Eine neue Dynamik für das IoT-Pilotprojekt PLUSS

Prevent Losses Using Smart Sensors (PLUSS)

Ausgangslage

Im IoT-Pilotprojekt PLUSS (Prevent Losses Using Smart Sensors) des Wissenschafts- und Technologieunternehmens Merck sollte durch an einer Verpackungsanlage für pharmazeutische Produkte installierte intelligente Sensoren ein Datenmodell für Predictive Maintenance erstellt werden. Ziel war es, durch reduzierte Ausfallzeiten der Verpackungsanlagen Einsparungen zu erreichen.

Um dieses Ziel zu erreichen wurden zunächst einige Testszenarien entwickelt und im Betrieb durchgeführt. Anhand der in einer Cloud gesammelten Daten konnten die Testszenarien von Data Scientists des Kunden analysiert und bezüglich ihrer Eignung für ein Predictive Maintenance Model geprüft werden.

In die Analyse flossen neben Wetterdaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck unter anderem auch die Staubkonzentration und Daten zur Geschwindigkeit der Anlage ein. Bereits die Pilotphase ergab vielversprechende Ergebnisse zur Erarbeitung eines Predictive Maintenance Models.
Für die Projektdurchführung bat das Unternehmen Laife Reply um die Konzeption und Einführung von geeigneten Projektmanagement-Methoden.

Die Lösung

Die Experten von Laife Reply strukturierten das Projekt neu und bauten eine effiziente Projektorganisation auf. Gleichzeitig wurde die Entwicklung einer nachhaltigen GMP-konformen IoT-Infrastruktur, bestehend aus den relevanten Sensoren, IoT-Gateways und einer Backend-Cloud-Infrastruktur, angestoßen.

Die Spezialisten führten strukturierte PMO-Aktivitäten und eine effektive Projektorganisation ein. Sie schafften damit Transparenz über die Projektaktivitäten sowie über die Ergebnisse der durchgeführten Experimente und erreichten eine enge Abstimmung mit Ingenieuren, Data Scientists und IT. Zudem konnte das Projekt deutlich beschleunigt werden.

Gerade im Kontext der strengen Produktionsanforderungen in der Pharmaindustrie, wie etwa besonders kleine Sensoren und gute Befestigungsmöglichkeiten, war es von besonderer Bedeutung, die gezielte Erarbeitung einer nachhaltigen IoT-Infrastruktur voranzutreiben.

Dazu tauschte sich das Projektteam u.a. mit externen Anbietern von IoT-Infrastrukturen aus. Themen waren die Beschaffung von Sensoren und weiteren Infrastrukturbestandteilen wie dem IoT-Gateway oder die Kommunikation der Infrastruktur mit dem Protokoll OPC UA und dem Kommunikationssystem IO-Link.

Die Vorteile

Durch die auf die Pharmaindustrie sowie verwandte Branchen spezialisierte Beratung und durch eine starke Projektorganisation kann Laife Reply zielgerichtete Projektabläufe garantieren und sichere Projektergebnisse erzielen. Gleichzeitig kann bei bereits existierenden Projekten eine neue Dynamik in die Projektaktivitäten eingebracht werden.

Durch das Projekt konnte Merck wichtige Erfahrungen zum Thema „Internet of Things“ sammeln. Zudem wurde in Zusammenarbeit mit Laife Reply eine nachhaltige IoT-Infrastruktur auf den Weg gebracht. Für zukünftige Projekte kann auf dieses gesammelte Know-how aufgebaut werden kann.


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    Über Merck

    Merck, ein führendes Wissenschafts- und Technologieunternehmen, ist in den Bereichen Healthcare, Life Science und Performance Materials tätig. Rund 57.000 Mitarbeiter arbeiten daran, im Leben von Millionen von Menschen täglich einen entscheidenden Unterschied für eine lebenswertere Zukunft zu machen: Von der Entwicklung präziser Technologien zur Genom-Editierung über die Entdeckung einzigartiger Wege zur Behandlung von Krankheiten bis zur Bereitstellung von Anwendungen für intelligente Geräte – Merck ist überall. 2019 erwirtschaftete Merck in 66 Ländern einen Umsatz von 16,2 Milliarden Euro.

  • LAIFE REPLY

    Laife Reply fördert die digitale Innovation von Pharma- und Life-Science-Unternehmen und greift auf umfangreiche Fähigkeiten und Fachkenntnisse im Bereich von Technologien wie Künstliche Intelligenz und Big Data Analytics – mit tiefem Know-how im medizinischen Bereich – zurück. Dabei hat sich Laife Reply auf die Anwendung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz auf Bilder und klinische Daten spezialisiert. Das Ziel ist, durch echte Unterstützung bei Diagnose- und Behandlungsaktivitäten einen Mehrwert für die Prozesse im Bereich Health Care zu schaffen und zur Verringerung des klinischen Risikos beizutragen.

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