상하이에 본사를 둔 토플론 과학 기술 회사, 의약품 냉동 건조기 및 통합 비생식 처리 시스템의 선도적인 제조업체,지난 5월 29일 인공지능 기반의 지능형 유지보수 플랫폼을 공개했습니다..
이 플랫폼은 냉동 건조기 및 다른 주요 의약품 장비를 포함합니다.
기계 학습, 가벼운 자연 언어 처리 (NLP) 및 엣지 컴퓨팅 기술을 통합하여 중요한 구성 요소의 실시간 건강 모니터링을 가능하게합니다.서보 모터 및 펌프 시스템을 포함하여.
또한 새로운 결함 패턴을 정확하게 예측할 수 있습니다.
의약품 산업은 오랫동안 장비 유지보수에서 세 가지 지속적인 과제와 싸우고 있습니다. 예상치 못한 정지 시간 손실, 높은 인력 비용,그리고 데이터 추적성을 위한 엄격한 준수 감사.
전통적인 반응성 수리 및 계획된 검사 모델은 현대 품질, 생산성 및 규제 표준을 충족시키기 위해 점점 더 부족하다는 것을 입증했습니다.
토플론의 새로운 플랫폼은 데이터 수집과 모델 훈련에서 실시간 경고, 오류 진단,유지보수 수행.
이 시스템은 GMP와 FDA의 감사 데이터 추적성 요구 사항을 충족시키고, 숨겨진 결함을 능동적으로 식별하면서 감사 시간을 크게 줄이고, 계획되지 않은 중단을 최소화합니다.그리고 팩 거부율을 줄입니다..
결함 탐지 이외에도 플랫폼은 실질적인 운영 개선을 제공합니다.
경험이 많은 엔지니어들의 암묵적 지식을 디지털 자산으로 변환함으로써 유지보수 장벽을 낮추고, 초급 직원들이 전문가 수준의 문제 해결을 수행할 수 있도록 합니다.
중간에 수리 시간이 크게 단축됩니다. 제 2 차 수준의 근본 원인을 확인하여 생산 연속성을 보장합니다.
이 시스템은 또한 실패 사례에 대한 독점적인 지식 기반을 구축하여 경험이 많은 직원이 조직을 떠날 때 기술적 전문 지식이 손실되는 것을 방지합니다.
에너지 소비는 또 다른 관심 분야입니다: 플랫폼은 전기, 물 및 가스 소비 데이터를 실시간으로 수집하고, 시간, 지역, 지역, 지역, 지역,그리고 장비 종류.
이것은 에너지 모니터링과 변칙 경보에서 최적화 제어까지 전체 주기 관리 루프를 만듭니다.
그 결과, 제약 제조업체는 과도한 에너지 사용 시나리오, 예를 들어 과다 정해진 청결 수준 또는 무동 장비 작동을 식별하면서 GMP 준수 상태를 유지할 수 있습니다.
