Produktion
Generelles Thema / Branche
Pharmaindustrie, speziell Prozessüberwachung in der Produktion
Problemstellung
Der Kunde hatte eine neue Fabrik gebaut, mit deren Hilfe Tabletten und Pillen patientenindividuell verblistert werden sollten. Das heißt, der Patient erhält eine Verpackung, in der seine Wochenration an Medikamenten – aufgeteilt auf 7 Tage und jeweils 4 Einnahmezeitpunkte pro Tag – korrekt einsortiert ist. Dieses System verfolgt das Ziel, einerseits Kosten zu sparen, da nur die exakt benötigte Menge an Medikamenten ausgeliefert wird, und andererseits die Compliance zu erhöhen, da der sog. Wochenblister (7x4-Box) dem Patienten den größtmöglichen Komfort bietet.
Die Aufgabe bestand nun darin, sicher zu stellen, dass das richtige Medikament (aus einer Auswahl von rund 1.000) an der richtigen Stelle eingefüllt wird – also eine typische Klassifikationsaufgabe. Die Vorgaben waren eine (falsch positiv) Fehlerquote von < 10-6, eine Verarbeitungszeit pro Erkennung von maximal 5 msec bei gleichzeitiger Minimierung der falsch negativ-Fehler, die die Wirtschaftlichkeit der Anlage beeinträchtigt hätten.
Lösungsansatz
Da die optische Unterscheidbarkeit nicht ausreichte, mussten zusätzliche Features berücksichtigt werden. Diese ergaben sich durch den Einsatz von NIR-Spektroskopen, die mit einer sehr kurzen Integrationszeit Spektren der Medikamente im Nahinfrarot-Bereich messen, die Hinweise auf deren chemische Zusammensetzung liefern. Diese Spektren waren die Basis zur Entwicklung unseres Klassifikationsverfahrens. Aufgrund der strengen Laufzeitanforderungen musste die in den Spektren enthaltene Information zunächst verdichtet werden, so dass sich die Dimensionalität des Problems reduzierte. Mittels einer speziell adaptierten Version der Fisher –Diskriminante konnten alle Vorgaben erfüllt werden.
Ergebnis
Die Klassifikationssoftware wurde in das Inspektionsmodul der Verpackungsmaschinen integriert. Um das System fortwährend mit gleich guten Resultaten am Laufen zu halten, mussten mit unserer Unterstützung verschiedene Prozesse (etwa in der Wareneingangskontrolle) angepasst bzw. neu entwickelt werden. Nur so kann die permanente Anpassung der Klassifikationsmodelle an die sich verändernde Zusammensetzung der Präparate gewährleistet werden.
Mittlerweile wurde ein ähnliches Verfahren für einen anderen Kunden entwickelt, das bereits in Folie verschweißte Präparate erkennen kann.
Kunde
7x4 Pharma GmbH, Merzig
Projekttyp und Randbedingungen
Klassifikation von Objekten
Echtzeitanforderung
Strikte Fehlervorgabe