بهبود کیفیت و بهره‌وری دارویی
بینایی ماشین در صنایع دارویی را باید مقوله ای مهم در حوزه اتوماسیون دانست. صنعت داروسازی به طور مداوم با چالش‌هایی همچون انقضای اعتبار اختراعات، رقابت با داروهای ژنریک ارزان قیمت، افزایش هزینه‌های تحقیق و توسعه و کاهش حاشیه‌های سود مواجه است. به منظور حفظ رقابت‌پذیری و سودآوری، شرکت‌های داروسازی به بهبود اثربخشی کل تجهیزات به عنوان یک راهبرد کلیدی برای افزایش بهره‌وری فرایندها روی آورده‌اند. کیفیت و بهره‌وری محصول از مهم‌ترین عوامل تاثیرگذار بر اثربخشی کل تجهیزات محسوب می‌شوند. با توجه به افزایش حجم تولید به صدها هزار واحد در روز، بازرسی بصری توسط انسان دیگر کافی برای رعایت استانداردهای سختگیرانه کیفی صنعت نیست. در اینجاست که راه حل‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی به کمک می‌آیند و فرایندهای بازرسی دقیق و کارآمدی را ارائه می‌دهند.
بازرسی بسته‌بندی با بینایی ماشین در صنایع دارویی
بسته‌بندی محصولات دارویی باید مطابق با الزامات سختگیرانه‌ای در زمینه برچسب‌گذاری و ردیابی مانند 21 CFR Part 11 باشد. اطلاعات حیاتی تولید مانند کدهای دسته تولید، تاریخ انقضا و برند روی هر بسته یا برچسب باید قبل از ترک کارخانه تایید صحت شوند. با این حال، با توجه به حجم بسیار زیاد بسته‌های نیازمند بازرسی روزانه و اندازه بسیار کوچک چاپ‌ها، چشم انسان کافی برای انجام دقیق بازرسی‌ها نیست. فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی مانند سیستم‌ها و نرم‌افزارهای بینایی ماشین شرکت کاگنکس، امکان کنترل کیفیتی با سرعت بالا و دقت بسیار بالا را برای شرکت‌های داروسازی فراهم می‌کند. این فناوری می‌تواند برچسب‌ها و بسته‌های بلیستر را برای یافتن هر گونه نقص، خطا یا اشتباه اسکن کند.
بینایی ماشین در صنایع دارویی و کاهش نقص و ضایعات
تضمین شناسایی و عاری بودن هر قرص چاپ شده از نقص در تولید انبوه دارو بسیار حیاتی است. بازرسی‌های بصری توسط انسان یا سیستم‌های خودکار قدیمی دیگر برای تشخیص چاپ نامناسب روی قرص‌ها با سرعت بالای خط تولید کافی نیستند. علاوه بر این، سیستم‌های بازرسی قدیمی ممکن است تمام یک دسته تولید را به دلیل وجود نقص رد کنند که منجر به ضایعات غیرضروری می‌شود. راه حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شرکت هایک ربات امکان بازرسی صدها هزار قرص و کپسول چاپ شده به طور جداگانه را فراهم می‌کند که منجر به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها می‌شود.
تایید کدهای برچسب و دسته‌ها با OCR و OCV
علاوه بر کیفیت محصول، بسته‌بندی محصولات دارویی باید حاوی اطلاعات خاصی از جمله کد دسته‌تولید و تاریخ انقضا باشد. تأیید این اطلاعات برای رعایت الزامات و تضمین ایمنی بیماران حیاتی است. فناوری‌های شناسایی نوری کاراکتر (OCR) و تأیید نوری کاراکتر (OCV) در سیستم‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شوند تا اطلاعات چاپ شده روی هر بسته را به طور دقیق بخوانند و تأیید کنند. این موضوع به حذف ریسک خطاهای دستی کمک می‌کند و اطمینان حاصل می‌شود که تمامی محصولات به درستی برچسب‌گذاری شده‌اند تا از بروز مشکلات احتمالی در زمینه فراخوانی یا عدم رعایت الزامات جلوگیری شود.
تضمین دقت در بازرسی ظروف دارویی با بینایی ماشین
حفظ استانداردهای کنترل کیفیت سختگیرانه در تولید انبوه ظروف مایعات دارویی چالش‌برانگیز است. ظروف ممکن است دچار آلودگی شوند یا در طول فرایند تولید آلودگی متقاطع رخ دهد. این “نقص‌ها” غیرقابل قبول هستند. علاوه بر این، مواردی وجود دارد که ظروف به طور کامل پر نشده‌اند. تشخیص این مشکلات تقریباً غیرممکن است برای چشم انسان، به ویژه زمانی که ظروف با سرعت بالا تولید می‌شوند. راه حل‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی مانند سیستم‌های بینایی هایک ربات همراه با نرم‌افزار مختص به خود به شرکت‌های داروسازی کمک می‌کنند تا آلودگی‌ها را تشخیص دهند، نقص‌ها را شناسایی کنند، سطح پر شدن یکنواخت را تضمین نمایند، ریسک مصرف‌کننده را به حداقل برسانند و کیفیت کلی محصول را ارتقا دهند.
بینایی ماشین در صنایع دارویی و یادگیری عمیق و لبه ای
پتانسیل انقلابی هوش مصنوعی در یادگیری عمیق نهفته است که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است و شبکه‌های عصبی مغز انسان را برای شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری هوشمندانه تقلید می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با آموزش داده‌های بزرگ، الگوهای پیچیده را تشخیص دهند و قابلیت تشخیص نقص، آلودگی و سایر ناهنجاری‌ها با دقت بالا در محصولات دارویی را دارند. علاوه بر این، یادگیری لبه‌ای که شامل پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی به طور مستقیم روی تجهیزات خط تولید است، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری در زمان واقعی را فراهم می‌کند و به طور قابل توجهی زمان بازرسی را کاهش داده و بهره‌وری کلی را افزایش می‌دهد.
اتوماسیون و رباتیک همیشه‌فعال، بهره‌وری را ارتقا می‌دهند
اتوماسیون و رباتیک انتخاب و قراردادن، همراه با سیستم‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی، نقشی اساسی در بهینه‌سازی فرایندهای تولید داروها ایفا می‌کنند. پس از شناسایی نقص یا ناهنجاری، بازوهای رباتیک مجهز به گیره‌های دقیق می‌توانند به طور خودکار محصولات معیوب را از خط تولید خارج کنند و مداخله انسان را به حداقل برسانند و خطر خطاهای انسانی را کاهش دهند. قابلیت کار کردن 24 ساعته و تولید نتایج یکنواخت، موجب افزایش اثربخشی کل تجهیزات و بهره‌وری می‌شود و اطمینان حاصل می‌کند که تنها محصولاتی که با بالاترین استانداردهای کیفی مطابقت دارند، به مصرف‌کننده نهایی می‌رسند.
دستیابی به کیفیت و بهره‌وری بهتر با هوش مصنوعی میسر است
سیستم‌های بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی با یادگیری عمیق و لبه‌ای، ابزار قدرتمندی برای دستیابی به بهبود کیفیت و بهره‌وری در اختیار صنعت داروسازی قرار می‌دهند. شرکت‌هایی مانند هایک ربات فناوری‌های پیشرفته‌ای را برای تضمین نتایج یکنواخت، دقت بالا، ردیابی کامل و زمان راه‌اندازی کم در فرایندهای بازرسی و ردیابی ارائه می‌دهند. شرکت‌هایی که از این فناوری‌های پیشرفته استفاده می‌کنند، بهره‌وری تولید کلی خود را افزایش می‌دهند و امنیت بیمار و رعایت استانداردها را تقویت می‌کنند که مراحل کلیدی برای تحکیم موقعیت خود در بازار جهانی هستند.
تحلیل و بررسی
کیفیت همواره مهم‌ترین دغدغه در تولید محصولات دارویی بوده است. استانداردهای سختگیرانه FDA به معنای مسئولیت بالا برای خطاهای تولیدی است. بینایی ماشین نقش بسیار مهمی در تحویل محصولات با کیفیت بالا در صنعت داروسازی ایفا می‌کند، اما بینایی ماشین همچنین می‌تواند بهره‌وری را در چارچوب الزامات سختگیرانه کیفیت افزایش دهد.
صنعت داروسازی یکی از اولین بهره‌برداران از بینایی ماشین بوده است، زیرا انگیزه‌ها برای تضمین صحت و ایمنی محصول همواره در اولویت این صنعت بوده است.فناوری بینایی ماشین طی سالیان از ورود اولیه خود به بخش صنعتی، بهبود قابل توجهی داشته است. اکنون این فناوری مناسب برای کاربردهای بسیار خاص در صنعت داروسازی است و به چندین روش باعث افزایش بهره‌وری می‌شود.
تولید، حمل و نقل و پردازش داده‌ها رایج‌ترین موارد استفاده از بینایی ماشین در فضای دارویی هستند. بینایی ماشین بسیاری از کاربردهای مختلف را خودکار کرده است. معمولاً از فناوری بینایی ماشین برای فرایندهای حیاتی مانند:
کنترل کیفیت محصول و بسته‌بندی
یکی از مهم‌ترین کاربردهای نرم‌افزار بینایی ماشین در داروسازی، استفاده در بخش‌های کنترل کیفیت و بسته‌بندی است. امکانات آن برای این موارد از تشخیص کمیت و وضعیت تا بازرسی بسته‌بندی و اقلام شامل مانند دستورالعمل‌های چاپ‌شده و وسایل اعمال داروها گسترده است. شرکت‌ها می‌توانند از یادگیری ماشین در خطوط تولید و بسته‌بندی برای اطمینان از برآورده کردن نیازمندی‌های کیفیتی سازمانی خود و سایر الزامات استفاده کنند.
مشکلات کسب‌وکار در زمینه کنترل کیفیت و بازرسی بسته‌بندی دارویی که بینایی ماشین بیشتر با آن سروکار دارد عبارتند از:
شمارش تعداد قرص‌های پر شده در هر بطری
بازرسی ابعاد دقیق و آسیب‌دیدگی هر قرص دارویی
بازرسی بسته‌بندی برای کنترل کیفیت یا آسیب‌دیدگی
کنترل کیفیت اقلام ثانویه مانند برگه‌ی راهنما
اعتبارسنجی برچسب برای اطلاعات محصول و بارکد
کنترل کیفیت همچنین می‌تواند به بسته‌بندی محصول نیز تعمیم یابد تا وجود درپوش‌های ایمن برای کودکان، پوشش‌های پلاستیکی روی درپوش بطری‌ها، جعبه صحیح یا هر عنصر بسته‌بندی دیگری تشخیص داده شود. یک دوربین در انتهای خط تولید می‌تواند تصاویر هر واحد بسته‌بندی‌شده را به یک مدل یادگیری ماشین ارسال کند و آن مدل می‌تواند ویدیو را برای نصب صحیح هر یک از اقلام اسکن کند.
ردیابی حمل‌ونقل و ردیابی محصول
در حوزه داروسازی، ضروری است که داروها و تمام محصولات دیگر قابل‌ردیابی باشند تا در مسیر خود به سمت فروشگاه‌ها و مراکز توزیع بیشترین مسئولیت‌پذیری و رعایت الزامات حاصل شود. محصولات همچنین باید از مرحله در اختیار بیمار بودن تا سازنده قابل‌ردیابی باشند در صورت بروز هر گونه نقص یا عوارض جانبی غیرمنتظره.
شرکت‌های داروسازی مسئول ارائه تمام اطلاعات لازم در مورد ردیابی و سازنده به همراه تمام محصولات خود هستند. راه‌حل‌های بینایی ماشین می‌توانند به تجمیع تمام این اطلاعات و ارائه آنها در طول مراحل مختلف فرایند حمل و نقل کمک کنند.
شرکت‌ها می‌توانند از نرم‌افزارهای بینایی ماشین برای اطمینان از دقت و در دسترس بودن اطلاعات ردیابی در کانال‌هایی که نیاز به دسترسی به آن دارند، استفاده کنند. این می‌تواند در مواقع اضطراری یا ساده پرسش مشتری باشد. بخش‌هایی که می‌توانند به‌طور قابل‌توجهی از فناوری بینایی ماشین برای این منظور بهره‌مند شوند عبارتند از:
کارخانه‌ها و خطوط تولید مختلف آنها
مراکز توزیع
انبارها
یک مدل یادگیری ماشین نیز می‌تواند برای تشخیص اطلاعات از بارکدهای موجودی خرده‌فروشی و کدهای سریالی‌سازی به‌منظور جلوگیری از جعل آموزش داده شود. کدهای سریالی‌سازی می‌توانند مربوط به تاریخ تولید و همچنین کارخانه یا خط تولیدی باشند که محصول در آن تولید شده است. این می‌تواند به شرکت‌های داروسازی کمک کند تا در صورت نیاز، تاریخ و مکان تولید هر واحد محصول را تعیین کنند.
بینایی ماشین در صنایع دارویی و دیجیتال سازی
یکی دیگر از امکانات بزرگ بینایی ماشین در داروسازی، اتوماسیون فرایندهای کسب و کار مانند دیجیتال‌سازی اسناد و ورود داده است. یک مدل یادگیری ماشینی برای OCR که با فرم‌های بالینی و دارویی آموزش دیده باشد، می‌تواند نقاط داده‌ای کلیدی را از آن فرم‌ها تشخیص دهد و استخراج کند و به یک پایگاه داده تحویل دهد. این می‌تواند برای شرکت‌هایی که دارای تعداد زیادی فرم فیزیکی حاوی داده‌هایی هستند که می‌خواهند از آنها در پروژه‌های آینده استفاده کنند، بسیار مفید باشد.
بینایی ماشین می‌تواند در دیجیتال‌سازی اسناد زیر و بیشتر کمک کند:
* اسناد آزمایش بالینی
* داده‌ها یا سوابق پزشکی از گزارش‌های بیمار
* دفترچه‌های آزمایشگاهی
گزارش‌های بیمار ممکن است حاوی اطلاعات سودمندی در مورد واکنش بیمار به یک دارو و شدت هر گونه عوارض جانبی باشد. این به ویژه در صورت کشف یک عارضه جدید یا در صورت آلرژی بیمار به دارو بسیار مهم است. با دیجیتال‌سازی مناسب، هم کسب و کار و هم مشتریان می‌توانند منتفع شوند، زیرا شرکت می‌تواند هر واکنش گذشته بیماران را در نظر گرفته و با استفاده از این آگاهی سلامت و رضایت بیماران را ارتقا دهد.
فناوری بینایی ماشین نقش مهمی در صنعت داروسازی بازی می‌کند، به ویژه زمانی‌که به تولید محصولات با کیفیت که بتوانند استانداردهای سختگیرانه سازمان غذا و دارو ( FDA) را برآورده سازند، مربوط می‌شود. همین فناوری همچنین منبع مهمی برای افزایش بهره‌وری و کارایی فرایندهای بازرسی حیاتی است.
منابع
HOW AI AND MACHINE VISION IMPROVE PHARMACEUTICAL PRODUCT QUALITY AND YIELD
