Teknologi industri Kimia dan Farmasi memerlukan sistem monitoring agar kualitas produk mencapai tingkat tinggi. Jenis aplikasi berguna untuk menangani proses satu batch—tanpa berakhir suatu interaksi pada proses produksi dan kesalahan manusia (pekerja) pun sangat minim.
Fasilitas yang diotomatisasi untuk produksi mempunyai ciri khas pada satu sisi yakni meningkatnya kompleksitas dan jaringan. Di sisi lain terjadi perkembangan dinamika yang diakibatkan terjadinya gangguan yang tidak terduga.
Verifikasi operasional telah dilakukan dengan benar untuk menemukan kesalahan. Demikian juga deteksi dini dan pencegahan gangguan—terutama dengan diagnosis dan pemantauan proses fisik yang sesuai—demikian penting dilakukan dari aspek ekonomi. Kita tahu bahwa proses produksi suatu industri kompleks.
Prinsip dasar diagnosis berbasis sistem teknis bergantung pada model matematika kuantitatif dari proses yang akan dimonitor. Kesulitannya adalah cara penerapan sistem diagnosis berbasis model yang berada pada pengembangan model proses itu sendiri. Bagaimana mengatasinya?
Ketika melakukan proses rekayasa industri—dalam hal ini Kimia dan Farmasi—dimungkinkan dengan upaya pengembangan yang tepat dengan pengetahuan para ahli secara terperinci—dalam korelasi proses fisik untuk membangun model proses yang kuat untuk pembuatan fitur selanjutnya.
Pendekatan pemodelan yang adaptif berbasis data merupakan satu metode alternatif berbasis model analistis. Di ruang kelas pelatihan, aplikasi “kinerja dan pemantauan kondisi teknologi proses” dilakukan pembelajaran mesin berdasarkan data.
Hal itu memungkinkan untuk menghasilkan model proses sesuai pemantauan kinerja dan kondisi berdasarkan himpunan data yang “tidak terpantau” selama pelatihan berlangsung.
Oleh karena itu, dibuatlah program bernama ProDaMi-Suite untuk melakukan fungsi-fungsi yang berbeda sesuai tujuan monitoring kinerja dan kondisi yang meliputi:
Dukungan dalam pemodelan berbasis data dengan penggunaan teknologi proses yang kompleks dalam industri kimia.
Pemodelan perilaku proses dilakukan berdasarkan data proses yang berkembang dengan metode pengetahauan tentang mesin khususnya proses teknis dengan perilaku proses variabel yang lambat atau disebut quasi static process dynamics.
Pengumpulan cara mengetahui proses dengan metode penumpukan data: Fase deteksi dan deskripsi proses di pabrik merupakan proses dengan metode struktur yang “tidak termonitor” dan harus diketahui.
Monitoring secara online dan diagnosis terhadap kualitas proses: Menggunakan model kelengkapan data dengan memantau tingkat proses itu serta pemantauan parameter proses, dan mendeteksi atas perubahan pada akhir operasional mesin produksi. Kesalahan , kegagalan komponen, dan lokalisasi harus didiagnosa.
Pada umumnya aplikasi termasuk kelanjutan proses di industri kimia/farmasi, dapat kita pahami berdasarkam sifat karakteristik berikut:
Untuk varian produk dilakukan proses jangka panjang yang terus- menerus. Contohnya produksi industri skala besar dengan bahan dasar yang digunakan untuk pelapis dan produk farmasi.
Selain berguna di pabrik kimia, jenis aplikasi juga berguna untuk menangani proses satu batch di sektor industri kimia dan farmasi. Jenis aplikasi berkonsentrasi pada proses berikut.
Proses satu batch untuk produksi kimia dan farmasi dengan kualitas tinggi dalam reaktor batch yang universal. Contohnya bahan dasar untuk produk farmasi, vaksin, produk perlindungan tanaman, dan lain-lain. begitulah teknologi industri Kimia dan Farmasi diterapkan (Diolah dari Fraunhofer IOSB)
Kuasai Teknologi agar Bisnis Lebih Lancar dan Hati-hati Penjajah 