Komory dekontaminacyjne
Znane są również jako luki transferowe lub komory przepustowe. Ich szczelna konstrukcja zaprojektowana została w celu przenoszenia materiałów lub przedmiotów między obszarami o różnym poziomie czystości. Komora zapewnia, że materiały są dokładnie dekontaminowane poprzez sterylizację powierzchni, przed wejściem do docelowego pomieszczenia. Instalowane są w ścianach lub przegrodach pomieszczeń czystych, zachowując w ten sposób integralność kontrolowanego środowiska. W komorach dekontaminacyjnych wykorzystywane są różne metody sterylizacji. Ze względu na wysoką skuteczność i wygodę stosowania powszechnym wyborem jest sterylizacja parami nadtlenku wodoru (z ang. Vaporized Hydrogen Peroxide, VHP). Roztwór z wodą i wysokim stężeniem H2O2 jest przekształcany w gaz, który następnie krąży w określonych stężeniach w całej komorze.
System sterowania
Kluczowym elementem współczesnych komór VHP jest system sterowania. Koordynuje on całym procesem i sprawuje kontrole nad każdym aspektem działania komory dekontaminacyjnej. System sterowania inicjuje fazę wtrysku par nadtlenku wodoru, reguluje jego przepływ do komory, dobiera optymalne stężenia dla skutecznej sterylizacji, a dedykowane czujniki monitorują stężenie, temperaturę czy wilgotność. W razie potrzeby poszczególne parametry są korygowane w czasie rzeczywistym. System sterowania komór VHP decyduje o ich efektywności. Wzrost jakości pracy jest bezpośrednio związany z wprowadzaniem innowacyjnych rozwiązań. Szeroki wachlarz możliwości współcześnie dostarczają narzędzia sztucznej inteligencji.
Algorytmy uczenia maszynowego
Sztuczna inteligencja pomaga rozwiązywać złożone problemy w różnych dziedzinach, w tym w branży farmaceutycznej i biotechnologicznej. Implementacja wielu algorytmów z systemami sterowania przenosi poszczególne rozwiązania na zaawansowany poziom i zwiększa ich efektywność. Na szczególne zainteresowanie zasługują:
* sieci neuronowe – sztuczna sieć neuronowa jest rozwijana na podstawie badań biologicznego układu neuronowego. Jest to rozproszony, równoległy system przetwarzania informacji zbudowany przez abstrahowanie i uproszczenie struktury biologicznej sieci neuronowej i jej mechanizmu przetwarzania informacji. Sieci neuronowe są szeroko stosowane w wielu dziedzinach procesów chemicznych ze względu na swoją solidność, tolerancję błędów, zdolność do samoadaptacji i zdolność do samouczenia się. Dobrze sprawdzają się w przypadku modelowania i kontrolowania procesów,
* algorytmy genetyczne – są przykładem metod optymalizacji. Zyskały znaczną uwagę ze względu na ich niezwykłe zalety w porównaniu z algorytmami klasycznymi. Są proste, solidne, a także zdolne do radzenia sobie z problemami nieróżniczkowalnymi, nieciągłymi lub multimodalnymi. Mogą znacznie skuteczniej wyszukać parametry, dla których proces/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Algorytmy genetyczne mogą znacznie usprawnić procesy optymalizacji.
Najważniejsze kierunki integracji AI z systemami sterowania komór VHP
Optymalizacja cykli odkażania
Najważniejszym celem integracji sztucznej inteligencji z systemami sterowania komór VHP jest osiągnięcie jak najwyższej wydajności pracy. Kluczową rolę odgrywają tutaj czujniki, które dostarczają dane w czasie rzeczywistym na temat cykli sterylizacji. Dzięki temu optymalizacja poszczególnych cykli może odbywać się w oparciu o charakterystykę materiałów i poziom skażenia. Jest to ważny krok w kierunku skrócenia cykli dekontaminacji. Dodatkowo automatyzacja procesu umożliwi wdrożenie zaprogramowanych cykli, a także harmonogramów. Takie rozwiązanie charakteryzuje się indywidualnym podejściem do konkretnych zastosowań.
Konserwacja predykcyjna
Jednym z bardzo obiecujących obszarów, w których można wykorzystać sztuczną inteligencję, jest analiza predykcyjna. Ciągłe monitorowanie pracy komór dekontaminacyjnych i gromadzenie danych z poszczególnych cykli odkażania dostarcza dużej ilości informacji. Narzędzia AI analizują je z wysoką wydajnością i tworzą zaawansowane statystyki. Dzięki temu możliwe jest prognozowanie na podstawie określonych schematów potencjalnych problemów. Jeśli model przewiduje zbliżającą się awarię lub pogorszenie wydajności, generuje alerty, aby powiadomić personel konserwacyjny. Zaawansowane narzędzia przetwarzania danych stworzą swoiste modele predykcyjne, będą obliczać trendy i wskaźniki zmian.
Zarządzanie zasobami
Równie istotne jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do wydajnego zarządzania zasobami w cyklach sterylizacji nadtlenkiem wodoru. Algorytmy AI dostarczają zaawansowanych funkcji zrządzania energią w oparciu o specyficzne wymagania każdego cyklu sterylizacji. Złożone analizy energetyczne procesu determinują rozwój np. systemów odzyskiwania ciepła, które w znacznej ilości jest generowane w procesie sterylizacji. Równomierne rozmieszczenie wysokowydajnych czujników w całej komorze dekontaminacyjnej dostarcza dużej ilości danych, które z wykorzystaniem narzędzi Internetu Rzeczy (IoT), są gromadzone w scentralizowanym systemie sterowania i przetwarzane. Niebagatelną rolę w ergonomicznym zarządzaniu zasobami odgrywają także optymalizacja cykli odkażania oraz konserwacja predykcyjna.
KOMENTARZE