Améliorer les processus de production pharmaceutique

Pour rester agiles sur le marché actuel, il est important pour les entreprises pharmaceutiques d'intensifier leurs efforts de digitalisation et d'acquérir une réactivité opérationnelle. Cet eBook complet explore comment les organisations peuvent tirer parti des technologies d'intelligence artificielle générative et d'apprentissage automatique pour améliorer les processus de production et mettre en œuvre une amélioration continue. Alors que le secteur est confronté à des défis allant des pénuries de compétences à la volatilité de la chaîne d'approvisionnement, les solutions basées sur l'IA offrent des moyens puissants d'extraire des informations exploitables des données de fabrication et de transformer les opérations.

Relever les défis de la production pharmaceutique grâce à l'IA

Les fabricants de produits pharmaceutiques sont confrontés à de multiples défis spécifiques : un déficit croissant de compétences avec le départ à la retraite des travailleurs expérimentés, des problèmes de gestion de la main-d'œuvre distribuée, des modèles d'offre et de demande imprévisibles et la pression pour réduire les coûts opérationnels tout en maintenant la qualité.

Les technologies d'IA peuvent relever ces défis grâce à la maintenance prédictive qui prévoit les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent, aux modèles de prévision de la qualité qui identifient les problèmes potentiels avant les tests de fin de ligne et aux systèmes d'optimisation énergétique qui réduisent la consommation tout en maintenant la production. La méthodologie Définir, Mesurer, Analyser, Implémenter et Contrôler (DMAIC) sert de cadre pour l'amélioration continue, et l'IA accélère chaque phase.

L'avantage concurrentiel de l'IA

La valeur de la fabrication pilotée par l'IA va au-delà des paramètres opérationnels pour créer un avantage concurrentiel. En mettant en œuvre la maintenance prédictive, les entreprises peuvent passer d'approches réactives à proactives, améliorant de façon mesurable l'efficacité globale des équipements (OEE) et réduisant le coût total de possession (TCO). Les modèles de prédiction de qualité permettent aux opérateurs de traiter les écarts en temps réel et de réduire les non-conformités.

Lisez l'eBook et découvrez comment l'IA peut aider à rendre vos opérations plus compétitives.