 |
| Ảnh minh họa |
Trong kho dữ liệu khổng lồ của ngành sản xuất theo quy trình từ ghi chú ca làm việc, nhật ký kiểm tra, đến hệ thống quản lý nhà máy chứa đựng một kho báu các giải pháp cho vô số vấn đề mà nhân viên phải đối mặt hàng ngày. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể khám phá những tri thức ẩn giấu này, giúp nhân viên giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng và duy trì hoạt động ổn định. Khi được trang bị hỗ trợ từ AI, các nhà sản xuất dược phẩm có thể đẩy nhanh quá trình giải quyết vấn đề và bảo tồn những kiến thức lịch sử quý giá.
Công nghệ số hóa như AI, Học máy (ML), Internet vạn vật (IoT) và blockchain đang cách mạng hóa cách các nhà sản xuất dược phẩm vận hành. Những công nghệ này cho phép giám sát và kiểm soát thời gian thực các quy trình sản xuất, bảo trì dự đoán cho thiết bị, truy xuất nguồn gốc sản phẩm và sản xuất thuốc cá nhân hóa.
Thách thức của tri thức ẩn trong sản xuất dược phẩm
Mỗi ngày, nhân viên và kỹ thuật viên trong các cơ sở sản xuất dược phẩm phải đối mặt với nhiều vấn đề cần giải quyết, chẳng hạn như: sản phẩm ngoài tiêu chuẩn (OOS), sai lệch trong quy trình, sự biến đổi giữa các lô, lỗi thiết bị bất ngờ, vấn đề hiệu chuẩn, hay sự nhiễm bẩn trong nguyên liệu thô hoặc sản phẩm cuối cùng.
Hầu hết các vấn đề này không phải là chưa từng có tiền lệ. Những nhân viên lâu năm thường có thể nhớ lại các vấn đề tương tự đã xảy ra và các bước đã thực hiện để giải quyết (độ nhớt cao hơn bình thường. Chúng ta nên tăng nhiệt độ của đường ống truyền dẫn). Loại tri thức dựa trên kinh nghiệm này, được gọi là tri thức ngầm (tacit knowledge), là vô giá trong các ngành công nghiệp phức tạp như sản xuất dược phẩm.
Tuy nhiên, tri thức này ngày càng trở nên khó nắm bắt. Khi những nhân viên giàu kinh nghiệm nghỉ hưu và nhân viên trẻ thường xuyên thay đổi công việc, các công ty phải đối mặt với khoảng cách ngày càng lớn về tri thức ngầm. Ngay cả khi có mặt các nhân viên giàu kinh nghiệm, trí nhớ con người đôi khi không đáng tin cậy, dẫn đến việc giải quyết vấn đề sai hướng.
Sự mất mát tri thức ngầm, do nhân sự rời đi hoặc do sự giới hạn của trí nhớ con người, tạo ra rào cản lớn đối với việc nhận diện và giải quyết vấn đề. Quy trình sản xuất dược phẩm thường rất phức tạp, với nhiều bước dễ xảy ra lỗi. Việc xác định chính xác giai đoạn quy trình nào đã xảy ra sự cố để dẫn đến kết quả không mong muốn có thể vô cùng khó khăn. Khi thiếu điểm khởi đầu dựa trên tri thức và dữ liệu lịch sử, nhân viên phải tái phát minh giải pháp mỗi lần gặp vấn đề, gây lãng phí thời gian, giảm năng suất và tăng chi phí. Quá trình giải quyết vấn đề chậm chạp cũng có thể dẫn đến chậm trễ sản xuất, giảm chất lượng sản phẩm và khả năng không tuân thủ quy định, cuối cùng ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năng cung cấp sản phẩm an toàn, hiệu quả cho bệnh nhân.
AI hỗ trợ giải quyết vấn đề
Đây là lúc AI xuất hiện. Theo khảo sát của Hiệp hội Các nhà sản xuất Quốc gia (NAM), 72% nhà sản xuất được khảo sát báo cáo giảm chi phí và cải thiện hiệu quả vận hành sau khi triển khai công nghệ AI. Các công cụ AI như Học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được thiết kế để giải quyết thách thức trong quản lý tri thức. Các công cụ AI phù hợp không chỉ giúp nhân viên tìm kiếm thông tin cần thiết mà còn gợi ý các giải pháp tiềm năng dựa trên tri thức lịch sử, từ đó đẩy nhanh quá trình giải quyết vấn đề.
Cách hoạt động
Hệ thống Quản lý Quy trình Nhà máy (PPM) tích hợp AI tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như hệ thống lưu trữ dữ liệu lịch sử, hệ thống thực thi sản xuất (MES) và hệ thống PI, cùng dữ liệu do con người tạo ra từ các ghi chú ca làm việc, kiểm tra và bảo trì. Khi người dùng gặp phải một vấn đề cụ thể, họ chỉ cần nhập vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên. AI sẽ sàng lọc tất cả dữ liệu có sẵn, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, để tìm các sự cố tương tự trong quá khứ. Dựa trên thông tin này, AI đưa ra các giải pháp tiềm năng hoặc đề xuất các thử nghiệm bổ sung để giải quyết vấn đề.
Nhờ ML, nhân viên tại các cơ sở sản xuất có thể chẩn đoán và dự đoán các sự cố hỏng hóc, giúp chuyển đổi sang phương thức vận hành chủ động hơn, giảm thời gian ngừng hoạt động, giảm sai lệch và tăng tỷ lệ sản xuất. AI ghi lại những hoạt động này như một phần của giải pháp số hóa tổng thể, hỗ trợ nhân viên trong tương lai giải quyết vấn đề.
Trong môi trường sản xuất ngày càng phức tạp, quản lý tri thức là lợi thế cạnh tranh quan trọng. Một chương trình giải pháp thông minh biến tri thức ẩn trong tài liệu lịch sử trở nên dễ tiếp cận và hữu ích cho mọi đối tượng, từ nhân viên vận hành tuyến đầu đến kỹ sư quy trình, bộ phận kiểm soát chất lượng và bảo trì. Tăng cường kỹ năng và tri thức của con người với AI sẽ thúc đẩy giải quyết vấn đề nhanh hơn và giúp đưa ra các quyết định vận hành tốt hơn.
Đối với các nhà sản xuất dược phẩm, tri thức thu thập được từ cả máy móc và con người là điều cần thiết để xây dựng kế hoạch Cải tiến liên tục (CIP). Những thông tin quan trọng này giúp giảm rủi ro gián đoạn sản xuất và duy trì chất lượng sản phẩm ổn định. Đồng thời, nó cho phép cải tiến được thực hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Số hóa là một yêu cầu chiến lược đối với các nhà sản xuất dược phẩm. Đây là yếu tố chính thúc đẩy sự xuất sắc trong vận hành, đổi mới và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường toàn cầu. Khi con người có được thông tin và hướng dẫn cần thiết để hoàn thành công việc, các nhà sản xuất sẽ giảm bớt các vấn đề về chất lượng sản phẩm, giảm thời gian ngừng hoạt động và nâng cao hiệu quả vận hành.
Hồng Minh (theo processingmagazine)
