Big Data Analytics in komplexen Produktionsumgebungen
Von Big Data zu Smart Data
Durch die Analyse großer Datenmengen lassen sich Informationen in vorhersagefähige Modelle überführen, mit denen sich Prozesse in einem optimalen Bereich betreiben lassen. Die Vernetzung der zugehörigen Sensorik zur Prozess- und Produktüberwachung stellt die Grundlage dar, um einzelne Prozessschritte und deren Verknüpfung ausreichend beschreiben zu können. So kann die Herstellung von Biopharmazeutika in eine automatisierte und robuste Fertigung transferiert werden. Ein Beispiel ist die Herstellung von Antikörpern, die in Pflanzen produziert und durch einen Reinigungsprozess in ein biopharmazeutisches Produkt überführt werden. Da das Pflanzenwachstum von vielen Parametern wie Licht oder Temperatur bestimmt wird und gleichzeitig die für medizinische Produkte wichtigen Qualitätsgrößen wie Stabilität und Effektivität beeinflusst, ist ein gutes Prozessverständnis gefordert. Kurzgefasst kann in einer adaptiven Prozesskette das Erkennen, Erfassen und Verarbeiten relevanter Prozessparameter eine Produktivitätssteigerung ermöglichen, bei gleichzeitig verringerter Chargenabweichung, durch korrekte Handhabung großer Daten mit hochflexiblen und anpassungsfähigen Analysetools und Modellen.
Dies lässt sich auch auf zahlreiche weitere Einsatzfelder übertragen, wie Pharmazie, Kosmetik, Agrarwirtschaft und generell diskrete Fertigung, in der große, heterogene Datenmengen anfallen, wie auch in Einsatzfeldern mit wechselnden Produktionsbedingungen bei hohen Produktanforderungen und -varianzen. Der Kunde profitiert von verbesserter Produktqualität und verringerter Fehlerrate im Vergleich zu konventionellen Prozessen und damit von einer gesteigerten Kosteneffizienz.
