Automazione e serializzazione, insieme “digital transformation”, sono realtà grazie al piano “Industria 4.0”. Le procedure interne delle aziende convergono così verso la massima Business Continuity, unita a politiche di sostenibilità e Green Economy. La Robotic Process Automation consente agli operatori di fare sempre meno ricorso a procedimenti manuali, riducendo i costi, migliorando efficacia e sicurezza del prodotto. In ambiente qualità e farmacovigilanza è possibile, con la serializzazione, coordinare rilevamento, raccolta e valutazione dati, con conseguente risparmio di tempo. In una CRO l’automazione può semplificare la collaborazione per fornire un punto di accesso centrale a trial, monitor, investigatori e ricercatori clinici.
I cambiamenti introdotti negli anni hanno portato le GMP ad evolversi da semplice lista di requisiti obbligatori a vero e proprio paradigma culturale, sviluppandosi attraverso il Quality Risk Managment nella gestione del rischio durante l’intero ciclo di vita del prodotto.
La risposta dell’industria ha portato le aziende ad aggiornare i loro processi interni. I sistemi di qualità moderni si basano su una fase di analisi del rischio e progettazione molto più articolata e complessa, che parte dalla base e si estende alla totalità del processo produttivo in modo ciclico.
Manutenzione predittiva e lean approach
La manutenzione “a guasto” e “preventiva” sono approcci alla manutenzione di vecchia concezione. Essi presentano tempi di attesa e costi più o meno lunghi e non assicurano la Business Continuity. La manutenzione predittiva “on-condition” è un metodo capace di incrementare l’efficienza di macchinari e componenti ed evitare periodi di fermo-produzione. L’evoluzione naturale è l’Iintelligent Predictive Maintenance (IPdM) nella quale la macchina procede in automatico alla correzione dell’anomali e modifica il proprio comportamento.
Il fine dei “Big Data” è quello di sviluppare nuove forme di lettura e conoscenza, pensate sia per un utilizzo contingente (es. dati da sensori e videocamere), sia l’analisi dei fenomeni individuabili attraverso una lettura più “alta” dei dati (es. tendenze nei feedback dei clienti).
Sotto la spinta di questi aspetti, insieme ai nuovi standard di Data Integrity, viene la necessità di adeguare macchine e impianti in dotazione con interventi di impegnativi e costosi ma necessari.
Automation Day, Milano – 27 Giugno 2019. Perché esserci
Automation Day cerca di rispondere a queste tematiche e di fornire gli elementi necessari ai professionisti del settore Life Science su tutti i livelli (ingegneristico, manageriale, officer, operatori, ecc.) che dovranno affrontare in prima persona queste nuove sfide. La convinzione alla base è che ogni risorsa e funzione all’interno del processo produttivo abbia un proprio peso e debba quindi essere orientata al massimo risultato per aumentare il valore complessivo del prodotto o del servizio offerto.
m-Squared consulting, che da anni fornisce consulenza e formazione ad alcune delle più importanti aziende del comparto Life Science, ha organizzato questo evento invitando alcuni tra i più importanti esponenti del settore per confrontarsi su un tema che rappresenta una sfida che le aziende italiane non possono “perdere” né sottovalutare, anche in virtù del fatto che rappresentano il primo polo europeo per produzione di farmaci.
