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Cognizant Blog

Die Technologie der digitalen Zwillinge gilt als potenzielle Lösung für Life Sciences Herstellende, um Prozessbedingungen in der Produktion vorherzusagen.

Der Aufbau digitaler Zwillinge erfordert einen großen historischen Datensatz, eine hohe Datenqualität und -granularität, einen schnellen Datenzugriff, einen großen Grafikprozessor für die Modellentwicklung und Echtzeitvorhersagen sowie eine unterstützende Datenstruktur zur Verwaltung der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen. Wenn diese Anforderungen erfüllt sind, können digitale Zwillinge in Bereichen wie Prozessoptimierung, Lebenszyklusmanagement von Anlagen, Energiereduzierung und Sicherheitsverbesserungen eingesetzt werden.

Für Herstellende im Bereich der Life Sciences bieten digitale Zwillinge mehrere Vorteile, z. B. die Replikation und Nachverfolgung von Herstellungsprozessen zur effizienteren Überwachung von Attributen für FDA-Vorschriften. Außerdem verbessern sie die Datenintegrität, indem sie den Zugriff auf gesicherte und geprüfte Daten ermöglichen, sodass Unternehmen von der Batch-Fertigung zur kontinuierlichen Fertigung mit Process Analytical Technology (PAT) übergehen können. Ein solcher Wechsel kann die Produktivität steigern, Ausfallzeiten reduzieren, einen sicheren Datentransfer zwischen CMOs und Tier-1-Herstellenden ermöglichen und die Infrastrukturkosten durch die Verlagerung von Daten in die Cloud senken.

Die Technologie des digitalen Zwillings ist besonders bei Batch-Prozessen nützlich. Durch die Verwendung von interpolierten 30-Sekunden-Daten und einem Fenster historischer Daten kann die Technologie zukünftige Datenpunkte innerhalb eines 5-Minuten-Intervalls vorhersagen. Die Technologie des digitalen Zwillings ermöglicht nicht nur die Vorhersage von Prozessbedingungen, sondern bietet auch eine beispiellose Erklärungsmöglichkeit, indem sie die dem Prozess zugrunde liegende Dynamik aufdeckt (weitere Informationen finden Sie auf unseren Seiten zu Fertigungslösungen).

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Damien O’Connor

Life Sciences Manufac­turing, Cognizant

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