Modelo predictivo en el sector farmacéutico

El cambio del modelo de recambio preventivo al predictivo en el sector farmacéutico permite una optimización de las cadenas de producción. Consiguiendo un ahorro considerable en tiempo y dinero. El futuro del sector Pharma 4.0 pasa por una digitalización de todos sus procesos.

Optimización de tiempos

Realizar cambios de válvulas y otros componentes implican siempre una inversión en tiempo de mano de obra asociada.

Ahorro en costes

Comprar recambios sin saber si se ha exprimido la vida útil supone un gran coste en el largo plazo.

Aumento de la producción

El recambio predictivo está vinculado directamente con la producción, pudiendo aumentar hasta un 25% .

El mantenimiento preventivo (cambiar componentes en base a estimaciones de tiempo de vida) es mucho más caro en el largo plazo ya que no amortizamos cada pieza y malgastamos el tiempo de los operarios en realizar cambios que aún no eran necesarios.

Con la unión de la sensórica y tecnologías como IoT (internet of things), Cloud o Machine Learning podemos implementar el cambio predictivo y tener un control total de la planta de producción.

Las estrategia de recambio constituye un pilar fundamental en cualquier línea de producción industrial.

La evolución de la estrategia de mantenimiento

El mantenimiento correctivo (cambiar los activos cuando dejan de funcionar) dejó paso al mantenimiento preventivo: realizamos un mantenimiento base a recomendaciones del fabricantes o estimaciones propias.

La aparición y evolución de la industria 4.0 tiene un impacto directo en las estrategias de mantenimiento industrial. El mantenimiento predictivo nos permite conocer el estado de los activos en todo momento y actuar en el momento necesario.

mantenimiento predictivo

Tecnologías asociadas al mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo está estrechamente vinculado con la implementación de ciertas tecnologías.

Machine Learning

El recambio predictivo es el primer paso para un producción inteligente basada en los datos y la digitalización de toda la planta. Es preciso configurar un algoritmo de manera individual.

Big Data Analytics

La captación de datos por si sola carece de valor. Con su análisis sistemático podemos optimizar de manera constante y efectiva la producción.

IoT (internet of things)

Explotamos al máximo la información de los sensores y dotamos a toda la planta con la capacidad de intercomunicación entre máquinas.

Cloud Data Storage

No dependemos de cables y por lo tanto podemos deslocalizar la gestión de la planta. Algo muy interesante en la industria farmacéutica en la que los controles de acceso relantizan la entrada y salida de operarios y trabajadores.

Ventajas del mantenimiento predictivo

  • Control y mayor eficiencia en los costes de mantenimiento.
  • Permite detectar o predecir posibles anomalias sin necesidad de tener el equipo parado.
  • Reducción de las reparaciones graves.
  • Incremento en la eficiencia del uso de los activos: mayor disponibilidad.
  • Mejora de la eficiencia de la línea (OEE).
  • Información en tiempo real (paperless).

Ejemplos de aplicación

Cada instalación és única y debemos individualizar nuestra estratégia de recambio industrial para que se adapte exactamente a nuestras necesidades. No obstante hay algunas aplicaciones típicas que pueden servirnos como ejemplo del gran potencial del cambio predictivo.

  • Control de los sistemas de HVAC o de agua a través de la instalación de sensores en bombas y motores.
  • Sensórica en los sistemas de medición de la presión diferencial.
  • Control del consumo de motores.
  • Detección de fugas de vapor a través de sensores de ultrasonido.

Aumento del ROI

La implementación de estas estratégias y la digitalización de la planta permite aumentar el retorno de la inversión en todos nuestros activos. Pudiendo generar un ahorro de entre el 8 y 12%. Permitiendo también un control total de los datos y una mejora de la estratégia a largo plazo.

Un cambio de modelo con partners líderes en el sector

De la mano de partners líderes en su sector como Gemü ofrecemos soluciones en valvulería industrial adaptadas al nuevo modelo de pharma 4.0.

diafragmas de PTFE/EPDM de GEMÜ

Cómo implementar el mantenimiento predictivo

Para implementar correctamente estrategias de mantenimiento predictivo son necesarias algunas acciones y tecnologías en la planta:

  • Conectividad WIFI en toda la planta: Algo necesario para implementar una correcta comunicación digital en toda la instalación.
  • Digitalización de la introducción de los datos: Los sensores siempre recogen datos, pero debemos convertirlos en información digital.
  • Creación de una interfaz "user friendly": A pesar de la automatización, los operarios son más necesarios que nunca para hacer un seguimiento, entender los procesos y desarrollar estrategias.
  • Generación de una base de datos (reportes): Las bases de datos serán el núcleo de nuestro conocimiento y de toda la posterior estrategia en cambio predictivo.
  • Digitalización de los documentos asociados a las máquinas o equipos: El cambio predictivo y toda la Industria 4.0 es "paperless" debemos trabajar con documentos digitales para asegurarnos un flujo rápido y seguro.

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Si tiene alguna duda o precisa de más información sobre nuestra propuesta de recambio predictivo e industria 4.0 no dude en contactarnos sin ningún tipo de compromiso.

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