PL
EN
Zespoły produkcyjne i jakościowe w branży farmaceutycznej działają pod stałą presją utrzymania bezbłędnych standardów. Jednak wiele procesów mających na celu wykrywanie błędów nadal opiera się na kontroli manualnej, systemach opartych na regułach oraz dokumentacji papierowej. To podejście coraz trudniej skalować.
Wzmacniamy nasze kompetencje w obszarze Computer Vision dzięki dwóm nowym specjalistom, którzy wnoszą bogate doświadczenie w budowie modeli wizyjnych do inspekcji w produkcji farmaceutycznej. To dobry moment, aby pokazać, co nowoczesne Computer Vision może zrobić dla Twoich operacji.
Inteligentniejsza inspekcja wizualna na linii produkcyjnej
Modele wizyjne oparte na AI uczą się, jak wygląda stan prawidłowy, i wykrywają wszelkie odchylenia – nie tylko wcześniej zdefiniowane typy defektów. Błędy etykietowania, nieprawidłowości w pakowaniu, uszkodzenia produktu oraz nietypowe zachowania maszyn są widoczne w czasie rzeczywistym, bezpośrednio z kamer już zainstalowanych na linii.
Wykrywanie tego, czego wcześniej nie zauważano
Zamiast czekać na kumulację defektów, systemy wykrywania anomalii sygnalizują wczesne oznaki problemów zanim przerodzą się one w zdarzenia jakościowe. Zmienia to nadzór nad produkcją z okresowych, manualnych przeglądów na ciągłe, zautomatyzowane monitorowanie.
Odblokowanie danych ukrytych w dokumentach GMP
AI do rozpoznawania dokumentów automatycznie wyodrębnia uporządkowane dane z papierowych zapisów serii, logbooków i checklist. Redukuje to ręczne przepisywanie danych, wykrywa brakujące wpisy i poprawia gotowość do audytów inspekcyjnych.
Te możliwości są częścią StatSoft Pharma Suite, zaprojektowanego tak, aby integrować się z istniejącą infrastrukturą produkcyjną. Jeśli rozważasz, gdzie Computer Vision może znaleźć zastosowanie w Twojej strategii jakości lub produkcji, zapraszamy do rozmowy.
Autorka: Juliane Berek, StatSoft
Juliane Berek od ponad 15 lat zajmuje się badaniem sposobów generowania wiedzy i wartości na podstawie danych. Jako partner klienta doradza klientom StatSoft w zakresie nauki o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.