製造IQを向上させるリアルタイム・プロセスインテリジェンス
製造プロセスが最適な運転条件から逸脱した場合、製品品質や歩留まりに影響が及ぶ前に、その兆候を把握することが重要です。SIMCA®-onlineは、生産プロセスをリアルタイムで追跡し、運用状況を継続的に可視化します。
独自のデジタルツイン機械学習技術により、最終製品に影響を及ぼす可能性のあるプロセス異常を早期に検知し、警告を発します。リアルタイムプロセスインテリジェンスによって、生産チームは最善の成果に向けて先手を打った対応が可能になります。
その結果、一貫した製品品質の維持、生産性の最大化、そしてコストのかかる手戻りや廃棄の防止を実現できます。
プロセスが品質目標の達成に向けて順調に進んでいると確信できますか。複雑さを軽減し、プロセス制御データをより迅速かつ容易に読み解きたいと思いませんか。数回クリックするだけで、すべてのプロセスの挙動を一目で可視化し、解釈できるとしたらどうでしょうか。
Umetrics Digital Twin AI Ecosystemの一部であるSIMCA®-onlineは、SIMCA®の機械学習による多変量データ解析（MVDA）モデリングから構築されたデジタルツインを活用し、従来のプロセス監視に伴う複雑さを解消します。これにより、必要なときに、どこにいても、明確で実用的な見識を得ることができます。
SIMCA®-onlineは、リアルタイムのバッチプロセス監視に最適なソリューションです
- 重要プロセスパラメーターとその相関パターンをリアルタイムで解析
- 専用チャートにより、プロセス全体の可視性を向上
- プロセス逸脱の早期検知と警告
- インタラクティブなビジュアルにより、是正措置・予防措置に役立つ見識とガイダンスを即座に提供
- Control Advisorによる高精度なエンドポイント予測と将来予測
- バッチ間の比較結果を迅速に把握
- 生産性の最大化と製品品質の向上を支援するプロセスインテリジェンス
SIMCA®-onlineは、重要なプロセスパラメーターとその相関パターンをリアルタイムで解析します。WindowsクライアントまたはWebクライアントを介して接続されたサーバーから、生産プロセスの状況をリアルタイムに遠隔監視できます。
アラームを設定することで、プロセス異常の兆候を早期に検知できます。メール通知によるアラート機能により、必要な情報を関係者へ迅速に共有できます。
多変量チャートにより、プロセス全体の状況を把握できます。観測値に逸脱が発生した場合は、ドリルダウン機能を使用して各変数が正常範囲からどの程度逸脱しているかを可視化できます。これにより、原因の特定を支援し、より効率的な根本原因分析を可能にします。
最終品質特性を高精度に予測・検証することで、生産完了前の段階で品質状況を把握し、品質管理を行うことができます。
SIMCA®-onlineは、SIMCA®で構築したデジタルツインモデルを活用して変更による影響を予測し、最適な結果が得られるようプロセスパラメーターの調整をリアルタイムで推奨します。
SIMCA®-onlineのデジタルツインがもたらす独自の価値
生産における時間とリソースを削減
SIMCA-online®は、最新の高度なデータ解析技術を活用して、プロセスが理想的な状態から逸脱したタイミングをリアルタイムで検知し、その根本原因に関する見識を提供します。
これにより、根本原因分析にかかる時間と労力を削減できるほか、本来であれば廃棄や高額な手戻りが必要となるバッチの発生を抑制できます。
プロアクティブな製品品質の向上
最終品質特性を高精度に予測・予測評価することで、生産完了前の段階で品質管理を実施できます。
さらに、SIMCA®-online Control Advisorは、より良い最終状態を実現するためのプロセス調整について、AIによる見識とガイダンスを提供します。これにより、オペレーターは製品品質の向上に向けて先手を打った対応を講じることができます。
リスクを最小化し、コンプライアンスを確保
SIMCA®-onlineは、継続的工程検証に関するベストプラクティスの導入を容易にします。これにより、重要なプロセスを保護し、品質基準、各種規制、およびGMPに関する業界ガイダンスへの準拠を支援します。また、21 CFR Part 11への準拠にも対応します。
最近追加された機能
Umetrics® Digital Twin AI Ecosystemとの統合により、プロジェクトに含まれる変数をデータソースから直接探索できるようになりました。既存の変数や追加された変数を可視化し、その場でコンテキストを確認できるため、迅速な分析が可能になり、モデル更新に向けた理解と準備を促進します。
アダプティブプロセスモードにより、異なる運転モードに対応したモデルを動的に切り替えることができます。これにより、マルチユニット機能が拡張され、連続培養、強化培養、ハイブリッド培養などのプロセスの追跡をサポートします。
さらに、バッチレベルで動的データと定常状態データを組み合わせることで、両方の運転モードを対象とした集約分析をより効果的に実行できます。
SIMCA®プロジェクトで除外されていたバッチは、検証バッチとして利用されることがありましたが、参照バッチとしてSIMCA®-onlineに含められるようになりました。これにより、現在の生産データとの比較が可能になります。
アラート機能の強化により、重要な監視対象領域と重要度の低いプロセス領域を区別できるようになりました。これにより、発報されたアラームに対して関係者が適切に対応しやすくなります。
単変量データ向けの動的アラームをSIMCA®で設定できるようになりました。また、生成変数やPython変数に対する高度で柔軟な設定にも対応しており、リアルタイムソリューションの柔軟性と汎用性がさらに向上しています。
バッチプロセスモデリングの専門知識を次のレベルへ
バッチデータテーブルの概要の秘密を発見し、データを意思決定に変える堅牢な予測モデルを構築する方法を学びます。参加者は、当社独自の機械学習手法を使用して、複雑なデータを迅速かつ確実に解釈する方法を学びます。
このコースは、実際のデータセットに基づいて、SIMCA® ソフトウェアでの講義、デモンストレーション、およびコンピューター演習で構成されています。
また、多変量解析（MVDA）の初心者向けに、自分のペースで学習できるオンデマンド型eラーニングコースもご利用いただけます。
