كشفت شركة توفلون للعلوم والتكنولوجيا المحدودة، ومقرها شانغهاي، وهي شركة رائدة في تصنيع مجففات التجميد الصيدلانية وأنظمة المعالجة المعقمة المتكاملة، عن منصة صيانة ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي في 29 مايو.
تغطي المنصة مجففات التجميد وغيرها من المعدات الصيدلانية الأساسية.
فهو يدمج التعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية خفيفة الوزن (NLP)، وتقنيات الحوسبة المتطورة لتمكين المراقبة الصحية في الوقت الفعلي للمكونات المهمة، بما في ذلك المحركات المؤازرة وأنظمة المضخات.
كما يسمح بالتنبؤ الدقيق لأنماط الأخطاء الناشئة.
لقد كافحت صناعة الأدوية منذ فترة طويلة مع ثلاثة تحديات مستمرة في صيانة المعدات: خسائر التوقف غير المتوقعة، وارتفاع تكاليف العمالة، وعمليات تدقيق الامتثال الصارمة لتتبع البيانات.
أثبتت نماذج الإصلاح التفاعلي والفحص المجدول التقليدية بشكل متزايد أنها غير كافية لتلبية معايير الجودة والإنتاجية والمعايير التنظيمية الحديثة.
تعالج منصة Tofflon الجديدة هذه الثغرات من خلال ست إمكانات أساسية تشكل نظام حلقة مغلقة - بدءًا من جمع البيانات والتدريب النموذجي وحتى التنبيهات في الوقت الفعلي وتشخيص الأخطاء وتنفيذ الصيانة.
يلبي النظام متطلبات تتبع بيانات التدقيق GMP وFDA، مما يقلل بشكل كبير من أوقات التدقيق مع تحديد الأخطاء المخفية بشكل استباقي، وتقليل عمليات إيقاف التشغيل غير المخطط لها، وتقليل معدلات رفض الدُفعات.
وبعيدًا عن اكتشاف الأخطاء، تقدم المنصة تحسينات تشغيلية كبيرة.
فهو يقلل من عوائق الصيانة عن طريق تحويل المعرفة الضمنية للمهندسين ذوي الخبرة إلى أصول رقمية، مما يمكّن الموظفين المبتدئين من إجراء استكشاف الأخطاء وإصلاحها على مستوى الخبراء.
يتم تقليل متوسط الوقت اللازم للإصلاح بشكل كبير من خلال تحديد السبب الجذري من المستوى الثاني، مما يضمن استمرارية الإنتاج.
يقوم النظام أيضًا ببناء قاعدة معرفية خاصة بحالات الفشل، مما يمنع فقدان الخبرة الفنية عندما يغادر الموظفون ذوو الخبرة المنظمة.
يعد استهلاك الطاقة مجالًا آخر من مجالات التركيز: تقوم المنصة بجمع بيانات استهلاك الكهرباء والمياه والغاز في الوقت الفعلي، وتطبيق أدوات التحليل المقارن عبر الفترات الزمنية والمناطق وأنواع المعدات.
يؤدي هذا إلى إنشاء حلقة إدارة كاملة الدورة — بدءًا من مراقبة الطاقة والتنبيه بالحالات الشاذة وحتى التحكم في التحسين.
ونتيجة لذلك، يمكن لمصنعي الأدوية الحفاظ على الامتثال لممارسات التصنيع الجيدة (GMP) مع تحديد سيناريوهات الاستخدام المفرط للطاقة مثل مستويات النظافة المحددة بشكل مفرط أو تشغيل المعدات في وضع الخمول.
