Whitepaper: Predictive Maintenance in der Pharma-Produktion

Wenn Anlagenausfälle zu einem Geschäftsrisiko werden

Technische Ausfälle in der pharmazeutischen Produktion können weitreichende Folgen haben: von Produktionsunterbrechungen und Abweichungen von Spezifikationen über zusätzliche Untersuchungen und erneute Qualifizierungs- oder Validierungsmaßnahmen bis hin zu verzögerten Chargenfreigaben oder sogar dem Verlust kompletter Produktionschargen.

Auch starre Wartungsintervalle sind nicht immer effizient. Sie können dazu führen, dass Anlagen unnötig gewartet, Komponenten zu früh ausgetauscht und qualifizierte Fachkräfte für Maßnahmen gebunden werden, die zu diesem Zeitpunkt noch nicht erforderlich wären.

Diagramm zum zeitlichen Verlauf des Abnutzungsvorrats: Der verfügbare Verschleißspielraum nimmt mit der Betriebsdauer ab und nähert sich der Ausfallgrenze; zustandsbasierte Überwachung ermöglicht eine Wartung vor dem Funktionsausfall.

Von der reaktiven zur vorausschauenden Instandhaltung

Vorausschauende Instandhaltung ermöglicht Pharmaherstellern, sich von rein reaktiven oder starren Wartungsstrategien zu lösen. Grundlage sind Anlagen- und Produktionsdaten, die dabei helfen, Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen über den optimalen Zeitpunkt für Instandhaltungsmaßnahmen zu treffen.

Statt Komponenten nach festen Intervallen auszutauschen, orientiert sich die Wartung stärker am tatsächlichen Zustand der Anlagen. Durch kontinuierliche Zustandsüberwachung lassen sich Verschleiß und potenzielle Probleme erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen.

So kann ein datenbasierter Ansatz unnötige Wartungsmaßnahmen reduzieren und die Anlagenverfügbarkeit verbessern. Welche Methode sich am besten eignet, hängt dabei von den jeweiligen Anlagen, der verfügbaren Datenbasis und den spezifischen Produktionsbedingungen ab.

Was Sie erfahren werden

Das Whitepaper bietet einen strukturierten Ansatz für Predictive Maintenance in der pharmazeutischen Produktion und verbindet operative Herausforderungen der Instandhaltung mit den für die Umsetzung erforderlichen Daten und Technologien.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

Verstehen Sie die Unterschiede zwischen korrektiver, präventiver, zustandsbasierter und vorausschauender Instandhaltung
Identifizieren Sie Potenziale zur Reduzierung ungeplanter Stillstände und zur Verlängerung von Wartungszyklen
Erfahren Sie, wie digitales Störungs- und Maßnahmenmanagement Instandhaltungsprozesse verbessern kann
Sie lernen, wie KI-gestützte Wissensassistenz Instandhaltungsteams unterstützen kann
Erkennen Sie, welche Produktions- und Maschinendaten für Predictive Maintenance erforderlich sind
Lernen Sie die Rolle einer Industrial Data Platform als skalierbare Datengrundlage kennen
Bewerten Sie relevante KPIs und Faktoren für die Berechnung des ROI

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Whitepaper: Predictive Maintenance in Pharma (EN)

From reactive maintenance to data-driven operations

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Mit einem realistischen Anwendungsfall starten

Wie könnte Predictive Maintenance in Ihrer Produktionsumgebung konkret aussehen?

Jede Produktionsumgebung ist anders. Der jeweilige Ausgangspunkt kann die Instandhaltungsplanung, die Zustandsüberwachung, die Datenverfügbarkeit oder ein bereits identifizierter Anwendungsfall für Predictive Maintenance sein.

ZEISS Digital Innovation kann Ihnen dabei helfen, Ihre aktuelle Situation zu bewerten, geeignete Ansatzpunkte zu identifizieren und realistische nächste Schritte festzulegen.

Was wir gemeinsam besprechen können:

Ihre aktuellen Herausforderungen in der Instandhaltung
Kritische Anlagen und potenzielle Anwendungsfälle
Verfügbare Maschinen- und Produktionsdaten
Bestehende MES-, ERP- und Instandhaltungssysteme
Anforderungen an Daten und Architektur
Mögliche erste Umsetzungsschritte
Business Case und Überlegungen zum ROI

Von Daten zu messbarem operativem Mehrwert

ZEISS Digital Innovation verbindet Expertise in komplexen Produktionsumgebungen, Datenarchitekturen und Softwareentwicklung, um Unternehmen dabei zu unterstützen, digitale Anwendungsfälle in skalierbare, produktionsreife Lösungen zu überführen.