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Data Mining in der Pharma-Industrie

Data Mining
Fehleranalyse schnell und günstig

Mit dem Data Mining-Tool von Bosch lassen sich unter Anwendung statistischer Methoden große Datenmengen auf kleinste Effekte untersuchen. Bild: Bosch
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Bosch Packaging Technology stellt auf der Achema (11. – 15. Juni 2018 in Frankfurt am Main) seine neue Data Mining Dienstleistung vor, die im Rahmen des Pharma Service für feste Darreichungsformen angeboten wird. Hierfür laufen bei der Bosch-Tochter Hüttlin die Fäden zusammen. Ziel ist es, im Sinne von Industrie 4.0 bereits vorhandene Maschinendaten effektiver auszuwerten, um Fehlerursachen (Root Causes) zu identifizieren und zu beseitigen.

„Bislang wurden etwa 50 Prozent der Abweichungen als ‚menschliches Versagen‘ eingestuft“, so Dr. Marc Michaelis, Experte für kontinuierliche Fertigung und Prozessverifizierung bei Hüttlin. „Wir gehen aber davon aus, dass dies bei höchstens zehn Prozent wirklich zutrifft“. Der Rest werde oftmals aufgrund zu geringer Informationen fehlinterpretiert. Dabei lägen in der Regel genügend Daten vor, um den Ursachen tiefer auf den Grund zu gehen. Es fehle jedoch an Know-how und Zeit, die Daten richtig auszulesen. Erste Projekte hätten gezeigt, dass sich dank Data Mining neue Muster und Fehlerquellen im Produktionsablauf erkennen und beheben lassen, um langfristig eine stabile Produktqualität zu erzielen.

Maschinendaten interpretieren

Mit dem Data Mining-Tool von Bosch lassen sich unter Anwendung statistischer Methoden große Datenmengen auf kleinste Effekte untersuchen. Grundsätzlich reichen bereits Daten aus zwei Produktionschargen, um erste Rückschlüsse zu ziehen. Je mehr Daten über einen längeren Zeitraum für die Evaluation zur Verfügung stehen, desto mehr Details lassen sich ermitteln. Dazu benötigt es lediglich Maschinensensoren, die bei fast allen historischen Maschinen bereits Daten erfassen, und das passende Werkzeug, um die Daten ans Licht zu holen.

„Um die vorhandenen Daten effektiver zu nutzen, bedarf es keiner großen Investitionen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Verknüpfung des Wissens unterschiedlicher Disziplinen“, so Michaelis. Bosch verfüge nicht nur über das nötige technische Know-how, sondern auch über umfangreiche Prozessexpertise in der Produktherstellung der eigenen Kunden. Um Ursachen für Abweichungen im Prozess zu eruieren, die nicht auf den ersten Blick offensichtlich sind, habe man sich mit den Statistik-Experten aus Bosch Center for Artificial Intelligence and Corporate Research in Deutschland und den USA zusammengetan. Gemeinsam wolle man den Datenschatz heben.

Das Potenzial dieses Ansatzes konnte bereits bei verschiedenen Kundenprojekten erfolgreich demonstriert werden. Bei einem Kunden, der plötzlich die Fehlermeldung „out of specification“ bekam, gingen die Bosch-Experten der Ursache systematisch auf den Grund. Die erfassten Daten ergaben, dass ein bestimmtes Ventil für die Abweichung verantwortlich war. Im Vorfeld wurde das Ventil jedoch ausgeschlossen, da es in Bezug auf die Produktqualität als unkritisch eingestuft wurde. Dank der Datenanalysen ließen sich tiefere Zusammenhänge ermitteln und eine bislang nicht bedachte Verkettung erkennen. „Schließlich fanden wir heraus, dass das Ventil uns einen indirekten Hinweis auf einen falschen Gasstrom im System lieferte, der nicht offensichtlich zu sehen war. Durch eine Rekalibrierung des Systems ließ sich das Problem leicht lösen“, erläutert Michaelis.

Konstant hohe Qualität

Gerade in der Pharmaindustrie ist eine konstant hohe Produktqualität ein entscheidender Faktor, da Behörden wie die FDA und EMA strenge Richtlinien in Bezug auf Prozessverständnis, -überwachung sowie -validierung vorgeben. „Um eine erfolgreiche Fehlerursachenanalyse und Prozessverbesserungen vorzunehmen oder eine Kontrollstrategie im Rahmen der kontinuierlichen Prozessverifizierung zu entwickeln, stellen wir Kunden unseren neuen Data Mining-Service zur Verfügung“, so Dr. Marc Michaelis. „Wir freuen uns über weitere Projekte, um gemeinsam mit unseren Kunden den Industrie-4.0-Weg zu gehen.“ (ig)


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