Bristol-Myers Squibb
AVEVA PI System consente a Bristol-Myers Squibb di rilevare le anomalie in tempo reale
Bristol-Myers Squibb, protagonista di primo piano nella scoperta di trattamenti innovativi, puntava ad adottare un approccio realmente guidato dai dati per ottimizzare i propri processi produttivi. Due ostacoli frenavano questa ambizione: la latenza dei dati di lotto e la mancanza di contesto applicativo, che rendevano le analisi tardive e poco utilizzabili in tempo reale. L'implementazione di AVEVA PI System ha permesso di raccogliere, contestualizzare e fornire dati affidabili e pronti all'uso grazie all'Asset Framework e agli Event Frames. L'azienda ่ cos์ passata da modelli statici offline a un monitoraggio dinamico e continuo dei processi, aprendo la strada ad analisi multivariate avanzate. I benefici si misurano su pi๙ livelli: maggiore qualitเ dei prodotti, prestazioni dei processi ottimizzate e operatori dotati di capacitเ di rilevamento dei difetti in tempo reale per intervenire prima di qualsiasi impatto sulla produzione.
Testimonianze
FAQ
In che modo AVEVA PI System aiuta gli operatori a rilevare i guasti in tempo reale?
Presso Bristol-Myers Squibb, AVEVA PI System fornisce agli operatori capacitเ di rilevamento di difetti in tempo reale tramite il suo Asset Framework e i Frame di Eventi. La piattaforma raccoglie, contestualizza e fornisce i dati affidabili necessari per identificare immediatamente le deviazioni comportamentali delle apparecchiature. Gli operatori intervengono prima che un difetto influisca sulla qualitเ del prodotto, cosa fondamentale in pharma dove ogni lotto compromesso rappresenta una significativa perdita finanziaria e un rischio di conformitเ.
Cos'่ l'Asset Framework e perch้ ่ fondamentale per l'analisi in tempo reale?
L'Asset Framework (AF) di AVEVA PI System organizza gerarchicamente apparecchiature, linee e siti aggiungendo attributi, metadati e metriche calcolate a essi. Questa struttura trasforma i flussi di dati grezzi in informazioni contestualizzate che possono essere utilizzate senza conoscenza preventiva dei punti di misurazione. Presso Bristol-Myers Squibb, AF elimina la latenza di contestualizzazione che frenava l'analisi in tempo reale e consente all'analisi multivariata di basarsi su dati pronti all'uso, uno standard nella moderna gestione dei dati industriali.
Come si passa dall'analisi batch al monitoraggio continuo dei processi?
Bristol-Myers Squibb ่ passata dai modelli statici offline al monitoraggio dinamico e continuo dei suoi processi con AVEVA PI System. La latenza dei dati batch, che rendeva le analisi in ritardo e inutilizzabili, ่ stata eliminata tramite la raccolta e contestualizzazione in tempo reale tramite Event Frames. Questa trasformazione consente un'analisi multivariata avanzata in processo e una gestione proattiva della qualitเ del prodotto, essenziale per un attore leader nella scoperta di trattamenti innovativi.
Quali benefici porta un approccio basato sui dati nella produzione farmaceutica?
Bristol-Myers Squibb ha raggiunto una maggiore qualitเ del prodotto, ottimizzato le prestazioni dei processi e operatori dotati di capacitเ di rilevamento in tempo reale. L'approccio basato sui dati, basato su AVEVA PI System, sostituisce le decisioni basate sull'esperienza individuale con compromessi basati su evidenze. Nel settore farmaceutico, dove la tracciabilitเ GxP e il controllo dei processi sono fondamentali per l'autorizzazione alla commercializzazione, questa trasformazione digitale rappresenta una leva strategica per la competitivitเ e la conformitเ.
Perch้ il contesto dei dati ่ importante quanto i dati stessi?
I dati senza contesto (attrezzatura, fase di processo, batch, accettazione) sono difficili da usare: un operatore o un algoritmo non sa se una misura corrisponde a uno stato normale o anomalo. La mancanza di contesto applicativo stava rallentando l'analisi in tempo reale presso Bristol-Myers Squibb. AVEVA PI System, tramite Asset Framework e Event Frames, associa il suo contesto aziendale a ogni dato. Questo ่ ci๒ che rende possibile rilevare immediatamente difetti e industrializzare l'analisi multivariata su larga scala.