Durch den Einsatz von KI eröffnen sich große Potenziale für Unternehmen aus der Pharmaindustrie und dem Gesundheitswesen. Wir stellen in diesem Beitrag einige typische und lohnenswerte Anwendungsfelder vor.
Bekanntermaßen sind Entwicklung und Herstellung von pharmazeutischen Produkten sehr ressourcenintensiv, teuer und langwierig. Unternehmen sind deshalb darauf angewiesen, diese Prozesse so effizient wie möglich zu gestalten. Dabei steht ein zuverlässiger Produktionsprozess an erster Stelle, denn er ist die Grundlage für eine gleichbleibende Produktqualität und deren Überwachung und Garantie ist zum Wohle der Patienten oberstes Gebot.
Ursachendiagnose
Für Pharmahersteller ist es von entscheidender Bedeutung, Prozessprobleme und Produktfehler schnell zu identifizieren, da dies die betriebliche Effizienz und Produktqualität maßgeblich beeinflusst.
Neben traditionellen Process-Mining-Methoden werden Root-Cause-Analysen eingesetzt, um die grundlegenden Ursachen von Abweichungen und Fehlern zu identifizieren. Optimierungsalgorithmen helfen dabei, die besten Korrekturmaßnahmen zu finden und die Produktionsprozesse kontinuierlich zu verbessern. Machine-Learning-Methoden analysieren große Datenmengen in Echtzeit, erkennen Muster und Anomalien und liefern wertvolle Einblicke in die Produktionsabläufe.
Dies ermöglicht eine proaktive Identifikation und Behebung von Problemen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen.
Ressourcen- und Produktionsplanung
Dank KI-basierter Ressourcenoptimierung können datengestützte Entscheidungen getroffen werden, um die Zuweisung und Nutzung von Rohstoffen, Anlagen, Arbeitskräften und Lieferkettenprozessen zu optimieren.
KI-Algorithmen analysieren historische Daten, Prozessparameter und Qualitätsanforderungen, um die optimalen Mengen und Kombinationen der für die Produktion benötigten Materialien vorherzusagen. Dies trägt dazu bei, den Ausschuss zu minimieren und die Kosten zu senken.
Durch den Einsatz von KI können auch Produktionspläne dynamisch angepasst werden, um auf unvorhergesehene Änderungen in der Nachfrage oder in der Verfügbarkeit von Ressourcen zu reagieren.
Darüber hinaus kann die Optimierung der Lieferkette (Supply Chain) durch KI dazu beitragen, Engpässe zu vermeiden und die Lagerhaltung effizienter zu gestalten.
Predictive Maintenance
Predictive Maintenance ermöglicht einen proaktiven und datengesteuerten Ansatz für die Anlagenwartung in der pharmazeutischen Industrie. Im Gegensatz zur reaktiven und präventiven Wartung, bei der Probleme mit der Anlage erst dann behoben werden, wenn es bereits Störungen gab, oder bei der exzessive Wartungspläne erstellt werden, umfasst der proaktive Ansatz der Predictive Maintenance die kontinuierliche Überwachung der Anlagenleistung, die Analyse von Sensordaten in Echtzeit und die Anwendung von KI- und ML-Algorithmen, um Muster, Anomalien oder frühe Anzeichen für Verschleiß an der Anlage zu erkennen.
Durch den Einsatz von Predictive Maintenance können pharmazeutische Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten minimieren und die Lebensdauer der Anlagen verlängern. Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysen ermöglichen es, Wartungsarbeiten genau dann durchzuführen, wenn sie benötigt werden, wodurch unnötige Wartungskosten vermieden werden. Zudem kann die Produktionsqualität gesteigert werden, da die Anlagen stets in optimalem Zustand gehalten werden, was das Risiko von Produktionsfehlern verringert.
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Diese Sammlung von Anwendungsfällen stellt nur einen kleinen Ausschnitt aus den Chancen dar, die sich durch KI im Pharmaumfeld ergeben. Haben wir ihr Interesse geweckt? Dann sprechen sie uns gerne an!
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