Sanofi
Sanofi ottimizza la manutenzione predittiva con AVEVA PI System
Sanofi Toronto gestiva asset obsoleti con una strategia di manutenzione basata sul tempo, che provocava regolarmente ritardi e guasti imprevisti. Il sito impiegava da quattro a sette giorni per identificare la causa profonda di un incidente, mentre le fonti di dati restavano isolate e i processi manuali frenavano la produttivitเ. Il gruppo farmaceutico ha implementato AVEVA PI System, completato dalle analisi di Quartic.ai, per adottare un approccio di manutenzione predittiva incentrato sull'affidabilitเ. La piattaforma integra sensori di vibrazione e a ultrasuoni sugli asset critici e alimenta modelli di rilevamento delle anomalie e una dashboard di monitoraggio dei rischi che consente di valutare se un nuovo lotto pu๒ essere avviato. I risultati parlano chiaro: riduzione del 25% dei costi di manutenzione preventiva, calo del costo del venduto, ore di produttivitเ guadagnate e crescita delle competenze dei team di ingegneria. Sanofi punta ora a una riduzione del 35% dei costi di manutenzione predittiva entro il 2025 e a un'implementazione a livello mondiale di questo approccio guidato dai dati.
FAQ
In che modo AVEVA PI System supporta la manutenzione predittiva nell'industria farmaceutica?
Sanofi Toronto ha implementato AVEVA PI System insieme a Quartic.ai analisi per passare dalla manutenzione basata sul tempo a una manutenzione predittiva focalizzata sull'affidabilitเ. La piattaforma integra sensori di vibrazione e ultrasonici su asset critici, fornisce modelli di rilevamento anomalie e offre agli ingegneri una visione in tempo reale dello stato delle apparecchiature. Per un'azienda farmaceutica in cui ogni interruzione impatta direttamente sulla fornitura di medicinali salvavita, questa trasformazione predittiva diventa strategica.
Come ridurre i costi di manutenzione preventiva in uno stabilimento farmaceutico del 25%?
Sanofi ha ridotto i costi di manutenzione preventiva del 25% grazie ad AVEVA PI System e mira a ridurre la manutenzione predittiva del 35% entro il 2025. L'approccio tradizionale, basato su intervalli di tempo fissi, genera troppa manutenzione non necessaria (attrezzature sane) o troppo tardi (apparecchiature a deriva). La gestione dello stato reale tramite dati in tempo reale rende possibile intervenire nel momento ottimale, n้ troppo presto n้ troppo tardi. Su una base di asset invecchiata, questi risparmi cumulativi sono considerevoli.
In che modo AVEVA PI System aiuta a convalidare l'inizio di un lotto farmaceutico?
Sanofi sfrutta un cruscotto di monitoraggio del rischio alimentato da AVEVA PI System per valutare se gli asset critici possono essere utilizzati per avviare un nuovo lotto farmaceutico. La piattaforma consolida i dati sulle vibrazioni, ultrasuoni, parametri di processo e storia della manutenzione in un punteggio di rischio operativo. Questo approccio basato sui dati sostituisce la valutazione manuale (da 4 a 7 giorni per identificare la causa principale di un incidente) con una decisione istantanea e obiettiva, accelerando il tasso di produzione senza compromettere la qualitเ.
Come abbattere i silos dati in un sito farmaceutico con AVEVA?
Prima dell'AVEVA PI System, i dati operativi di Sanofi Toronto erano compartimentati in silos applicativi e i processi manuali limitavano la produttivitเ. La piattaforma contestualizza e unifica queste fonti eterogenee in un repository comune accessibile ai team di manutenzione, qualitเ, produzione e ingegneria. Questa decompartmentalizzazione accelera la risoluzione degli incidenti, democratizza l'analisi e aumenta le competenze dei team. ศ una trasformazione sia tecnologica che organizzativa.
In che modo AVEVA PI System supporta una distribuzione globale nel settore farmaceutico?
Sanofi punta a una distribuzione globale del suo approccio di manutenzione predittiva basato su AVEVA PI System. La piattaforma ่ progettata per adattarsi a decine di siti industriali, con modelli di dati riutilizzabili e un'architettura pronta per il cloud. Per un gruppo farmaceutico presente in decine di paesi, questa capacitเ di standardizzare rispettando le specificitเ locali (regolamenti, attrezzature, linguaggi) ่ essenziale. AVEVA diventa cos์ la base di una trasformazione digitale industriale su larga scala nelle scienze della vita.