Implementation of IoT-based predictive maintenance in pharmaceutical industry

Maintenance is a vital part of a manufacturing industry and an effective plan of it ensures the seamless functioning of entire production cycle. Proper maintenance requires data about their maintenance performance for planning and controlling of maintenance processes. In most of the industries, there is a strong opinion that poor maintenance is the foremost cause of production issues. The maintenance function is important for an organization to maintain its competitiveness. Competitive pressures on manufacturing organizations have forced them to consider all improvement possibilities. The industries have started adapting various maintenance strategies with the growth of technologies, and their opportunities. An effective maintenance programme ensures a satisfactory level of system reliability and reduces operating costs. The introduction of IoT has made an impact all around the world in every possible application. It is emerging as one of the promising technologies that has the ability to collect real-time data about machine availability, calibration and utilization which can help manufacturing teams make better choices, enhance equipment performance, reduce machine downtime and improve resource distribution, which can reduce manufacturing costs and cycle times. At present, most pharmaceutical companies do not carry out targeted equipment maintenance according to actual situation of each equipment, which results in insufficient maintenance or over maintenance. Therefore, it is necessary to distinguish the equipment and carry out targeted maintenance. The pharmaceuticals and life sciences industries generally require quite advanced technology to compete with the worldwide market share. Pharmaceutical and life science companies invest more time, effort and money into digitalization of their business. Since the pharma industry must critically manage the maintenance processes, they are seeking out for new strategies to improvise their processes and gain advantage in the competitive market. IoT provides the pharma industry with a variety of new opportunities such as better control of drug manufacturing, predictive maintenance of equipment, and improved supply chain management. The data collected by the IoT sensors can be used for planning maintenance, avoiding critical issues, reducing downtime, and bettering workplace safety. The cost-to-benefits ratio of the technology needs to be verified for a wider acceptance in the market. The main objective of this report is to provide a good insight on how to improve the production capability of a pharmaceutical industry by leveraging the big data from IoT and performing predictive maintenance. A case study at Bafna Pharma, an established pharmaceutical company, is provided with analysis and implementation of IoT based Predictive Maintenance with results. Bafna Pharma opted to convert their existing preventive maintenance strategies to a much more advanced IoT-based predictive maintenance system. This necessitated a seamless integration of devices that sense, process and network for real-time monitoring and optimization of manufacturing equipment. The comparison of before and after implementation of IoT is discussed using production data. The impact of IoT-based predictive maintenance is analysed and presented. In the case of Bafna Pharma, the production plant was marked for a transition in the equipment maintenance system in order to increase productivity. The production statistics with preventive maintenance were analysed to identify room for improvement. There was much potential for lower downtime due to the prevalence of unplanned maintenance. Bafna decided to incorporate IoT within their manufacturing line, thereby establishing an IoT based predictive maintenance schedule. With the help of IoT consultant firm, the machines were fitted with sensors that were connected to the mainframe cloud. The data collected from the cloud was utilized to draft machine-specific predictive models. This was crucial in executing the new maintenance strategy, resulting in a higher operating time. It was also noted that unplanned maintenance was substantially reduced by the predictive nature of the IoT system monitoring the equipment health. Bafna Pharma reported a spike in productivity owing to the maximization of the operating time. The effect of IoT on the manufacturing capability was documented and analysed. IoT systems require constant upgradation to improve security and privacy standards. Pharma industry is moving towards a high level of dependence on IoT in manufacturing and supply chain. The report ends with an overview of the implementation and influence of IoT in the pharmaceutical industry.

La manutenzione è una parte vitale di un'industria manifatturiera e un suo piano efficace garantisce il perfetto funzionamento dell'intero ciclo produttivo. Una corretta manutenzione richiede dati sulle prestazioni di manutenzione per la pianificazione e il controllo dei processi di manutenzione. Nella maggior parte dei settori, è opinione forte che la scarsa manutenzione sia la principale causa di problemi di produzione. La funzione di manutenzione è importante per un'organizzazione per mantenere la propria competitività. Le pressioni competitive sulle organizzazioni manifatturiere li hanno costretti a considerare tutte le possibilità di miglioramento. Le industrie hanno iniziato ad adattare varie strategie di manutenzione con la crescita delle tecnologie e le loro opportunità. Un efficace programma di manutenzione garantisce un livello soddisfacente di affidabilità del sistema e riduce i costi operativi. L'introduzione dell'IoT ha avuto un impatto in tutto il mondo in ogni possibile applicazione. Sta emergendo come una delle tecnologie promettenti che ha la capacità di raccogliere dati in tempo reale su disponibilità, calibrazione e utilizzo della macchina che possono aiutare i team di produzione a fare scelte migliori, migliorare le prestazioni delle attrezzature, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare la distribuzione delle risorse, che può ridurre costi di produzione e tempi di ciclo. Allo stato attuale, la maggior parte delle aziende farmaceutiche non esegue una manutenzione mirata delle apparecchiature in base alla situazione reale di ciascuna apparecchiatura, il che si traduce in una manutenzione insufficiente o in una manutenzione eccessiva. Pertanto, è necessario distinguere l'apparecchiatura ed eseguire una manutenzione mirata. Le industrie farmaceutiche e delle scienze della vita richiedono generalmente una tecnologia abbastanza avanzata per competere con la quota di mercato mondiale. Le aziende farmaceutiche e delle scienze della vita investono più tempo, sforzi e denaro nella digitalizzazione delle loro attività. Dal momento che l'industria farmaceutica deve gestire in modo critico i processi di manutenzione, stanno cercando nuove strategie per improvvisare i loro processi e ottenere vantaggi nel mercato competitivo. L'IoT offre all'industria farmaceutica una varietà di nuove opportunità come un migliore controllo della produzione di farmaci, la manutenzione predittiva delle attrezzature e una migliore gestione della catena di approvvigionamento. I dati raccolti dai sensori IoT possono essere utilizzati per pianificare la manutenzione, evitare problemi critici, ridurre i tempi di fermo e migliorare la sicurezza sul lavoro. Il rapporto costi-benefici della tecnologia deve essere verificato per una più ampia accettazione sul mercato. L'obiettivo principale di questo rapporto è fornire una buona visione di come migliorare la capacità di produzione di un'industria farmaceutica sfruttando i big data dall'IoT ed eseguendo la manutenzione predittiva. Un caso di studio presso Bafna Pharma, una società farmaceutica affermata, viene fornito con l'analisi e l'implementazione della manutenzione predittiva basata sull'IoT con risultati. Bafna Pharma ha optato per convertire le strategie di manutenzione preventiva esistenti in un sistema di manutenzione predittiva basato su IoT molto più avanzato. Ciò ha reso necessaria una perfetta integrazione di dispositivi che rilevano, elaborano e collegano in rete per il monitoraggio e l'ottimizzazione in tempo reale delle apparecchiature di produzione. Il confronto tra l'implementazione prima e dopo dell'IoT viene discusso utilizzando i dati di produzione. L'impatto della manutenzione predittiva basata su IoT viene analizzato e presentato. Nel caso di Bafna Pharma, l'impianto di produzione è stato contrassegnato per una transizione nel sistema di manutenzione delle apparecchiature al fine di aumentare la produttività. Le statistiche di produzione con manutenzione preventiva sono state analizzate per identificare margini di miglioramento. Vi era un grande potenziale di tempi di fermo inferiori a causa della prevalenza della manutenzione non pianificata. Bafna ha deciso di incorporare l'IoT nella propria linea di produzione, stabilendo così un programma di manutenzione predittiva basato sull'IoT. Con l'aiuto della società di consulenza IoT, le macchine sono state dotate di sensori collegati al cloud mainframe. I dati raccolti dal cloud sono stati utilizzati per redigere modelli predittivi specifici della macchina. Ciò è stato fondamentale nell'esecuzione della nuova strategia di manutenzione, con conseguente aumento dei tempi operativi. È stato inoltre osservato che la manutenzione non pianificata è stata sostanzialmente ridotta dalla natura predittiva del sistema IoT che monitora lo stato delle apparecchiature. Bafna Pharma ha registrato un picco di produttività a causa della massimizzazione del tempo di funzionamento. L'effetto dell'IoT sulla capacità produttiva è stato documentato e analizzato. I sistemi IoT richiedono un costante aggiornamento per migliorare gli standard di sicurezza e privacy. L'industria farmaceutica si sta muovendo verso un alto livello di dipendenza dall'IoT nella produzione e nella catena di approvvigionamento. Il rapporto termina con una panoramica dell'implementazione e dell'influenza dell'IoT nell'industria farmaceutica.