Revista Farmespaña Industrial Noviembre - Diciembre 2024

asociadas presentan fluctuaciones en los parámetros operativos, lo que com- plica el establecimiento de un algoritmo de aplicación universal. Estas variacio- nes en las condiciones ambientales, los ajustes de la máquina y los materiales significan que el “Golden Batch” no pue- de servir fácilmente como una referencia estática en todas las máquinas sin una mayor optimización. • A pesar de ello, el análisis descriptivo ha demostrado ser eficaz para crear sis- temas de diagnóstico que sirven como capa fundamental para el desarrollo del algoritmo. Estos análisis permiten a los operadores monitorear las desviaciones del comportamiento normal, incluso cuando el sistema completo de detec- ción de anomalías aún no está comple- tamente optimizado. Las herramientas de diagnóstico actuales brindan infor- mación útil que ya se utiliza para mejorar el rendimiento de las máquinas y la pro- gramación del mantenimiento. • Las tecnologías actuales han demostra- do su utilidad para respaldar las plata- formas de mantenimiento predictivo, pero requieren un mayor desarrollo para manejar las complejidades de los entor- nos industriales del mundo real. Si bien el algoritmo de detección de anomalías es prometedor, será necesario realizar pruebas exhaustivas, realizar ajustes y adaptarlo para garantizar que el sistema pueda manejar la variabilidad inherente de los procesos de liofilización en dife- rentes máquinas y ciclos operativos. Conclusión El desarrollo continuo del algoritmo de de- tección de anomalías dentro de la platafor- ma de mantenimiento predictivo para liofi- lizadores ha demostrado el potencial de las técnicas analíticas avanzadas para mejorar la eficiencia operativa. La integración del concepto de “Golden Batch” proporciona una base sólida para identificar desviacio- nes en el comportamiento del proceso que podría aplicarse en todos los equipos farma- céuticos, aunque persisten los desafíos rela- cionados con la variabilidad entre máquinas y las condiciones del proceso. La capacidad de detectar anomalías de forma temprana mediante la combinación de metodologías automatizadas y manuales ofrece una pro- mesa significativa para reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. A pesar del progreso, el rendimiento del algoritmo continúa perfeccionándose me- diante pruebas y validaciones exhaustivas. Los esfuerzos futuros se centrarán en mejo- rar la precisión de la detección de anomalías, definir valores umbral precisos y adaptar el sistema a diversos contextos operativos. Los resultados obtenidos hasta ahora ponen en valor la eficacia del uso de las tecnologías de big data y la analítica avanzada en el mante- nimiento predictivo, sentando las bases para futuros avances en este ámbito ◉ Bibiografía Nuñez, J. (2024). New trends: optimizing equipment performance and availability by implementing a smart maintenance platform. CPHI. CONTROL DE CALIDAD 39 FARMESPAÑA INDUSTRIAL · NOV/DIC 24 a Watlow brand Soluciones Digitales Estandarizadas Para procesos farmacéuticos eficientes, seguros y sostenibles. Diseñadas para cumplir con las regulaciones eurotherm.com/life-sciences ©2024 Watlow Electric Manufacturing Company. All rights reserved.