AUTOMATIZACIÓN EN LA INDUSTRIA FARMACÉUTICA 1 Transformar la producción implementando Inteligencia Artificial puede ayudar a los fabricantes del sector a prolongar la vida útil de sus equipos, mejorar el OEE y detectar acontecimientos inesperados para prevenir fallos de información más rápida y eficiente para el proceso de toma de decisiones. Además, los usuarios pueden analizar e intervenir en el proceso en tiempo real, exactamente donde ocurre la acción, mejorando el rendimiento de forma autónoma con la IA y el Machine Learning. Al aprovechar la Inteligencia Artificial en el ‘Edge’, las compañías far- macéuticas obtienen la mayor parte de su computación en la nube con datos preprocesados y agregados a nivel de máquina, redu- ciendo la infraestructura IT requerida para un flujo de datos óptimo. ¿Cómo funciona la IA en el ‘Edge’? En una máquina de embalaje, un controlador de máquina ofrece control sincronizado de todos los dispositivos de la máquina y fun- cionalidades avanzadas como motion, robótica y conectividad de bases de datos. Un controlador de máquina equipado con IA fusiona además las funciones de control de la máquina con el procesamiento de IA en tiempo real. Un controlador IA presenta inteligencia adap- tativa, que lo acerca a la acción y lo ayuda a aprender a distinguir los patrones normales de los anormales a nivel de máquina. Este tipo de solución se usa principalmente en el proceso de empaque y producción en los puntos donde el cliente está experi- mentando los mayores problemas de eficiencia (cuellos de botella). Los procesos adquieren inteligencia en base a los hallazgos y mejo- ras anteriores que se han realizado y, posteriormente, conducen a una optimización holística de todo el proceso de fabricación. Un buen ejemplo es una aplicación de embotellado: las botellas se transportan a través de una cinta transportadora y se llenan. El controlador de IA aprende cómo se ve una situación normal cuando no se producen fallos. En caso de que exista una perturba- ción, como un bloqueo que causa fricción selectiva, el controlador de IA detectará estas anomalías. El proceso de llenado se detendrá brevemente y se reanudará cuando el proceso se estabilice. Esto evita que se produzcan, por ejemplo, derrames de líquido en la línea de empaque, lo que a su vez ayuda a reducir el tiempo de inac- tividad y el desperdicio de la máquina. (*) Achieving Operational Excellence, Paquin, R, Prouty, K, Aberdeen Group, July 2015 • 1 6 6 en términos de infraestructura e IT. Estas soluciones también fun- cionan con una abrumadora cantidad de datos que son laboriosos y requieren mucho tiempo para ser preparados y procesados. La cuestión del valor añadido todavía sigue siendo un poco truculenta para los proveedores, que no pueden determinar si la inversión en IA generará tasa de retorno ni cuánta. El hecho de que los diseños de sistemas para la industria de producción sean generalmente complejos y únicos es otro factor a tener en cuenta. Teniendo en cuenta estas condiciones, ¿cómo vamos a diseñar e integrar una IA que genera valora añadido tangible en el proceso de producción? Si bien la nube es más adecuada para manejar Big Data y llevar a cabo análisis masivos a largo plazo, la IA en el ‘Edge’ es crucial para las aplicaciones en tiempo real. Este enfoque ofrece más flexibilidad y tiempos de respuesta más rápidos, por lo que los entornos de producción pueden obtener un mejor uso del análisis de datos en lugar de depender de la computación en la nube. En lugar de analizar laboriosamente un gran volumen de datos en busca de patrones de conducta, además de los procesos que se están ejecutando, es importante abordar las cosas desde la otra perspectiva. La tecnología es necesaria cuando los algoritmos de IA requeridos están integrados en el sistema de control de la máquina, creando así un marco para la optimización en tiempo real en el ‘Edge’, en la máquina y para la máquina. ¿Qué ofrece la IA en el ‘Edge’ a las compañías farmacéuticas? Con la IA en el ‘Edge’, los fabricantes de productos farmacéuti- cos pueden controlar mejor la complejidad y la seguridad de los procesos. Aunque la cantidad de datos sigue siendo enorme, las compañías necesitan menos recursos en términos de hardware, infraestructuras de comunicación y capacidades de procesa- miento a nivel de empresa. Se requiere tecnología que ofrezca una integración perfecta en la nube, directamente desde el controlador de la máquina con protocolos IIoT seguros e integrados. Con IA en el ‘Edge’, las orga- nizaciones pueden ampliar sus capacidades de procesamiento y análisis con algoritmos de IA a nivel de máquina, beneficiándose