webinar infraestrutura de dados para a indústria

WEBINAR

Infraestrutura de Dados paraa Indústria Farmacêutica 4.0

INICIAREMOS ÀS 10:00 AM

WEBINAR

Infraestrutura de Dados paraa Indústria Farmacêutica 4.0

INICIAREMOS EM INSTANTES

BEM-VINDOS

Paula Reichert, Regional Sales Manager, OSIsoft

Transformação Digital & Infraestrutura de Dados

Anderson Amaral, Sr. Pre-Sales Engineer

AGENDA

• Visão Geral

• Transformação Digital

• Infraestrutura de Dados

• Use Cases w/ Petter Moree

• Jornada à Inteligência Industrial

• Q&A

VISÃO GERAL

Líderes da Industria se movimentam proativamente

ANTIGO MUNDO

• Coleta de Dados Manuais

• Silos de Dados

• Debates Opinativos

• RISCO: Baixo e Rígido

NOVO MUNDO

• Visibilidade Digital

• Decisões Baseadas em Dados

• Comunicações mais Rápidas

• OPORTUNIDADE: Rápida e Ágil

Não é o mais forte que sobrevive, nem o

mais inteligente, mas o que melhor se

adapta às mudanças

Charles Darwin

Big Data

IIoTIndustria 4.0

Advanced Analytics

The Cloud

Smart Manufacturing

Augmented Reality

Tendências Digitais e o Denominador Comum

Big Data

IIoTIndustria 4.0

Advanced Analytics

The Cloud

Smart Manufacturing

Augmented Reality

Tendências Digitais e o Denominador Comum

DADOS: Todos geram, usam, ou

manipulam Dados Operacionais

Nós acreditamos que PESSOAS

com DADOS podem

TRANSFORMAR NOSSO

OSIsoft

Quem é a OSIsoft?

É uma empresa pioneira

na Transformação Digital

Entregando valor por mais de

40 anos

Implementado em mais de 21.000

sites internacionalmente

Mais de 2 bilhões de Data Streams

Inovando continuamente para

trazer Novas Tecnologias

Operacionais

OSIsoft Lidera o Mercado em Operações Críticas

80%das principais

empresas globalmente

1000+empresas em todo o mundo

8das 10 maiores

globais da Fortune

Óleo &

Energia &

Utilidades

Metais &

Mineração

Farma &

Life Science

Químicas Papel &

Celulose

24das 25

principais empresas

farmacêuticas

37das 50 maiores

empresas químicas e

petroquímicas

145M toneladas por

ano de produção

monitoradas

OSIsoft Apoia a Indústria Farmacêutica

EA customer

OSIsoft Apoia a Indústria Farmacêutica

TRANSFORMAÇÃO

DIGITAL

O que é esta

Transformação Digital?

✓ Transformação Digital é a mudança

associada com a aplicação da tecnologia

digital em todas as áreas de sua empresa.

✓ A Transformação significa que a

aplicações digitais permitem novos tipos de

inovação e criatividade, maiores do que

simplesmente melhorar métodos antigos.

Novas Tecnologias

Aceleração da Transformação Digital

Inteligência Operacional: Nossa Oportunidade

Excelência

Operacional

Transformação

Digital

Redução de

Custos

Inteligência Operacional: Nossa Oportunidade

Excelência

Operacional

Transformação

Digital

Redução de

Custos

Inovação

Novos Serviços

Aumento de

Mundos DiferentesLinguagens Diferentes - Contextos Diferentes

Tecnologia

Operacional (OT)

Tecnologia da

Informação (IT)

Versão Única da Verdade:

Uma Infraestrutura de Dados

• Informações Práticas e em Contexto

• Ambiente que não requer Código

• Suporte à decisão em Tempo Real

INFRAESTRUTURA DE

Conectar Pessoas e Dados Operacionais é Complexo

PessoasDados

Operacionais

ExcelSQL

Complexidade

PI System: Uma Infraestrutura para Operações Críticas

Simplicidade PessoasDados

Operacionais

Uma Infraestrutura impulsiona a Inteligência Operacional

Infraestrutura de Dados

• Conecta OT & IT

• Alinha a Estratégia Corporativa

com a Estratégia de Operações

• Fornece Agilidade para Prosperar

em um Ambiente Dinâmico

• Acelera sua Jornada de Analytics

Que valor Você quer criar Hoje?

PI System: Infraestrutura de Dados para a Indústria Farmacêutica 4.0

APLICAÇÕES E FERRAMENTAS ANALÍTICAS

FONTES DE DADOS

Sistemas de Automação

IoT Gateways

Sistemas de Controle

Sensores Remotos &

Ativos

PESSOAS

Engenheiro de Processo

Gerente de Produção

Analista de Relatórios

Técnico de Sala de Controle

Cientista de Dados

Engenheiro de Manutenção

Monitoramento

em Tempo Real

Analytics, GIS,

BIG Data

Aplicações

Especializadas

Serviços de

Terceiros

Onde a Industria Farmacêutica Encontra Valor?

Conformidade

• Regulamentações:

cGMP, 21 CFR Part 11,

Integridade de Dados

• Validação

• Padronização

x Customização

• Implementação de CPV

Transf. de Tecnologia

• QbD (Qualidade baseadano Projeto) & Design Space (Espaço do Projeto)

• Normalização e Padrõesde Dados

• Virada de Produção

• Right First Time (RFT)

• Avaliação de Risco

Excelência Operacional

• Decisões em Tempo Real

• Integração com ERP/MES

(Nível 3,4)

• CMO/CDMO

• Gerenciamento da

Manutenção

• OEE

• Registro em Papel

• Dados Manuais

• Integração de Dados

• Tempo & Recursos

• EBR & RBE

Relatórios

Onde a Industria Farmacêutica Encontra Valor?

Conformidade Transf. de Tecnologia Excelência OperacionalRelatórios

Obrigado!

Anderson Amaral

Sr. Pre-Sales Engineer

aamaral@osisoft.com

OSIsoft for Life Sciences& Use Cases

Petter Möree, Industry Principal, Life Sciences

• Digitalization in Life Sciences

• Real time data value

• Learning from others

• Q&APetter Moree

Industry Principal Life

Sciences OSIsoft LLC

What is going on?

Data Integrity by Design

• Risk-based

• Process maps

• Data flows

• Flexibility

• Robustness

Ref. Ian Thrussell,

Expert Inspector WHO

(1) ISPE Community of Practice ”Overall Equipment Effectiveness (OEE) and its Applications. 2011

(2) McKinsey POBS Supply Chain

(3) Including raw materials, intermediates, drug substances, excipients, bulk, packaging materials, and finished goods at plant, in-transit & distribution

centers.

(4) https://finbox.io/GSK/explorer/inventory_turnover

(5) www.csdd.tufts.edu/outlookreports

1. Pharma OEE 15 – 70% (1)

2. Process Capability 2σ – 3σ (1)

3. Production Lead time up to 365 days

(228 API + 75 Form + 41 Pack) (2)

4. High inventories 250 days (3)

5. Inventory Turns average is 8 (4)

6. Time-to-market is costly $2.6B / 16yr (5)

Pharma Performance Metrics

Once upon a time...

• PAC seen at Pfizer and AstraZeneca et al in the 90s

• PAT Guidance FDA 2004

What was missing?

Probably not Techology.

ML and AI has been arou d

since 1901 (Pearson PCA)

1. Business

2. Leadership

3. Workforce

Data Integrity – a Global Snapshot

USA Total responders 82

Ongoing Data Integrity projects 65 = 79%

Planned Data Integrity projects 16 = 20%Jan 2020

EU Total responders 67

Planned Data Integrity projects 12 = 18%Jan 2020

China Total responders 100

Planned Data Integrity projects 26 = 26%Oct 2019

Accurate

Tablets Press Machine:1,2,3...

SCADA / OS

Extruder Machine:1,2,3...

SCADA / OS

Packaging Line:1,2,3...

SCADA / OS

BMS/ Building 1,2,3... PAT Instrument 1,2,3...

PAT Gateway

IPC Lab:1,2,3...

IPC Lab / OS

Granulator: 1,2,3...

SCADA / OS

Reactor:1,2,3...

DCS / OS

Chromatography:1,2,3...

SCADA / OS

Qualification

Plug & Store

Digital Twin

Calibration

Maintenance

Most these “silos” are not well suited for Data Integrity purpose

PEOPLE, information and data

Management MSATSUPPLY CHAIN R&DQuality Maintenance EngineeringAnalytics

Are we meeting targets and KPIs?

Consolidated data in

context of other data

like KPI (e.g. OEE)

What is the

risk and how

are the CPPs

influencing

Are we able to

deliver in time,

do we have the

materials we

Process, material, IPC and Quality

Combine EBR and

Operations data

Experiment, pilot and material

data, processes

and performance

Building knowledge management on science & risk

Are we meeting targets and KPIs?

Is process performing? Can we optimize process?

When is maintenance best performed?

What is the correlation and causality between different data?

Aggregated data from the

process.

Reporting (EBR/RbE)

Context of overall

process

In context of predicted

asset performance

with automatic notification

Normalized, easily

accesible validated

Low granularity Hour to daysDays MinutesHours to days Seconds to minutesMinutes to hoursVery different

Outsourcing CMO/CDMO

Can’t delegate the accountability.

Newly established ambitious partnerships

Data managment will make or break any analytical project

• Process Model/ISA S88/95 • Asset/Equipment Model

Analytical Models

Parent Event FrameChildren Event Frames

Grandchildren Event Frames

Current TimePredicted Future Trajectory

Measured Process

Adjusted Parameter

Beyond Predictive Analytics

Systems

Integration

Regulatory

compliance

Reporting &

Recording

Recording & Reporting

Paper on Glass

eBR –electronic

Batch Recording

RbE – Review by Exception

Control Tower,

Digital Twins,

Implementation of a Technical Control CenterPast vs current situation

With the TCC we monitor all technical systems

(utilities, quality-related supply systems and production

systems)

To support all systems we needed:

14 Stand-by Teams

2 Teams on 24/7 duty

Up Stream

Stream

CoolingFM-BG

Formulation

Critical Systems

PE/RE/FM

Floseal

Upstr.CSFM-I72

Process

Engineering

Critical

Systems

Building Control

Systems HVAC /

Chiller

Technology

Electrical

EngineeringTCC

To be able to operate a technical control center with justifiable manpower requirements, it is necessary to establish a

group of employees with a technical knowledge of all technical systems and a system which is able to monitor that all

Past State: Current:

Predictive Maintenance via PI systemIn the BG, 2 Westfalia centrifuges are currently in use. The maintenance team did not have enough knowledge to perform a proper training to the Site team.

Short maintenance intervals were necessary to prevent production downtime.

Impact :

• Not proper assembling creates higher vibrations

• Availability of the centrifuges far below 100%

• Unplanned repairing's impacted the production

• Maintenance cost increased

Vibration monitoring Improvements Benefits

Better/correct assembling

delivers lower vibration signals

Reduction of maintenances

costs by factor 2 to 4

Less impact to the production

Higher Asset availability

Training of site’s team

Reliability improvement through Early

Failure Detection of possible equipment

failure (alarming, notification) via PI

Early Failure Detection

Vienna I72 Pharma production

Benefits

• fast accessibility of data for root cause

analyses

• saving resources e.g. for collecting data

• Online Identification of possible deviations

or malfunctions

• A fast way to capture the dimension of

deviation in the first evaluation in less time –

e.g. no unnecessary on hold status for

products or unnecessary delay of production

• Fast data and alarm availability

• Deviations avoidance due to implantation

of significant evaluation points

• Continuous documentation of the whole

life cycle process of Albumin at Building I72

Conclusions and take aways

1. Gaps in data collection

2. Poor data integrity is inhibiting digital maturity

3. Low # of modes

4. Unknown relationships, context is key

5. Unable to influence decisions

Thank you!

Petter Moree

Industry Principal

pmoree@osisoft.com

+46736997999

Jornada à Inteligência Industrial

Anderson Amaral, Sr. Pre-Sales Engineer

Infraestrutura de Dados da OSIsoft

Sensores

Milhões de Dispositivos Inteligentes

Comunidade

MultiplasEmpresas

Empresa

MultiplasPlantas

Planta

MultiplosAtivos

Ativos

MultiplosSensores

PI SystemPDC/Edge

Integrators

Partner PaaS

OSIsoft

Cloud Services

Não é necessário esperar muito para obter resultados

COMECE SIMPLES01。

EXPANDA03。

OBTENHA VALOR02。

Infraestrutura de Dados

Estenda sua OportunidadeTraga Insights Operacional para o Negócio

Insights

Conhecimento

TecnologiaOperações

Obrigado!

Anderson Amaral

Sr. Pre-Sales Engineer

aamaral@osisoft.com

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Documents

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