Improving Uptime and Asset Reliability with AI in Biomanufacturing

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一家财富 500 强生物技术公司，拥有针对慢性和危及生命的疾病的广泛药物和诊断产品组合，将利用人工智能/机器学习解决方案设定战略重点，以提高制造资产的可靠性并优化维护成本。

然而，现场操作员被警报淹没了，这些警报只捕获了一小部分故障，并且只在故障事件发生前提供了几分钟的提前期。由于意外的离心机故障，由于操作中断和产品被丢弃，损失了数百万美元。

该公司正在寻找一种支持 AI 的解决方案，该解决方案可以更准确地预测即将发生的离心机故障，并缩短交货时间，以减少计划外停机时间和维护成本。

未披露

财富 500 强生物技术公司

在 12 周内，C3 AI 团队与生物技术公司的主题专家合作，配置了 C3 AI Reliability 应用程序，以监控和预测 2 个制造厂的 3 台离心机即将发生的故障。

借助 C3 AI Reliability，这家生物技术公司可以预测 93% 的即将发生的故障，采取预防措施，提前 48 倍的时间，将误报减少 80%，通过减少停机时间提高生产利润。

• The implementation of the C3 AI Reliability application significantly improved the company's ability to predict and prevent centrifuge failures. The AI-driven approach allowed for the integration of all relevant data sources and the application of advanced machine learning techniques to improve the recall and precision of failure predictions. The user-friendly dashboards provided high-level site and asset KPIs, prioritized AI alerts, and details for risk investigation and mitigation. This not only reduced the number of false alarms but also increased the lead time for preventative actions, thereby reducing the risk of unplanned shutdowns and potential revenue loss.

• Reduced the number of alarms generated by 80%, from 60 to 10 alerts per month
• Improved the number of impending failures predicted by 80%, from 13% to 93%
• Increased lead time by 48x, from 45 minutes to more than 2 days