Prädiktive Fertigung in der Plasmaverarbeitung

Auf einen Blick

• Branche: Biopharma
• Anwendungsbereich: Prädiktive Entscheidungsunterstützung
• Lösung: INOSIM Foresight mit Live-Produktionsdaten
• Fokus: Bedienerunterstützung, Engpasserkennung sowie Störungs- und Instandhaltungsmanagement
• Nutzen: Höhere Transparenz, effizienterer Ressourceneinsatz und gesteigerte Kapazität

Die Herausforderung: Komplexität beherrschbar machen

Die Produktionsanlage vereint mehrere parallele Fertigungslinien mit gemeinsam genutzten Ressourcen und Versorgungsmedien. Dieses Konzept ermöglicht zwar eine hocheffiziente Produktion, führt jedoch gleichzeitig zu komplexen und dynamischen Abhängigkeiten zwischen Batch-Planung, Anlagenverfügbarkeit, Medienversorgung, Bedienertätigkeiten und der laufenden Instandhaltungsplanung. Eine effiziente Produktion kann daher nur durch eine optimale Steuerung des Shopfloors und eine enge Koordination durch das Betriebspersonal sichergestellt werden.

Ohne prädiktive Unterstützung müssen operative Entscheidungen in diesem anspruchsvollen Umfeld auf Basis von Erfahrung und Intuition getroffen werden. Dies wird insbesondere dann zur Herausforderung, wenn ungeplante Ereignisse oder Verzögerungen den Produktionsablauf beeinflussen oder Mitarbeitenden noch die notwendige Erfahrung fehlt. Anstehende manuelle Tätigkeiten, potenzielle Engpässe oder Störungen werden häufig erst dann sichtbar, wenn kaum noch Zeit für Gegenmaßnahmen bleibt. Dies kann zu GMP-relevanten Abweichungen, Ineffizienzen und vermeidbaren Produktionsverlusten führen.

Ergebnisse

↑ +10 % Produktionskapazität

↑ Bis zu 50 % schnellere Einarbeitung von Bedienpersonal

↑ Höhere Planungssicherheit

↑ Mehr Transparenz im laufenden Betrieb

↓ Weniger Verzögerungen und Wartezeiten

Die Lösung: Ein vorausschauender Digital Twin für den täglichen Betrieb

INOSIM Foresight verbindet ein dynamisches Simulationsmodell mit Echtzeit-Produktionsdaten. Anstatt lediglich den aktuellen Zustand der Produktion abzubilden, berechnet das System zukünftige Entwicklungen und übersetzt diese Vorhersagen in konkrete, handlungsrelevante Informationen für Betrieb, Produktionsplanung und Management.

Eine zentrale Funktion ist das Operator Taskboard. Es visualisiert anstehende manuelle Tätigkeiten über verschiedene Produktionsbereiche hinweg und unterstützt Operatoren dabei zu erkennen, welche Aufgaben wann anstehen und welche Priorität sie haben. Darüber hinaus macht das Taskboard potenzielle Risikofaktoren sichtbar, beispielsweise GMP-relevante Zeitfenster oder Fristen, die zu überschreiten drohen. Dadurch können Teams ihre Aktivitäten auf dem Shopfloor besser koordinieren und frühzeitig auf Veränderungen im Produktionsplan reagieren.

Ergänzend stellen rollenspezifische Dashboards dieselbe prädiktive Sicht auf die Produktion für unterschiedliche Stakeholder bereit. Produktionsplaner können Zeitpläne dynamisch anpassen und Personalbedarfe frühzeitig erkennen. Instandhaltungsteams erhalten Transparenz über geeignete Wartungsfenster, während das Management künftige Leistungsentwicklungen und potenzielle Risiken überwachen kann, bevor diese die Produktion beeinträchtigen.

Das Ergebnis: Eine vorausschauende, datenbasierte Steuerung der Produktion, die schnellere Entscheidungen ermöglicht, die Ressourcennutzung verbessert und einen stabileren Betrieb unterstützt.

Der Nutzen

In komplexen pharmazeutischen Produktionsumgebungen reicht es heute nicht mehr aus, ausschließlich den aktuellen Anlagenzustand zu überwachen. Entscheidend ist die Fähigkeit, den nächsten kritischen Schritt zu erkennen, bevor er zum Problem wird.

INOSIM Foresight macht Simulation zu einem operativen Werkzeug für den täglichen Betrieb. Durch den Einsatz eines prädiktiven Digital Twins erhalten Produktionsteams einen Blick in die Zukunft ihrer Prozesse und können Veränderungen frühzeitig erkennen, Abläufe besser koordinieren und Entscheidungen mit größerer Sicherheit in Echtzeit treffen.

Das Ergebnis sind höhere Planungssicherheit, schnellere Reaktionszeiten und eine stabilere, effizientere Produktion selbst in hochkomplexen Batch-Prozessen.