Bristol-Myers Squibb
AVEVA PI System ermöglicht Bristol-Myers Squibb die Erkennung von Anomalien in Echtzeit
Bristol-Myers Squibb, ein führendes Unternehmen in der Erforschung innovativer Therapien, wollte einen wirklich datengetriebenen Ansatz zur Optimierung seiner Fertigungsprozesse verfolgen. Zwei Hindernisse bremsten dieses Vorhaben: die Latenz der Chargendaten und der fehlende Anwendungskontext, wodurch Analysen verspätet und in Echtzeit kaum umsetzbar waren. Die Einführung von AVEVA PI System ermöglichte es, dank Asset Framework und Event Frames zuverlässige, sofort nutzbare Daten zu erfassen, zu kontextualisieren und bereitzustellen. Das Unternehmen ist so von statischen Offline-Modellen zu einer dynamischen und kontinuierlichen Prozessüberwachung übergegangen und hat den Weg für fortgeschrittene multivariate Analysen geebnet. Die Vorteile zeigen sich auf mehreren Ebenen: höhere Produktqualität, optimierte Prozessleistung und Bediener, die mit Echtzeit-Fehlererkennung ausgestattet sind, um einzugreifen, bevor die Produktion beeinträchtigt wird.
Die integrierten AVEVA-Softwareprodukte
Erfahrungsberichte
FAQ
Wie hilft AVEVA PI System den Bedienern, Störungen in Echtzeit zu erkennen?
Bei Bristol-Myers Squibb stattet AVEVA PI System die Bediener dank Asset Framework und Event Frames mit Funktionen zur Fehlererkennung in Echtzeit aus. Die Plattform erfasst, kontextualisiert und liefert die zuverlässigen Daten, die nötig sind, um Verhaltensabweichungen der Anlagen sofort zu erkennen. Die Bediener greifen ein, bevor ein Fehler die Produktqualität beeinträchtigt – entscheidend in der Pharmaindustrie, wo jede beeinträchtigte Charge einen finanziellen Verlust und ein erhebliches Compliance-Risiko bedeutet.
Was ist Asset Framework und warum ist es für die Echtzeitanalyse entscheidend?
Das Asset Framework (AF) von AVEVA PI System ordnet Anlagen, Linien und Standorte hierarchisch und verknüpft sie mit Attributen, Metadaten und berechneten Kennzahlen. Diese Struktur verwandelt Rohdatenströme in kontextualisierte Informationen, die ohne Vorkenntnis der Messpunkte nutzbar sind. Bei Bristol-Myers Squibb beseitigt das AF die Kontextualisierungslatenz, die die Echtzeitanalyse bremste, und ermöglicht multivariate Analysen auf Basis sofort einsatzbereiter Daten – ein Standard im modernen industriellen Datenmanagement.
Wie gelingt der Wechsel von der chargenweisen Analyse zur kontinuierlichen Prozessüberwachung?
Bristol-Myers Squibb ist dank AVEVA PI System von statischen Offline-Modellen zu einer dynamischen und kontinuierlichen Überwachung seiner Prozesse übergegangen. Die Latenz der Chargendaten, die Analysen verspätet und kaum umsetzbar machte, wurde durch Echtzeiterfassung und Kontextualisierung mittels Event Frames beseitigt. Diese Transformation ermöglicht fortgeschrittene multivariate Analysen während des Prozesses und eine proaktive Steuerung der Produktqualität – unerlässlich für einen führenden Akteur bei der Entdeckung innovativer Therapien.
Welche Vorteile bringt ein datengetriebener Ansatz für die pharmazeutische Fertigung?
Bristol-Myers Squibb erzielte eine höhere Produktqualität, optimierte Prozessleistung und Bediener mit Echtzeit-Erkennungsfähigkeiten. Der datengesteuerte Ansatz auf Basis von AVEVA PI System ersetzt Entscheidungen, die auf individueller Erfahrung beruhen, durch faktenbasierte Abwägungen. In der Pharmaindustrie, wo GxP-Rückverfolgbarkeit und Prozessbeherrschung die Marktzulassung bestimmen, ist diese digitale Transformation ein strategischer Hebel für Wettbewerbsfähigkeit und Compliance.
Warum ist der Kontext der Daten ebenso wichtig wie die Daten selbst?
Daten ohne Kontext (Anlage, Prozessphase, Charge, Rezeptur) sind kaum nutzbar: Ein Bediener oder ein Algorithmus weiß nicht, ob ein Messwert einem normalen oder anormalen Zustand entspricht. Der fehlende Anwendungskontext bremste die Echtzeitanalysen bei Bristol-Myers Squibb. AVEVA PI System verknüpft über Asset Framework und Event Frames jeden Datenpunkt mit seinem fachlichen Kontext. Das ermöglicht es, Fehler sofort zu erkennen und die multivariate Analyse in großem Maßstab zu industrialisieren.