Tofflon Science and Technology Co., Ltd. mit Sitz in Shanghai, ein führender Hersteller von pharmazeutischen Gefriertrocknern und integrierten aseptischen Verarbeitungssystemen, stellte am 29. Mai eine auf künstlicher Intelligenz basierende intelligente Wartungsplattform vor.
Die Plattform umfasst Gefriertrockner und andere wichtige pharmazeutische Geräte.
Es integriert maschinelles Lernen, leichte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Edge-Computing-Technologien, um eine Echtzeitüberwachung des Zustands kritischer Komponenten, einschließlich Servomotoren und Pumpensystemen, zu ermöglichen.
Es ermöglicht auch eine präzise Vorhersage auftretender Fehlermuster.
Die Pharmaindustrie kämpft seit langem mit drei anhaltenden Herausforderungen bei der Gerätewartung: unerwartete Ausfallzeiten, hohe Arbeitskosten und strenge Compliance-Audits zur Datenrückverfolgbarkeit.
Herkömmliche reaktive Reparatur- und geplante Inspektionsmodelle haben sich zunehmend als unzureichend erwiesen, um moderne Qualitäts-, Produktivitäts- und Regulierungsstandards zu erfüllen.
Die neue Plattform von Tofflon schließt diese Lücken mit sechs Kernfunktionen, die ein geschlossenes System bilden – von der Datenerfassung und Modellschulung bis hin zu Echtzeitwarnungen, Fehlerdiagnose und Wartungsausführung.
Das System erfüllt die GMP- und FDA-Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit von Auditdaten, verkürzt die Auditzeiten erheblich und identifiziert gleichzeitig versteckte Fehler proaktiv, minimiert ungeplante Stillstände und reduziert die Ablehnungsraten von Chargen.
Über die Fehlererkennung hinaus bietet die Plattform erhebliche betriebliche Verbesserungen.
Es senkt Wartungsbarrieren, indem es das stille Wissen erfahrener Ingenieure in digitale Assets umwandelt und es Nachwuchskräften ermöglicht, Fehlerbehebungen auf Expertenniveau durchzuführen.
Die durchschnittliche Reparaturzeit wird durch die Identifizierung der Grundursache auf zweiter Ebene erheblich verkürzt und so die Produktionskontinuität sichergestellt.
Das System baut außerdem eine proprietäre Wissensdatenbank über Fehlerfälle auf und verhindert so, dass technisches Fachwissen verloren geht, wenn erfahrenes Personal das Unternehmen verlässt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Energieverbrauch: Die Plattform sammelt Echtzeitdaten zum Strom-, Wasser- und Gasverbrauch und wendet vergleichende Analysetools über Zeiträume, Regionen und Gerätetypen an.
Dadurch entsteht ein vollständiger Verwaltungskreislauf – von der Energieüberwachung und Anomaliewarnung bis hin zur Optimierungskontrolle.
Dadurch können Pharmahersteller die GMP-Konformität wahren und gleichzeitig Szenarien mit übermäßigem Energieverbrauch erkennen, wie z. B. überspezifizierte Reinheitsgrade oder stillgelegte Anlagen.
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