersagen zu treffen. Die CPPs können dann über Regelalgorithmen in Echtzeit, d. h. ohne Produktionsstopp, angepasst werden, damit das Produkt am Ende der Produktionslinie die erforderlichen Qualitätsstandards zuverlässig einhält. Weil PAT sich einzig und allein der Bereitstellung von verwertbarem Wissen über eine Prozess- und Produktqualität widmet, lassen sich voll integrierte Produktionsprozesse ohne großen Speicherplatzbedarf auf lokalen Medien oder in der Cloud betreiben.

Anstatt sämtliche Daten der einzelnen Geräte entlang der Produktionslinie zu speichern, lassen sich mithilfe des PAT-Wissensmanagement-Werkzeugs diejenigen Schlüsselinformationen aus der Datenflut herausfiltern, die CQAs und CPPs betreffen. Somit erhält der Anlagenbetreiber sofort aussagekräftige Informationen, ohne dass große Datenmengen durchsucht werden müssen. Des Weiteren können historische Daten von Experten profiliert werden, um Erkenntnisse zu den Prozessmechanismen zu liefern. Diese können zu Optimierungszwecken wieder in den Prozess einfließen.

Proaktiver Blick in die Zukunft

Die Prognose-Engine von PAT-Wissensmanagement-Plattformen wie synTQ erlaubt die Abkehr von bloßer Reaktion, hin zum vorausschauenden Eingreifen in eine Produktionslinie, die so flexibel genug ist, Anpassungen ohne Ausfallzeiten zu ermöglichen. Konkrete Informationen zu den CQAs und CPPs, die von Prognose-Engines bereitgestellt werden, stellen für den Anlagenbetreiber ein leistungsstarkes Werkzeug dar, um vorbeugende Wartung zu planen und die Produktqualität abzusichern.

Diverse Funktionen des aktuellen synTQ v5 bieten hierfür weitere Unterstützung. Ein Echtzeit-Viewer für die multivariate statistische Prozesslenkung (Multivariate Statistical Process Control, MSPC) und benutzerdefinierte Steuerdiagramme erkennen, wenn sich ein CPP aus dem vordefinierten Betriebsbereich hinaus bewegt, sodass das PAT-System Korrekturen direkt und ohne Bedienereingaben durchführen kann.

Compliance ist jederzeit gewährleistet. Deshalb arbeitet auch bereits über die Hälfte der zehn größten internationalen Pharmahersteller mit synTQ, wobei die Aufsichtsbehörden vieler Länder den QbD- und PAT-Ansatz ausdrücklich empfehlen. Wenn PAT sich in so komplexen Prozessen wie der Herstellung fester Arzneiformen bewährt hat, ist es zweifellos auch in der Lage, die Anforderungen komplexer kontinuierlicher Produktionsverfahren im gesamten Fertigungsbereich zu erfüllen.

PAT bietet die Möglichkeit, die Erkenntnisse aus den großen Informationsmengen, die in Big Data enthalten sind, zusammenzuführen. So werden nicht nur alle Datenströme in einem einzigen Framework zusammengezogen, sondern die wesentlichen Erkenntnisse können an die Bediener weitergegeben oder als Ausgangsbasis für selbstständiges Eingreifen des PAT-Systems herangezogen werden. Bevor die Datenmengen ins Unermessliche ansteigen, werden die enthaltenen Informationen gestrafft und auf eine für die Bedürfnisse der Betreiber optimierte Weise bereitgestellt. Bei intelligenten Fabriken geht es längst nicht mehr darum, was alles möglich ist, sondern – und das ist der Hauptanspruch – um die notwendige Optimierung. Eine Anforderung, der PAT in höchstem Maße gerecht wird.

Bildtext: Die Prognose-Engine von PAT-Wissensmanagement-Plattformen wie synTQ erlaubt die Abkehr von bloßer Reaktion und die Hinwendung zu vorausschauendem Eingreifen.

Über Optimal Industrial Technologies Ltd

Optimal Industrial Technologies verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Automatisierung und Optimierung von Steuerungs- und Datenmanagementsystemen für die Bereiche Pharma, Biotech und Life-Sciences.

Was Produktionskosten, Produktqualität und Nachhaltigkeit angeht, so werden die Anforderungen an die Hersteller immer höher. Primäres Ziel von Optimal ist daher das Herbeiführen messbarer Verbesserungen in all diesen Bereichen.

Neben der langjährigen Erfahrung und Expertise in der Automatisierung und Systemintegration hat Optimal Industrial Technologies mit synTQ® eine weltweit führende Software für PAT-basiertes Datenmanagement entwickelt. Über die Hälfte der weltweit größten Pharmaunternehmen setzt das Paket bereits ein, um die Produktivität zu steigern und die Markteinführungszeit für Pharmazeutika und Therapeutika in fester Darreichungsform zum Einnehmen (Oral Solid Dosage, OSD) und Biotech-Produkte zu verkürzen.

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