Obszar problemu
Układy biologiczne dryfują. Linie komórkowe się starzeją, partie surowców różnią się między sobą, sprzęt zachowuje się inaczej między czyszczeniami. Partia, która jest „taka sama jak ostatnio", rzadko jest taka dokładnie — a odchylenia, które mają znaczenie, łatwo przeoczyć aż do momentu, gdy próbujesz zwolnić serię. Wtedy najbardziej użyteczne pytanie — „co się zmieniło?" — jest najtrudniejsze do odpowiedzi ze stosu rozproszonych arkuszy i logów aparatury.
Zwolnienie dodaje warstwę regulacyjną: musisz nie tylko mieć powtarzalny proces, ale też móc tę powtarzalność wykazać w sposób, który przekona audytora, którego nie było w pomieszczeniu.
Co badamy
Budujemy w kierunku cyfrowego bliźniaka, który zapisuje trajektorię każdej partii w formie, którą zespół może realnie porównywać — nie tylko jako wykresy, ale jako model wiedzący, jak wygląda „normalne" zachowanie tego procesu w tej skali, i potrafiący wskazać, gdzie ta partia odbiega od normy. Celem jest sprawienie, by powtarzalność była obserwowalna, a zwolnienie — potwierdzeniem czegoś, co już rozumiałeś.
Prace są częścią naszego projektu B+R dofinansowanego z FENG; podzielimy się więcej w miarę kształtowania się platformy.