對于醫(yī)療器械和藥品制造商來說,保持產品質量標準至關重要;有缺陷或受污染的產品可能會給患者帶來重大風險,并給制造商帶來嚴重的責任問題。行業(yè)法規(guī)要求將制造信息打印在外部包裝或設備本身上,以確保整個供應鏈的可追溯性。這有助于制造商更有效地管理召回、解決假冒問題并為醫(yī)療緊急情況做好準備。
Ward Automation 總部位于愛爾蘭斯萊戈,是一家為醫(yī)療器械和制藥行業(yè)提供世界級定制自動化解決方案的領先制造商。其創(chuàng)新的制造解決方案,例如自動化預灌封注射器制造過程和驗證標簽批次數(shù)據(jù),依靠機器視覺技術幫助客戶提高高質量產品的吞吐量,減少產品缺陷或代價高昂的產品召回,并實現(xiàn)整個供應鏈的可追溯性。其所有流程和程序均遵循良好自動化制造規(guī)范 (GAMP5) 指南?!百|量源于設計”是每個團隊成員在制造過程的每個階段都遵守的基本內部原則。
作為制藥和醫(yī)療器械行業(yè)機器設備的領先供應商,Ward Automation 對客戶的制造挑戰(zhàn)有著深刻的理解:
提高新產品的產量通常伴隨著生產率低、設置緩慢、產品缺陷和質量問題
保持高產品質量,同時應對不斷增長的需求和產量要求
讓員工進行人工質量檢查會導致質量不一致
持續(xù)的勞動力短缺造成了兩難境地,是立即投資自動化還是推遲全面生產,直到雇用到足夠的操作員
應對這些挑戰(zhàn)是制造商的首要任務,而生產流程自動化是該戰(zhàn)略的關鍵組成部分。
Ward Automation 通過使用高質量組件(包括機器視覺系統(tǒng))構建創(chuàng)新機器來應對客戶的這些挑戰(zhàn),以確保其設計經久耐用且易于維護。一些自動化應用示例包括:
In-Sight 2D 視覺系統(tǒng)指導機器人裝配作并測量組件(如注射針)以驗證制造規(guī)格的多組件裝配機
使用 VisionPro 深度學習軟件檢查西林瓶、瓶子、注射器或卡式瓶是否存在缺陷、劃痕和碎屑的灌裝應用
使用In-Sight 二維視覺系統(tǒng)驗證 UDI 文本和條形碼以及正確標簽的醫(yī)療器械包裝系統(tǒng)
Ward Automation 業(yè)務開發(fā)經理 Kenny Ward 表示:“我們的客戶需要高質量的自動化解決方案,他們不愿意在質量方面冒險。在檢測過程中不留任何空白至關重要,而這正是技術的亮點。
例如,一家領先的醫(yī)用導管制造商需要提高吞吐量以滿足客戶需求。手動組裝和包裝導管非常耗時,而且與操作員一起擴大生產規(guī)模對于質量和效率來說是不可行的。該制造商需要一種既能滿足其吞吐量要求又能下線交付完美產品的解決方案。Ward Automation 設計了一種自動化裝配過程的方法,包括裝配、卷取和包裝。嵌入式視覺系統(tǒng)檢查標簽質量并讀取 UDI 代碼以實現(xiàn)可追溯性。該解決方案滿足了客戶提高吞吐量、高質量產品和可追溯性合規(guī)性的目標。
“向我們的客戶表明,他們正在與一家與他們自己一樣高度重視產品質量檢測的公司合作,”Ward 補充道。
Ward Automation 是系統(tǒng)集成商 (CSI),15 年來一直將其機器視覺技術融入其解決方案中。
該公司最初選擇機器視覺解決方案是因為它認為是視覺工程師熟悉的頂級機器視覺公司。它還可以輕松地就更復雜的視覺要求咨詢技術專家。當被問及他的看法時,Ward 回答說:“協(xié)作、專家、前沿和前瞻性思維。
最初,當技術不太先進時,產品用于基本測量檢查(例如驗證注射器針頭的長度)和確認零件組裝正確(玻璃瓶上的蓋子)?,F(xiàn)在,檢測要求變得更加復雜,例如識別尺寸、色調和位置不同的缺陷,這是傳統(tǒng)視覺工具難以解決的。為了解決這些挑戰(zhàn),Ward Automation 使用基于 AI 的技術來快速準確地執(zhí)行高級檢測。
隨著時間的推移,隨著機器視覺技術的發(fā)展和應用要求變得更加復雜,Ward Automation 開始使用產品,使用基于規(guī)則和基于 AI 的工具執(zhí)行更精確的檢測,例如檢查高反射鋁箔包裝上的密封或檢測注射器盒上高度可變的裂紋。
Ward 解釋了其機器更喜歡視覺系統(tǒng)的一個關鍵原因,“我們通常為客戶制造的裝配和灌裝機預計將使用超過 20 年,我們很欣賞視覺系統(tǒng)非??煽亢统志?,這意味著我們的客戶可以減少升級和停機時間。
Ward Automation 以提供具有最先進組件的創(chuàng)新自動化解決方案而自豪,嵌入式視覺應用(例如質量檢測或 UDI 代碼驗證)也不例外。隨著制藥公司和醫(yī)療器械公司的產品變得越來越復雜,包裝變得更加環(huán)保,檢測缺陷變得更具挑戰(zhàn)性;Ward Automation 已開始測試基于 AI 的技術,例如 In-Sight ViDi 深度學習工具,用于概念驗證應用,例如檢查鋁箔包裝上的密封以及玻璃瓶上的裂紋和缺陷檢測?!拔覀儗闄C器視覺技術的領導者,并期待與他們合作,隨著時間的推移,他們?yōu)槭袌鰩砀鄤?chuàng)新,”Ward 說。
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