Репортаж от Wedoany，В ходе пилотного проекта на одном из заводов по производству препаратов крови интеллектуальная система инспекции на основе AI-зрения и мультимодального восприятия повысила точность обнаружения неисправностей оборудования до 95% и более, а эффективность инспекции — в 3–5 раз. Система объединяет технологии машинного зрения, инфракрасной термографии, газового сенсоринга и акустического мониторинга, используя алгоритмы глубокого обучения для сбора и интеллектуального анализа состояния оборудования, утечек в трубопроводах и аномальных условий в производственных цехах в реальном времени, что позволяет автоматически извлекать признаки дефектов, динамически оценивать уровни риска и автоматически регистрировать данные, соответствующие нормативным требованиям.
Биофармацевтическое производство отличается сложностью процессов, высокими требованиями к безопасности и строгими нормативными стандартами. Традиционные ручные инспекции страдают от низкой эффективности, высокой вероятности пропуска дефектов и сложности отслеживания данных. На пилотном заводе ручная инспекция одного участка занимала 2 часа, а вероятность пропуска мелких утечек в трубопроводах оборудования достигала 15%. Для решения этой проблемы исследовательская группа разработала трехуровневую структуру интеллектуальной инспекции, объединяющую «мониторинг данных, роботизированную инспекцию и ручную инспекцию». Эта структура интегрирует AI-зрение и мультисенсорные технологии, используя диспетчерскую платформу для координации работы рельсовых роботов, колесных роботов и стационарных AI-камер, решая ключевые задачи, такие как восприятие сложной среды, динамическое планирование маршрутов и раннее предупреждение о неисправностях оборудования.
В области интеграции данных и соответствия нормативным требованиям система построена по трехуровневой архитектуре «робот — граничные вычисления — платформа инспекции», которая через зашифрованные протоколы взаимодействует с информационными системами, такими как MES и LIMS. Все записи инспекций на платформе проходят полный цикл управления с замкнутым контуром, а любые изменения данных автоматически сохраняются в журнале операций и исторических версиях. Сформированные отчеты об инспекциях содержат описания дефектов, корректирующие меры, ответственные подразделения и результаты повторных проверок, соответствуют стандартам GMP и могут быть напрямую использованы для проверок со стороны регулирующих органов на месте.
В практическом применении после внедрения системы на данном заводе по производству препаратов крови был обеспечен круглосуточный мониторинг. Инспекционные роботы ежедневно проводят плановые проверки в четыре временных интервала: 10:00, 14:00, 23:00 и 05:00, каждая продолжительностью 20 минут. Система своевременно выявила такие угрозы, как утечка уплотнений насоса циркуляции хладагента, протечка дренажной трубы конденсата кондиционера и оставленные строительные материалы, а также с помощью голосовых подсказок скорректировала опасное поведение, например, отсутствие правильно надетой каски, что позволило эффективно предотвратить загрязнение готовой продукции и повреждение оборудования.
С точки зрения эффективности, система обеспечила переход от «прерывистого мониторинга» к «непрерывному обеспечению». Эффективность инспекции повысилась до 98%, средняя продолжительность ежедневной инспекции одним роботом достигает 16 часов, охват ключевых точек составляет 100%, а объем ежедневного сбора данных увеличился с более чем 200 записей при ручной инспекции до более чем 1200 записей. Погрешность данных с высокоточных датчиков, установленных на роботах, не превышает 1%, что значительно ниже погрешности ручных измерений, составляющей около 5%. Благодаря сочетанию инфракрасной термографии и алгоритмов глубокого обучения для распознавания дефектов система способна точно обнаруживать микроскопические утечки в трубопроводах размером до 0,1 мм и классифицировать их по трем уровням: «легкий, средний, тяжелый». В холодильных камерах для хранения плазмы крови роботы каждые 15 минут собирают данные о температуре, обеспечивая стабильное поддержание температуры на уровне минус 20 градусов Цельсия с отклонением не более плюс-минус 1 градус. Кроме того, система в реальном времени отслеживает давление оборудования с помощью высокоточных датчиков давления, автоматически запуская предупреждение при колебаниях давления, превышающих плюс-минус 0,05 МПа, что позволяет избежать проблем, связанных с пропуском мгновенных изменений давления, характерных для ручных инспекций.
С точки зрения экономической эффективности, после внедрения системы инспекции численность персонала на участках кондиционирования, водоподготовки и распределения электроэнергии сократилась на 16 человек каждый, что позволило сэкономить 1,6 миллиона юаней в год на затратах на рабочую силу; функция раннего предупреждения о неисправностях оборудования сократила время на внеплановые ремонты и сэкономила около 1 миллиона юаней на ремонтных расходах, в результате чего общая годовая экономия составила 2,6 миллиона юаней. Система, анализируя тенденции данных на основе нейронной сети LSTM, сократила количество внеплановых остановок холодильных установок с 6 до 1 раза в год, повысив непрерывность производства на 83%.
Заглядывая в будущее, применение инспекционных роботов в фармацевтической промышленности будет развиваться в многомерном направлении. Технологии восприятия будут эволюционировать от «мультимодальной интеграции» к «кросс-мерному точному восприятию», с внедрением акустических, вибрационных, электромагнитных и других сенсорных данных, что позволит повысить точность прогнозирования дефектов до 99% и более. Интеграция технологий цифровых двойников позволит создать полноценную виртуальную модель всего завода, обеспечивая динамическую корректировку маршрутов инспекции с миллисекундной задержкой. Кроме того, системы многороботной кооперации по схеме «ведущий-ведомый» преодолеют ограничения автономной работы отдельных роботов, формируя «воздушно-наземное» полное покрытие пространства. Применение технологий 5G и AR позволит передавать данные о неисправностях, собранные роботами, в реальном времени на удаленные терминалы экспертов, направляя персонал на месте для быстрого устранения проблем.
