Digitales Qualitätsmanagement
Um die Effizienz und Transparenz in Qualitätsprozessen zu unterstützen, bieten wir unseren Pharmakunden die digitale Übertragung von kundenspezifischen Chargenqualitätsdaten und elektronischen Analysezertifikaten (eCoA) für unsere Primärverpackungen an. Dies rationalisiert die Produktionsschritte, da keine Eingangskontrolle der Chargen mehr erforderlich ist. Mithilfe datenbasierter Analysen kann die zukünftige Chargenqualität vorhergesagt und optimiert werden.
Datengesteuerte Qualitätskontrolle mit Gx® eBatch
Während der Produktion prüft und verifiziert Gerresheimer jede einzelne Primärverpackungseinheit in einer Charge. Diese Qualitätsdaten werden digital in der Cloud gespeichert und können sicher direkt in ein Kundensystem übertragen werden. Durch die Bereitstellung vollständiger, verifizierter digitaler Qualitätsdaten macht Gx® eBatch Eingangskontrollen überflüssig und ermöglicht die sofortige Weiterleitung an die Abfüllanlagen.
Datengestütztes Qualitätszertifikats Management
Entweder als Teil der Gx eBatch-Einrichtung oder unabhängig davon können wir auch Zugriff auf das Analysezertifikat (CoA) gewähren. Dieses kann als PDF bereitgestellt oder in das vom Kunden bevorzugte Datenformat konvertiert, übertragen und über API abgerufen werden.
Vorteile
Qualitätsbestätigung
Die sichere Übertragung von kundenspezifischen Fertigungsqualitätsdaten und/oder eCoA für eine Charge sorgt für Transparenz und Qualitätssicherung, ohne dass eine Eingangskontrolle erforderlich ist.
Erhöhte betriebliche Effizienz
Durch den Wegfall der Eingangskontrolle ist eine Just-in-Time-Lieferung (JiT) möglich, da eine Charge sofort an die Abfüllanlage weitergeleitet werden kann, was Zeit, Ressourcen und Lagerkosten spart.
Verbesserte Ursachenanalyse
Wenn es weiter entlang der Lieferkette zu Rückweisungen kommt, können Chargendaten analysiert werden, um die Ursachen durch fortschrittliche Korrelationsanalysen zu identifizieren oder zu beseitigen.
Zukünftige Qualitätsoptimierung
Die Daten können mit Informationen aus späteren Phasen der Lieferkette angereichert und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die Qualität zukünftiger Chargen vorherzusagen und zu optimieren.
