 |
| Pemanfaatan Artificial Intelligence dapat meningkatkan efektifitas berbagai proses riset dan produksi di industri farmasi. |
OMAIdigital.id. Pemanfaatan Artificial Intelligence- AI (Kecerdasan Buatan) secara signifikan mampu mendongkrak efektifitas Industri Farmasi. Bagaiaman dan apa saja yang dapat diimplementasikan dalam proses industri farmasi?
Dikutip dari eBook "Pharma 4.0, Masa Depan Manufaktur Farmasi" hal 3-7, karya Prof. Dr. Raymond R. Tjandrawinata- Pakar Molecular Pharmacologist- Tokoh Nasional yang menekuni drug discovery dari bahan alam Indonesia, antara lain dipaparkan sebagai berikut:
Download eBook "Pharma 4.0, Masa Depan Manufaktur Farmasi": Klik Disini
Adaptasi Teknologi dalam Sektor Farmasi. Pharma 4.0 mengadaptasi teknologi Industri 4.0 dengan cara yang sangat spesifik untuk memenuhi kebutuhan regulasi dan kualitas dalam industri farmasi:
Internet of Things (IoT): Sensor dan perangkat IoT digunakan untukmemantau kondisi produksi seperti suhu, kelembaban, dan tekanan secara real-time. Data ini dikumpulkan dan dianalisis untuk memastikan lingkungan produksi tetap sesuai dengan standar yang ditetapkan. IoT juga digunakan untuk pelacakan dan penelusuran bahan baku dan produk jadi, yang memastikan transparansi dan kepatuhan terhadap regulasi (Verdouw et al., 2016).
Kecerdasan Buatan (AI): AI digunakan untuk analisis data klinis dan produksi, prediksi hasil, dan optimasi proses. Misalnya, AI dapat membantu dalam analisis data uji klinis untuk mendeteksi pola dan anomali yang mungkin terlewatkan oleh manusia. AI juga digunakan untuk prediksi kegagalan mesin dan pemeliharaan prediktif, yang membantu mengurangi waktu henti dan meningkatkan efisiensi operasional (Chui et al., 2018).
Analitik Data Besar: Teknologi ini digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Dalam konteks farmasi, analitik data besar dapat membantu mengidentifikasi tren, mengoptimalkan proses produksi, dan mempercepat pengembangan obat baru. Misalnya, data dari uji klinis, sensor produksi, dan rantai pasokan dapat dianalisis untuk mengidentifikasi masalah dan peluang untuk perbaikan (Gandomi & Haider, 2015).
Komputasi Awan: Penggunaan komputasi awan memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data dalam skala besar dengan keamanan yang tinggi. Ini juga memungkinkan kolaborasi global antara tim penelitian dan produksi. Data dari berbagai tim di seluruh dunia dapat diakses dan dianalisis secara real-time, yang mempercepat proses pengembangan produk dan memastikan kepatuhan terhadap regulasi (Marston et al., 2011).
Robotika: Robotika digunakan dalam berbagai aspek produksi farmasi, mulai dari pengemasan hingga pengisian botol. Robotika membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi, serta mengurangi kesalahan manusia. Misalnya, robot dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses pengemasan dan pengisian botol, yang memastikan bahwa setiap produk diproduksi dengan standar kualitas yang tinggi (Bogue, 2014).
Relevansi dan Dampak terhadap Industri Farmasi, Signifikansi Perubahan dalam Industri Farmasi.Implementasi Pharma 4.0 membawa perubahan yang signifikan dalam berbagai aspek operasional industri farmasi:
Efisiensi Operasional: Otomatisasi dan digitalisasi proses produksi mengurangi kesalahan manusia, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi waktu henti produksi. Misalnya, dengan menggunakan AI untuk prediksi kegagalan mesin, perusahaan dapat mengurangi waktu henti yang tidak terencana dan meningkatkan produktivitas. Penerapan robotika dalam proses produksi juga mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, yang mengurangi risiko kesalahan dan meningkatkan efisiensi (Tijunaitis et al., 2020).
Keamanan dan Kepatuhan: Teknologi seperti blockchain dan sistem berbasis IoT membantu memastikan integritas data dan kepatuhan terhadap regulasi yang ketat. Data yang dikumpulkan secara real-time dapat digunakan untuk memastikan bahwa semua parameter produksi tetap dalam batas yang aman dan sesuai standar. Blockchain dapat digunakan untuk melacak asal usul bahan baku dan produk jadi, yang memastikan transparansi dan kepatuhan terhadap regulasi (Kshetri, 2018).
Kecepatan ke Pasar: Analitik data besar dan AI mempercepat proses penelitian dan pengembangan (R&D), mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk membawa obat baru ke pasar. Misalnya, analisis data uji klinis menggunakan AI dapat mengidentifikasi pola dan anomali dengan lebih cepat, sehingga mempercepat proses persetujuan obat oleh regulator.
Penerapan teknologi ini juga memungkinkan perusahaan untuk melakukan pengujian lebih banyak hipotesis dalam waktu yang lebih singkat, yang mempercepat pengembangan produk baru (Vamathevan et al., 2019).
- Berita Terkait: OMAI Semakin Kokoh Di Pasar Global, Diresepkan Dokter Kamboja Sejak 2011
- Berita Terkait: Kemenkes Gelar Forum Hilirisasi dan Optimalisasi Penggunaan Fitofarmaka di Pelayanan Kesehatan
- Berita Terkait: Keunggulan Strategi Intervensi Stunting Menggunakan OMAI Herba ASIMOR
Dampak pada Proses Produksi, Regulasi, dan Distribusi Proses Produksi: Otomatisasi dan pemantauan real-time meningkatkan kualitas dan konsistensi produk. Sensor IoT dapat memantau kondisi lingkungan produksi seperti suhu dan kelembaban, serta mengirimkan data secara real-time untuk memastikan bahwa semua parameter berada dalam batas yang ditetapkan.
Robotika digunakan dalam berbagai tahap produksi untuk mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi. Misalnya, robot dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses pengemasan dan pengisian botol, yang memastikan bahwa setiap produk diproduksi dengan standar kualitas yang tinggi (Lee et al., 2015).
Regulasi: Digitalisasi memungkinkan pelacakan yang lebih baik dan kepatuhan yang lebih mudah terhadap peraturan yang kompleks. Sistem manajemen data berbasis cloud memungkinkan perusahaan untuk menyimpan dan mengakses data dengan mudah, serta memastikan bahwa data tersebut aman dan sesuai dengan standar regulasi.
Teknologi blockchain digunakan untuk memastikan integritas dan keamanan data, serta memfasilitasi audit dan pelacakan. Misalnya, blockchain dapat digunakan untuk melacak asal usul bahan baku dan produk jadi, yang memastikan transparansi dan kepatuhan terhadap regulasi (Underwood, 2016).
Distribusi: Sistem manajemen rantai pasokan yang cerdas memastikan distribusi obat yang efisien dan aman. IoT digunakan untuk memantau kondisi pengiriman, seperti suhu dan kelembaban, untuk memastikan bahwa obat-obatan tetap dalam kondisi optimal selama transportasi.
Analitik data besar membantu mengoptimalkan jalur distribusi dan mengurangi waktu pengiriman. Misalnya, data dari sensor IoT dapat digunakan untuk memantau kondisi pengiriman secara real-time dan memberikan peringatan jika ada masalah, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan korektif dengan cepat (Zhong et al., 2017).
Contoh Perusahaan dan Case Study Dexa Group (Indonesia)
Dexa Group adalah salah satu perusahaan farmasi terbesar di Indonesia yang telah mengadopsi prinsip-prinsip Pharma 4.0. Mereka menggunakan teknologi AI dan IoT untuk memantau produksi dan memastikan kepatuhan terhadap standar kualitas internasional.
Implementasi AI: Dexa Group menggunakan AI untuk analisis data produksi dan prediksi kegagalan mesin, yang telah mengurangi waktu henti produksi sebesar 15%. AI digunakan untuk memantau data dari berbagai sensor di pabrik dan menganalisis pola yang menunjukkan potensi kegagalan. Dengan prediksi yang akurat, perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan sebelum kegagalan terjadi, sehingga mengurangi waktu henti yang tidak terencana (Dexa Group, 2020).
IoT dalam Pemantauan Produksi: Pemasangan sensor IoT di seluruh pabrik untuk memantau kondisi lingkungan produksi secara real-time, memastikan bahwa semua parameter berada dalam batas yang aman dan steril.
Data yang dikumpulkan oleh sensor dikirimkan ke sistem pusat yang menganalisis kondisi produksi dan memberikan peringatan jika ada parameter yang keluar dari batas yang ditetapkan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk segera mengambil tindakan korektif, sehingga memastikan kualitas produk tetap tinggi (Dexa Group, 2020).
Efisiensi Operasional: Dengan adopsi teknologi ini, Dexa Group berhasil meningkatkan efisiensi operasional mereka sebesar 20%, yang secara langsung meningkatkan kapasitas produksi dan mengurangi biaya operasional. Otomatisasi proses produksi mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, sehingga mengurangi risiko kesalahan manusia dan meningkatkan produktivitas (Dexa Group, 2020). Redaksi OMAIdigital.id
