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Automazione

Pharma 4.0 / Analisi dati e intelligenza artificiale per l’industria farmaceutica

Le innovazioni di Aveva e Factory Software per tutta la filiera produttiva

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L’impatto della tecnologia sull’industria farmaceutica e l’innovazione dei processi produttivi grazie all’analisi dati avanzata e all’intelligenza artificiale per aumentare la qualità, la sicurezza, la sostenibilità della produzione farmaceutica: sono questi i temi affrontati da Aveva e Factory Software all’interno dell’evento “Evoluzione digitale nell’industria farmaceutica”.

Tra i partecipanti, oltre a professionisti dell’industria farmaceutica e life science dell’intera filiera produttiva e aziende produttrici di farmaci e principi arrivi, come Italfarmaco, Olon e Dompè Farmaceutici, specializzate nella progettazione e produzione di macchine automatiche per il processo e il confezionamento di prodotti, come Ima, nella fornitura di sistemi di controllo dei processi produttivi in ambito industriale (Acrotecna), system integrator (Ersistemi ed E-matica) e società di consulenza del digital manufacturing (LifeBee e Capgemini).

Ilaria Michelizzi, southern Europe presales manager di Aveva, e Alessandro Bertoli, product marketing manager di Factory Software Italia, hanno aperto i lavori illustrando una roadmap per l’adozione del Pharma 4.0 in ogni fase della filiera produttiva fondata su tre pilastri: monitoraggio e controllo (un’infrastruttura solida consente di raccogliere e unificare i dati in tempo reale, monitorando asset e processi da un’unica a scopo di supervisione e controllo dei processi operativi, per migliorare la produzione; data management (la varietà e l’enorme mole di dati industriali richiede una piattaforma centralizzata che permetta di razionalizzarli e contestualizzarli con sistemi e processi lungo l’intera supply chain, supportare modelli prescrittivi e predittivi per accelerare e rendere più consapevole il processo decisionale e per il miglioramento dell’operatività aziendale); applicazioni avanzate: dal dato all’azione (trasformati i dati in informazioni fruibili, è possibile aggiungere ulteriori livelli di digitalizzazione con software specifici che intervengono su pianificazione, performance, simulazione e manutenzione per ottimizzare l’intera produzione).

Monitoraggio e controllo
Matteo Renzaglia, technical sales consultant di Factory Software Italia, ha illustrato l’importanza delle soluzioni di monitoraggio e controllo dei dati per avviare il percorso di digitalizzazione, presentando tre soluzioni di Aveva: System Platform, (monitoraggio, controllo e attuazione dei dati raccolti dalle linee produttive, per eseguire modellazioni e archiviare le informazioni utili per analisi interne e processi di audit), Batch Management (guida e automatizza la produzione di lotti e ricette, garantendo qualità e tracciabilità e massimizzando l’uso delle risorse); Report (aggrega i dati per creare report dinamici e personalizzati con funzioni statistiche).

Luca Carlettin, automation & validation manager di Italfarmaco, ha riportato l’esperienza dell’azienda nel rinnovamento del sistema Scada nel dipartimento di produzione dei farmaci iniettabili, accompagnato da Massimiliano Annunziata, sales director di Ersistemi, evidenziando i vantaggi operativi e normativi derivanti dall’adozione di queste tecnologie.
Marco Dallera, corporate automation manager di Olon, con Elia Longoni, automation engineer di Acrotecna, ha raccontato il percorso di implementazione di Aveva System Platform, evidenziando i vantaggi operativi per la modellazione degli asset e la definizione di librerie riutilizzabili e i benefici normativi derivanti dall’adozione di queste tecnologie.

Data Management: dai dati industriali decisioni strategiche
Nella tavola rotonda moderata da Ilaria Michelizzi, southern Europe presales manager di Aveva, Paola Maron Pot, engineering process validation & automation senior manager di Dompé farmaceutici, Costantino Santoli, senior lifescience industry specialist di E-matica, e Marco Minardi, automation manager di Ima Active, hanno condiviso le proprie esperienze nell’adozione di Aveva Pi System, la piattaforma che raccoglie, storicizza e struttura i dati raccolti da impianti, macchine e laboratori, ottimizzandone l'archiviazione, la contestualizzazione e l’integrazione delle informazioni.
La sessione dedicata al Data Management si è conclusa con l’intervento di Marco Luchini, associate manager della società di consulenza LifeBee, che ha illustrato il percorso di implementazione di una roadmap di digital manufacturing nelle aziende del settore farmaceutico

Applicazioni avanzate: dal dato all’azione
La seconda tavola rotonda, condotta da Alessandro Bertoli, product marketing manager di Factory Software Italia, ha visto la partecipazione di Cristina Peretti, southern Europe presales manager & engineering Bu di Aveva, Luca Bruni, specialist sales account manager di Aveva e Matteo Renzaglia, technical sales consultant di Factory Software Italia, mostrando l’impatto dell’applicazione di software specifici su scheduling, perfomance, process Simulation.

Verso il Pharma 5.0
Hans-Otto Weinhold, solution architect di Aveva, ha chiuso l’evento presentando Aveva Connect, piattaforma cloud-based che aggrega dati, modelli digitali e applicazioni analitiche in un ambiente sicuro e collaborativo. All'interno di un unico contesto applicativo, Connect riunisce i dati, il digital twin, l'intelligenza artificiale industriale. Un focus particolare è stato dedicato all’AI Industrial Assistant, assistente virtuale basato su intelligenza artificiale generativa integrato nella piattaforma, capace di rispondere in linguaggio naturale a interrogazioni complesse su dataset industriali distribuiti.
L’intervento di Mina di Nola, account manager pharma di Capgemini, e di Lukas Markwalder, director digital manufacturing operations di Capgemini, ha permesso di approfondire il caso d’uso di Roche, che si è rivolta ai servizi dati Connect per aggregare e contestualizzare in modo efficiente i dati provenienti da numerosi sistemi on-premise e semplificare le pipeline di dati verso strumenti di analisi.