整体设备效率 (OEE) 在整个制药领域占据了首要位置。其背后有着相当充分的理由支持。
作为一个综合性指标，OEE 需要从设备可用性、产出率和产品质量三个维度进行考量。质量是生命科学企业的第一竞争力，OEE 指标则能客观地反映出制造部门的绩效，并用于构建改进框架。
幸运的是，凭借过程分析技术 (PAT) 和其他高级分析技术，生命科学企业如今能够持续监督直接影响 OEE 指标的工艺过程。尽管测量也是 PAT 的重要部分，但本文只重点介绍 PAT 的核心——“分析”。
换言而之，最新应用程序可以分析制造数据，精确指明过程偏差，同时将关键信息传递给合适的人，从而加快问题解决。
高级分析技术如何影响生命科学领域的 OEE 指标
多年来，有人经常问我生命科学领域的哪些应用场合最适合进行高级分析。
那么我的回答是什么呢？从提升搅拌机、反应釜或发酵罐性能到优化片剂产出率和灭菌效果，高级分析技术几乎能够在任何工段影响 OEE 指标。
如需实施高级分析，从而做出更明智的决策，一定先要从数据开始。对于任何生命科学企业而言，考虑清楚以下三个问题才能让高级分析发挥应有的效益：
- 我的业务目标是什么？
- 手头有哪些数据可用？
- 高级分析工具如何利用这些数据，最终提供能够优化决策的信息？
高级分析技术如何发挥作用
让我们深入探讨高级分析技术如何改进 OEE 指标并帮助达成业务目标。
首先，异常检测是流式数据分析平台的常见应用之一，可以实时处理和分析大量入站数据集。异常检测适用于制药厂的各个工艺过程，从而直接影响产品质量、设备可用性和产出率。
简而言之，异常检测持续监测工艺过程，智能学习正常模式，一旦检测到异常便可显示报警信息。
例如，异常检测可以识别温度异常波动或批次中是否过量使用了苛性化试剂。及时掌握相关信息后，操作员则更有能力快速确定异常原因，并采取补救措施。
同样，设备状况实时监测和分析可以提供关键信息，以实现预测性维护和改进过程绩效。
例如，发酵罐用空压机运行状况监测有助于识别异常能耗或温度，而这往往是故障发生前的征兆。有了这些情报，员工即可做出更好的决策，确保在空压机性能影响批次质量或导致生产线意外停机之前安排维护。
通往成功的步骤
任何实施高级分析项目的生命科学企业的最终愿景是改进 OEE 指标，更具体而言，是改进整体质量和绩效，从而产生直接、积极的财务影响。
那么如何让您的项目步入成功轨道呢？ 下面我将根据与行业领先企业的成功合作经验提出一些建议。
- 像对待任何制造项目一样对待高级分析项目高级分析项目往往会被边缘化，以技术或供应商选择为主要活动。但我们都知道，“让我们看看供应商可以提供什么”从来都不是成功的秘诀。
相反，要从日后参与高级分析项目的团队入手，他们之中有来自制造部门的关键利益相关者。制定全面的项目计划，包括业务目标以及实施和验证周期。
- 深挖供应商能力没有什么比供应商的应用案例更有说服力了，尤其是规模上与您的项目相仿的应用案例。
- 仔细考虑并始终事先规划验证要求请记住，高级分析从本质上来讲是一个自适应过程，并作为人工决策的支持工具。思考如何验证提醒操作员注意可能会出现的意外偏差或进行决策的机制。
- 别让“奇幻思维”左右您围绕高级分析技术（特别是机器学习和人工智能）的炒作可谓甚嚣尘上。有一家客户至今令我印象深刻，他们曾经尝试过预测性维护，但是对结果非常失望，认为这项技术并不能预测所有故障。显然易见，他们设定的期望不切实际。
不要刻意追求完美。确认您是在针对可能再次发生的计划内事件提供有用信息，而不是任何随时可能发生的事件。
成功的关键是什么？ 抵制炒作诱惑，为项目设定合理期望，持续跟踪项目成效，并专注于最初的价值主张。
