Mobile-Menu

Inspection visuelle dans la production pharmaceutique Apprentissage profond : réduire les rejets intempestifs sur les lignes nouvelles et modernisées

Une tribune libre de Christian Haenlein, chef de produit chez Körber Pharma | Traduit par l'IA 8 min Temps de lecture

L'intelligence artificielle transforme l'inspection visuelle automatique (AVI), passant d'une logique rigide à un système capable d'apprendre. Grâce à des solutions de mise à niveau, il est également possible d'améliorer les installations existantes afin d'augmenter leurs performances de détection.

Des modèles d'IA entraînés spécifiquement pour chaque produit viennent compléter l'inspection classique, qui repose sur des données d'images historiques et un étiquetage précis.(Image : Körber)
Des modèles d'IA entraînés spécifiquement pour chaque produit viennent compléter l'inspection classique, qui repose sur des données d'images historiques et un étiquetage précis.
(Image : Körber)

Les cadences élevées, les fluctuations dans le processus de production et les exigences GxP strictes posent des défis majeurs à l'inspection visuelle dans la production pharmaceutique. Le Deep Learning élargit les possibilités du traitement d’images classique et réduit les erreurs de classification. Même les lignes existantes peuvent être modernisées à moindre coût. La seule condition préalable est une procédure standardisée et validable – de la collecte des données à la formation du modèle, en passant par la surveillance en cours de production.

Contenu lié