課題
注射剤製造工程の基幹設備では工程データが大量に発生し続けますが、それをリアルタイムに収集・活用する仕組みがありませんでした。データが蓄積されるだけで分析に使われず、設備の異常予兆を早期に把握することが困難でした。
収集データ
基幹設備から発生する大容量の工程データをリアルタイムに収集しました。製薬工程の特性上、データがいつどこで収集されたかを追跡できるよう収集経路を設計しています。
適用モジュール
B²LABビッグデータプラットフォームで収集・保存・監視の基盤を整え、その上に異常検知モデルを構築しました。
成果
大容量の工程データをリアルタイムに収集・保存する体制が整い、基幹設備の異常予兆を早期に検知できるようになりました。
製薬工程特有の制約
製薬現場にシステムを導入する際は、規制適合性が最優先です。データがいつ、誰によって、どのように収集・変更されたかを記録できる必要があります。
AIモデルを入れてもこの要件は変わりません。むしろモデルの入力データがどこから来てどう加工されたかを説明できる必要があるため、データ系統を残す設計がより重要になります。
大容量データの扱い方
基幹設備から出るデータは量も発生速度も大きくなります。収集・保存の構造が揺らげば、その上の分析は意味を持ちません。そのためB²LABの収集・保存・監視レイヤーを先に構築し、パイプラインが安定して回ることを確認したうえで異常検知モデルを載せました。
本事例は構築範囲と適用技術を中心にまとめています。定量的な成果数値は、お客様の公開同意を確認のうえ追記する予定です。