Qualität steigern und Kosten senken: KI-gestützte pharmazeutische Inspektion

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Entdecken Sie KI-gestützte Inspektionslösungen für die pharmazeutische Industrie. Steigern Sie die Qualität, senken Sie die Kosten und minimieren Sie Fehlausschuss in Ihrem Produktionsprozess.

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Ein Mann und eine Frau in Laborkitteln arbeiten an Computern für die KI-gestützte pharmazeutische Inspektion.

Die pharmazeutische Industrie steht vor einzigartigen Herausforderungen bei Herstellungs- und Produktionsprozessen – insbesondere in Zeiten des schnellen digitalen Technologietransfers. Ein kritischer Prozess in der parenteralen Arzneimittelherstellung ist die Inspektion von Primärverpackungen wie Spritzen, Fläschchen oder Ampullen. Bei diesem Prozess müssen potenzielle Produktfehler, Verunreinigungen oder Kontaminationen in jedem einzelnen Produkt erkannt werden, weshalb sie auch "100-Prozent-Inspektion" genannt wird.

Die automatische visuelle Inspektion (AVI) ist dafür gängige Praxis in der Industrie. Diese Inspektionsmethode bringt jedoch Falschrückweisungsraten (FRR) mit sich, die zu kostspieligen Nachkontrollen führen können.

Die Gewährleistung zuverlässiger Erfassungsergebnisse mit herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen erfordert dazu mindestens 5 bis 15 Produktproben pro Fehler und die Konfiguration von bis zu 18 Kameras pro Maschine. Dieser Prozess ist teuer, zeitaufwändig und fehleranfällig und kostet die pharmazeutische Industrie bis zu 740 Millionen Dollar pro Jahr (Quelle für Daten), da die Fehlerquote je nach Produktkomplexität zwischen 1 und 45 Prozent liegt. Zusätzlich zu den Kosten, die mit erneuten Inspektionen verbunden sind, können falsche Rückweisungsraten zu verzögerten Produktfreigaben und verpassten Marktchancen führen.

Der Einstieg in die KI-gestützte Inspektion

Um dem entgegenzuwirken, die Kosten deutlich zu senken und langfristig eine verbesserte Qualität zu erreichen, sind KI-gestützte Prüfprozesse zukunftssicher und sollten Teil der Daten- und KI-Strategie von Unternehmen sein. Anstatt physikalische Werte zu messen, scannen KI-Modelle nach Gut- und Fehlermustern im Produkt, was die Erkennungsrate ("Detection Rate", DR) deutlich erhöht und die Falschrückweisungsrate minimiert. Dieser Ansatz ermöglicht einen genaueren und effizienteren Inspektionsprozess, da selbst kleinste Abweichungen oder Defekte von der Norm erkannt werden, die durch herkömmliche, physische Messungen möglicherweise nicht sichtbar sind.

Zu diesem Zweck werden KI-Modelle mit großen Datensätzen trainiert, wobei die Qualität und Relevanz der Daten entscheidend für die Genauigkeit und Effektivität der resultierenden Modelle sind. Um die höchste Qualität der Trainingsdaten zu gewährleisten, sind Experten mit fundierten Kenntnissen über pharmazeutische Produkte und Herstellungsprozesse an der Erstellung beteiligt. Sie identifizieren die relevanten Fehler und Verunreinigungen, die erkannt werden müssen, und entwickeln die Kriterien für die Kennzeichnung der Daten – immer mit Blick auf die individuelle Produktionslinie.

Die KI-Modelle werden mit fortschrittlichen Algorithmen trainiert, die es ihnen ermöglichen, Muster zu erkennen und auf der Grundlage der Eingabedaten genaue Vorhersagen zu treffen. Die trainierten Modelle werden dann in automatische visuelle Inspektionssysteme (AVI) integriert, um Defekte und Verunreinigungen bei gleicher Inspektionsgeschwindigkeit noch besser zu erkennen als mit dem herkömmlichen Ansatz.

Zwei Diagramme veranschaulichen die prozentuale Nutzung im Zusammenhang mit der KI-gestützten Arzneimittelprüfung.

Kürzere Markteinführungszeiten und Kostensenkung durch höhere Effizienz

Die Ergebnisse der Implementierung von KI-gestützten Inspektionslösungen innerhalb der eigenen Produktion sind bemerkenswert. Durch den Einsatz kann die Falschrückweisungsrate (FRR) um bis zu 90 Prozent gesenkt werden, während die Erkennungsrate um bis zu 40 Prozent steigt. Dies führt nicht nur zu mehr guten Produkten innerhalb einer Charge, sondern auch zu einer verbesserten Prüfeffizienz und einem weniger zeitaufwändigen Arbeitsablauf.

Und die schnellere Markteinführung ist nicht der einzige Vorteil. Der Einsatz von KI in der visuellen Inspektion kann auch zu erheblichen Kostensenkungen führen. So sparen Pharmaunternehmen beispielsweise bis zu 750.000 US-Dollar pro Jahr, wenn sie eine Falschrückweisungsrate von nur 5 % vermeiden (basierend auf einem jährlichen Produktionsvolumen von 10.000.000 Behältern und Produktionskosten von 1,50 US-Dollar pro Behälter). Darüber hinaus können Unternehmen bis zu 940.000 US-Dollar einsparen, indem sie keine halbautomatischen Inspektionsmaschinen für die Nachkontrolle mehr benötigen, vorausgesetzt, es wurden zuvor zwei Inspektionsmaschinen eingesetzt. Mit diesen Kosteneinsparungen kann der Return on Investment (ROI) für KI-gestützte Inspektionslösungen in nur einem Jahr erreicht werden.

Warum Körber als strategischen Partner für die Einführung von KI in der Produktion wählen?

Wir verstehen die entscheidende Bedeutung der visuellen Inspektion und die besonderen Anforderungen und Einschränkungen der Pharmaindustrie. Durch unsere langjährige Erfahrung bieten wir einen modularen und skalierbaren Ansatz, mit dem unsere KI-Lösungen vollständig in bestehende Inspektionssysteme integriert werden können, ohne dass der Maschinengrundriss angepasst werden muss – unabhängig vom Hersteller Ihrer Inspektionslinie. Unsere KI-Modelle und -Lösungen stehen für eine zuverlässige, vertrauenswürdige und richtlinienkonforme Projektabwicklung und garantieren Ihnen höchste Datensicherheit unter Einhaltung der GxP-Vorschriften.

Vermeiden Sie, dass Falschrückweisungsraten Ihr Unternehmen jährlich Millionen kosten. Entscheiden Sie sich für KI-gestützte Lösungen für eine genauere und effizientere Inspektion.

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