Uno dei temi centrali nelle Operations Life Sciences \u00e8 la capacit\u00e0 di coniugare continuit\u00e0 produttiva, qualit\u00e0 del prodotto, affidabilit\u00e0, sostenibilit\u00e0 energetica e rispetto dei requisiti di compliance. Le macchine energivore, insieme ai sistemi di building, HVAC e utilities, contribuiscono in modo significativo al bilancio energetico di un sito farmaceutico e alle relative emissioni dirette e indirette.<\/p>\n
Il problema non \u00e8 soltanto ridurre i consumi, ma farlo senza compromettere la stabilit\u00e0 del processo produttivo. Fermate e ripartenze non ottimizzate, transitori termici, cicli di riscaldamento e variazioni non pianificate possono generare inefficienze energetiche, incremento del downtime, perdita di produttivit\u00e0 e maggiore rischio di deviazioni e problematiche.<\/p>\n
Una soluzione consiste nell\u2019utilizzo di una piattaforma IIoT di Data Analytics integrata con algoritmi di Machine Learning e logiche di AI Optimizer, in grado di trasformare i dati operativi in informazioni predittive, affidabili e adatte al reale bisogno di fabbrica.<\/p>\n
Il percorso si articola in quattro passi essenziali:
\n\u00b7\tRILEVAZIONE dei dati di campo
\n\u00b7\tCONTESTUALIZZAZIONE dei dati attraverso la correlazione con pianificazione produttiva, duty cycle, condizioni operative e parametri di processo
\n\u00b7\tOTTIMIZZAZIONE mediante algoritmi di Machine Learning capaci di riconoscere pattern gi\u00e0 osservati, prevedere i carichi successivi e suggerire strategie operative pi\u00f9 efficienti
\n\u00b7\tVALIDAZIONE delle logiche decisionali in un contesto GMP-compliant, garantendo tracciabilit\u00e0, affidabilit\u00e0 e controllo del rischio regolatorio.<\/p>\n
Nel caso di un termocompressore a servizio di una sala acque, ad esempio, il sistema pu\u00f2 prevedere le successive richieste di carico ed evitare fermate non necessarie, modulando il regime operativo in funzione del consumo atteso. Questo consente di minimizzare i transitori inefficienti, ridurre il numero di startup e prevenire ritardi a fine ciclo.<\/p>\n
Benefici per il cliente:
\n\u00b7\tRiduzione downtime e inefficienze, fino a 2 startup in meno per ciclo e assenza di ritardi finali
\n\u00b7\tMigliore stabilit\u00e0 processo produttivo
\n\u00b7\tRiduzione consumi energetici ed emissioni
\n\u00b7\tMiglioramento OEE e sostenibilit\u00e0 complessiva del sito
\n\u00b7\tRiduzione TCO lungo il ciclo di vita della macchina, con benefici economici su 20 anni nell\u2019ordine delle sei cifre.<\/p>","protected":false},"template":"","categoria-relatore":[106],"class_list":["post-8041","relatore","type-relatore","status-publish","hentry","categoria-relatore-masco-group-con-la-partecipazione-di-pierrel-e-di-pat-way"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/simposio.afiscientifica.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/relatore\/8041","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/simposio.afiscientifica.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/relatore"}],"about":[{"href":"https:\/\/simposio.afiscientifica.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/relatore"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/simposio.afiscientifica.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8041"}],"wp:term":[{"taxonomy":"categoria-relatore","embeddable":true,"href":"https:\/\/simposio.afiscientifica.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categoria-relatore?post=8041"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}