{"id":14436,"date":"2019-03-08T09:39:55","date_gmt":"2019-03-08T15:39:55","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14436"},"modified":"2019-03-08T09:39:55","modified_gmt":"2019-03-08T15:39:55","slug":"la-inteligencia-artificial-en-la-linea-de-fabricacion-para-la-industria-farmaceutica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-en-la-linea-de-fabricacion-para-la-industria-farmaceutica\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial en la l\u00ednea de fabricaci\u00f3n para la industria farmac\u00e9utica"},"content":{"rendered":"
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\u00bfC\u00f3mo pueden beneficiarse los fabricantes farmac\u00e9uticos de las \u00faltimas tecnolog\u00edas de control de maquinaria? \u00bfY si fuese posible desarrollar un modelo de Machine Learning que fuese capaz de predecir momentos cr\u00edticos en la cadena de producci\u00f3n o riesgo de colapso y se anticipase en la solicitud de piezas de recambio? \u00bfO qu\u00e9 si tuviera acceso a un controlador industrial con Inteligencia Artificial incorporada, que use el reconocimiento de patrones para predecir una desviaci\u00f3n injustificada en su l\u00ednea de llenado que, de otra forma, nunca podr\u00eda haber detectado?<\/p>\n<\/div>\n

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Estos ejemplos que pueden sonar ut\u00f3picos pueden ser una realidad gracias a la instalaci\u00f3n de aplicaciones de Inteligencia Artificial en la planta de producci\u00f3n. La disciplina que investiga la Inteligencia Artificial ya tiene varios a\u00f1os de antig\u00fcedad pero, gracias a su desarrollo tecnol\u00f3gico exponencial y al creciente inter\u00e9s por los datos, se est\u00e1 convirtiendo en una de las tecnolog\u00edas m\u00e1s prometedoras de la Industria 4.0.<\/p>\n<\/div>\n

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Teniendo en cuenta este contexto, el debate sobre la incidencia de la Inteligencia Artificial en la industria farmac\u00e9utica tambi\u00e9n ha salido a la palestra. La IA ya est\u00e1 siendo utilizada en muchas compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas, ayudando en el an\u00e1lisis de datos masivos que les permite mejorar sus procesos de I+D y la gesti\u00f3n de plantas. Adem\u00e1s, la IA tambi\u00e9n ofrece significativas ventajas en las aplicaciones de packaging a nivel de m\u00e1quina, permitiendo a los fabricantes redise\u00f1ar sus procesos para ser m\u00e1s flexibles y poder adaptarse a cualquier posible cambio.<\/p>\n<\/div>\n

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Transformar la producci\u00f3n implementando Inteligencia Artificial puede ayudar a los fabricantes del sector a prolongar la vida \u00fatil de sus equipos, mejorar el OEE y detectar acontecimientos inesperados para prevenir fallos.<\/p>\n<\/div>\n

\"foto\"<\/div>\n
La importancia de la excelencia operacional<\/strong><\/h5>\n
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La excelencia operacional es un requerimiento imprescindible para maximizar los gastos de capital (Capex). Al mismo tiempo, los fabricantes farmac\u00e9uticos se enfrentan al reto de dejar de lado los procesos tradicionales y pasar a ciclos de producci\u00f3n m\u00e1s homog\u00e9neos, ligados directamente con la producci\u00f3n, y a la vez m\u00e1s flexibles para poder adaptarse a una demanda cada vez m\u00e1s cambiante.<\/p>\n<\/div>\n

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Adem\u00e1s, la nueva normativa de serializaci\u00f3n farmac\u00e9utica impone mayores exigencias a los fabricantes para garantizar el correcto etiquetamiento de los productos, m\u00e1s preciso y con todos los datos necesarios para su cumplimiento. La customizaci\u00f3n de la etapa final de la fabricaci\u00f3n de productos farmac\u00e9uticos incluye, por ejemplo, la inclusi\u00f3n de datos variables en etiquetas o el uso de un packaging previamente impreso. Esto permite al fabricante personalizar el etiquetado de productos para ciertos mercados, clientes o productos sin tener que almacenar materiales de packaging individuales para cada posible variante. De esta forma, la producci\u00f3n flexible de lotes m\u00e1s peque\u00f1os impone nuevos requisitos para los cambios autom\u00e1ticos y r\u00e1pidos.<\/p>\n<\/div>\n

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Las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas pueden lograr la excelencia operativa mediante la implementaci\u00f3n de Inteligencia Artificial en el \u2018Edge\u2019 o misma l\u00ednea de fabricaci\u00f3n. Sin embargo, tambi\u00e9n requieren un soporte de producci\u00f3n flexible y aut\u00f3nomo, as\u00ed como soluciones de automatizaci\u00f3n de IIoT que abarquen desde la recopilaci\u00f3n de datos hasta la producci\u00f3n inteligente para una integraci\u00f3n perfecta de los mundos de IT y OT. En el caso de los avances necesarios para la Industria 4.0, como el mantenimiento predictivo y la generaci\u00f3n de redes, la producci\u00f3n eficiente, el uso de algoritmos adaptativos ofrece un enorme potencial. Muchas compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas se est\u00e1n dando cuenta de que la IA ofrece una oportunidad para aumentar no solo la Eficacia Global de Equipos Predictivos (OEE) y, por lo tanto, combinar la reducci\u00f3n de costes con la mejora de la productividad, sino tambi\u00e9n para mejorar el an\u00e1lisis de datos para lograr programas de mejora continua como la reducci\u00f3n de residuos o la variabilidad de las operaciones.<\/p>\n<\/div>\n

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De acuerdo con un estudio de Aberdeen (*), aunque las compa\u00f1\u00edas l\u00edderes de la industria han alcanzado valores de OEE del 89%, el todav\u00eda uso de sistemas tradicionales ha hecho que se logren cifras del 74%. Pero, \u00bfy si vamos m\u00e1s all\u00e1 y a\u00f1adimos soluciones de Inteligencia Artificial en la automatizaci\u00f3n? Si se consigue mejorar la calidad y usar el mantenimiento predictivo para reducir los tiempos de inactividad de las m\u00e1quinas, se pueden lograr aumentos de eficiencia muy significativos. De cualquier forma, lo realmente importante de conocer la cifra OEE es obtener informaci\u00f3n de todo el proceso y poder paliar los puntos d\u00e9biles.<\/p>\n<\/div>\n

\u2018Edge y Cloud\u2019 en la industria farmac\u00e9utica<\/strong><\/h5>\n
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\u00bfQu\u00e9 entendemos por IA en el \u2018Edge\u2019? Podemos definir el Machine Learning con Small Data como la espina dorsal de la Inteligencia Artificial. En este nivel, las l\u00edneas y los dispositivos se monitorizan con sensores en tiempo real, y los datos se recopilan y procesan a alta velocidad para la detecci\u00f3n r\u00e1pida de anomal\u00edas. Para convertir la informaci\u00f3n en acci\u00f3n, los fabricantes necesitan un control y monitorizaci\u00f3n eficientes para una relaci\u00f3n m\u00e1s natural y proactiva entre el operador y la m\u00e1quina, implementando una tecnolog\u00eda que re\u00fane todas las \u00e1reas de automatizaci\u00f3n, incluyendo l\u00f3gica, motion, visi\u00f3n, seguridad y visualizaci\u00f3n. Esto ayuda a las empresas a aumentar la productividad de una manera muy flexible.<\/p>\n<\/div>\n

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El procesamiento de Big Data en la nube se puede describir como la parte \u2018cerebral\u2019 de la IA. Esto requiere est\u00e1ndares abiertos y seguros, como el protocolo MQTT y el est\u00e1ndar de comunicaciones OPC de arquitectura unificada para la conversi\u00f3n segura y sencilla de los datos de la m\u00e1quina y del sistema en informaci\u00f3n de alto valor.<\/p>\n<\/div>\n

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Muchas de las soluciones de IA anunciadas en el mercado, que a menudo est\u00e1n basadas en la nube, tienen requisitos importantes en t\u00e9rminos de infraestructura e IT. Estas soluciones tambi\u00e9n funcionan con una abrumadora cantidad de datos que son laboriosos y requieren mucho tiempo para ser preparados y procesados. La cuesti\u00f3n del valor a\u00f1adido todav\u00eda sigue siendo un poco truculenta para los proveedores, que no pueden determinar si la inversi\u00f3n en IA generar\u00e1 tasa de retorno ni cu\u00e1nta. El hecho de que los dise\u00f1os de sistemas para la industria de producci\u00f3n sean generalmente complejos y \u00fanicos es otro factor a tener en cuenta.<\/p>\n<\/div>\n

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Teniendo en cuenta estas condiciones, \u00bfc\u00f3mo vamos a dise\u00f1ar e integrar una IA que genera valora a\u00f1adido tangible en el proceso de producci\u00f3n? Si bien la nube es m\u00e1s adecuada para manejar Big Data y llevar a cabo an\u00e1lisis masivos a largo plazo, la IA en el \u2018Edge\u2019 es crucial para las aplicaciones en tiempo real. Este enfoque ofrece m\u00e1s flexibilidad y tiempos de respuesta m\u00e1s r\u00e1pidos, por lo que los entornos de producci\u00f3n pueden obtener un mejor uso del an\u00e1lisis de datos en lugar de depender de la computaci\u00f3n en la nube. En lugar de analizar laboriosamente un gran volumen de datos en busca de patrones de conducta, adem\u00e1s de los procesos que se est\u00e1n ejecutando, es importante abordar las cosas desde la otra perspectiva. La tecnolog\u00eda es necesaria cuando los algoritmos de IA requeridos est\u00e1n integrados en el sistema de control de la m\u00e1quina, creando as\u00ed un marco para la optimizaci\u00f3n en tiempo real en el \u2018Edge\u2019, en la m\u00e1quina y para la m\u00e1quina.<\/p>\n<\/div>\n

\u00bfQu\u00e9 ofrece la IA en el \u2018Edge\u2019 a las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas?<\/strong><\/h5>\n
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Con la IA en el \u2018Edge\u2019, los fabricantes de productos farmac\u00e9uticos pueden controlar mejor la complejidad y la seguridad de los procesos. Aunque la cantidad de datos sigue siendo enorme, las compa\u00f1\u00edas necesitan menos recursos en t\u00e9rminos de hardware, infraestructuras de comunicaci\u00f3n y capacidades de procesamiento a nivel de empresa.<\/p>\n<\/div>\n

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Se requiere tecnolog\u00eda que ofrezca una integraci\u00f3n perfecta en la nube, directamente desde el controlador de la m\u00e1quina con protocolos IIoT seguros e integrados. Con IA en el \u2018Edge\u2019, las organizaciones pueden ampliar sus capacidades de procesamiento y an\u00e1lisis con algoritmos de IA a nivel de m\u00e1quina, benefici\u00e1ndose de informaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente para el proceso de toma de decisiones. Adem\u00e1s, los usuarios pueden analizar e intervenir en el proceso en tiempo real, exactamente donde ocurre la acci\u00f3n, mejorando el rendimiento de forma aut\u00f3noma con la IA y el Machine Learning.<\/p>\n<\/div>\n

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Al aprovechar la Inteligencia Artificial en el \u2018Edge\u2019, las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas obtienen la mayor parte de su computaci\u00f3n en la nube con datos preprocesados y agregados a nivel de m\u00e1quina, reduciendo la infraestructura IT requerida para un flujo de datos \u00f3ptimo.<\/p>\n<\/div>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la IA en el \u2018Edge\u2019?<\/p>\n

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En una m\u00e1quina de embalaje, un controlador de m\u00e1quina ofrece control sincronizado de todos los dispositivos de la m\u00e1quina y funcionalidades avanzadas como motion, rob\u00f3tica y conectividad de bases de datos. Un controlador de m\u00e1quina equipado con IA fusiona adem\u00e1s las funciones de control de la m\u00e1quina con el procesamiento de IA en tiempo real. Un controlador IA presenta inteligencia adaptativa, que lo acerca a la acci\u00f3n y lo ayuda a aprender a distinguir los patrones normales de los anormales a nivel de m\u00e1quina.<\/p>\n<\/div>\n

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Este tipo de soluci\u00f3n se usa principalmente en el proceso de empaque y producci\u00f3n en los puntos donde el cliente est\u00e1 experimentando los mayores problemas de eficiencia (cuellos de botella). Los procesos adquieren inteligencia en base a los hallazgos y mejoras anteriores que se han realizado y, posteriormente, conducen a una optimizaci\u00f3n hol\u00edstica de todo el proceso de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n

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Un buen ejemplo es una aplicaci\u00f3n de embotellado: las botellas se transportan a trav\u00e9s de una cinta transportadora y se llenan. El controlador de IA aprende c\u00f3mo se ve una situaci\u00f3n normal cuando no se producen fallos. En caso de que exista una perturbaci\u00f3n, como un bloqueo que causa fricci\u00f3n selectiva, el controlador de IA detectar\u00e1 estas anomal\u00edas. El proceso de llenado se detendr\u00e1 brevemente y se reanudar\u00e1 cuando el proceso se estabilice. Esto evita que se produzcan, por ejemplo, derrames de l\u00edquido en la l\u00ednea de empaque, lo que a su vez ayuda a reducir el tiempo de inactividad y el desperdicio de la m\u00e1quina.<\/p>\n

Fuente: Interempresas<\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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