上海に本拠を置く トーフロン・サイエンス・アンド・テクノロジー・カンパニーです 製薬用冷凍乾燥機と統合された無毒処理システムの リーダーメーカーです5月29日に人工知能を駆使した 知的メンテナンスプラットフォームを公開しました.
プラットフォームには冷凍乾燥機やその他の医薬品機器が含まれます.
機械学習,軽量な自然言語処理 (NLP) とエッジコンピューティング技術を統合し,重要なコンポーネントのリアルタイム健康モニタリングを可能にします.サーボモーターとポンプシステムを含む.
また 発生する欠陥パターンの正確な予測も可能です
医療機器の維持には 3つの課題があります 予期せぬダウンタイム損失,高い労働コスト,データの追跡性を確保するための厳格なコンプライアンス監査.
従来の反応性修理と定期的な検査モデルは,現代的な品質,生産性,規制基準を満たすのに不十分であることがますます証明されています.
Tofflonの新しいプラットフォームは,データ収集とモデル訓練からリアルタイム警報,故障診断,メンテナンスの実行.
このシステムは GMPとFDAの監査データ追跡性要件を満たし, 監査時間を大幅に短縮し, 隠された欠陥を積極的に特定し, 計画外の停止を最小限に抑えます.批量拒否率を減らす.
このプラットフォームは故障検出以外にも 重要な改善をもたらします
経験豊富なエンジニアの黙秘知識をデジタル資産に変換することで メンテナンス障壁を軽減し,若いスタッフが専門家レベルのトラブルシューティングを行うことができます
修理の平均時間は,第二レベルの根本原因の特定によって著しく短縮され,生産継続が保証されます.
システムはまた,失敗事例の独自の知識基盤を構築し,経験豊富なスタッフが組織を去るときに技術的な専門知識が失われるのを防ぐ.
エネルギー消費も注目すべき分野です.このプラットフォームは,時間,地域,地域,地域を比較する分析ツールを使用して,リアルタイムで電気,水,ガス消費データを収集します.設備の種類.
エネルギーモニタリングと異常警報から最適化制御まで
その結果,医薬品メーカーが GMP 準拠を維持し,過度のエネルギー使用シナリオ,例えば過度に指定された清潔度レベルや無効機器運用などのシナリオを特定することができます.
