B-Measured
Echtzeit-Nutzungsüberwachung auf Zyklusebene ermöglicht den Vergleich von Programmen, die Identifizierung von Optimierungspotenzialen und die Überwindung von Worst-Case-Einstellungen. B-Measured wandelt Ressourcendaten in umsetzbare Entscheidungen um, die Kosten senken und die Nachhaltigkeitsberichterstattung unterstützen.
Warum Ressourcentransparenz wichtig ist
Nachhaltigkeitsziele und Kostendruck nehmen in der pharmazeutischen Produktion zu. Reinigungs- und Sterilisationssysteme verbrauchen erhebliche Mengen an Wasser, Dampf, Strom, Druckluft und Chemikalien. In vielen Betrieben wird dieser Verbrauch jedoch nicht auf Geräte- oder Zyklusebene gemessen. Daher wird oft für jede Ladung derselbe konservative „Worst-Case“-Zyklus angewendet. Ohne klare Daten ist es schwierig, die tatsächlichen Betriebskosten zu verstehen, Programme zu vergleichen oder Optimierungspotenziale zu identifizieren. Die Verbesserung der Ressourceneffizienz beginnt mit der Messung.
Zyklusbezogene Überwachung und Vergleich
B-Measured ermöglicht die Echtzeitüberwachung des Energieverbrauchs direkt auf Maschinenebene. Es erfasst und visualisiert den Ressourcenverbrauch pro Charge und im Zeitverlauf und verknüpft die Verbrauchsdaten mit einzelnen Programmen.
Dies ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen den Zyklen. Beispielsweise können Vorbehandlungs- oder Kühlphasen von Sterilisatoren überprüft und gegebenenfalls angepasst werden, und verlängerte Trocknungsschritte für Kunststoffteile in Waschanlagen können für Metallladungen reduziert werden.
Aktuelle Verbrauchswerte und historische Trendanalysen unterstützen eine strukturierte Bewertung der Auswirkungen verschiedener Programme auf Energieverbrauch und Emissionen. Die CO₂-Emissionen können auch auf Basis aufgezeichneter Verbrauchsdaten berechnet werden, was die Nachhaltigkeitsberichterstattung unterstützt.
Datengetriebene Optimierung
Durch die transparente und vergleichbare Darstellung des Ressourcenverbrauchs liefert B-Measured verwertbare Informationen, um Zyklen an die tatsächlichen Lastanforderungen anzupassen, anstatt standardmäßig auf Worst-Case-Einstellungen zurückzugreifen.
Dies ermöglicht den Teams, Optimierungsmaßnahmen zu priorisieren, unnötigen Energieverbrauch zu reduzieren und Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen, während gleichzeitig eine validierte Prozesssteuerung gewährleistet wird.
