Sehen Sie die Plattform in Aktion
Sehen Sie, wie die KI-gestützte Sterilüberwachung die Analyse von Rauchstudien automatisiert und eine bis zu 96 % schnellere Reaktion auf Vorfälle in pharmazeutischen Reinräumen ermöglicht.
Die Herausforderung
Die herkömmliche Validierung von Rauchstudien basiert auf einer manuellen Videoüberprüfung, was den Prozess zeitintensiv, subjektiv und schwer skalierbar macht.
- Umfangreiche manuelle Videoüberprüfung und hoher operativer Aufwand
- Inkonsistente Interpretation des Luftströmungsverhaltens
- Verzögerte Validierungsberichte und Compliance-Bereitschaft
- Fragmentierte Beweiserhebung und Prüfungsherausforderungen
- Schwierigkeiten bei der Erkennung kurzzeitiger Luftstromstörungen
- Einschränkungen der Skalierbarkeit über mehrere Einrichtungen hinweg
Geschäftsziele
Verbessern Sie die Validierungsgenauigkeit
Beschleunigen Sie den Validierungszyklus
Stärken Sie die Prüfungsbereitschaft
Beweise zentralisieren
Ermöglichen Sie eine skalierbare Bereitstellung in mehreren Einrichtungen
Unsere KI-gestützte Lösung
Eine intelligente Plattform, die den gesamten Lebenszyklus der Rauchstudienvalidierung automatisiert – von der sicheren Videoaufnahme über die KI-gesteuerte Luftstromanalyse bis hin zu revisionssicheren Beweisen.
- Video zur Rauchstudie
- KI-Videoverarbeitung
- Luftstrom Analyse
- Anomalieerkennung
- Dashboards und Warnungen
- Prüfungstaugliche Nachweise
KI-gesteuerte Genauigkeit
Fortschrittliche Modelle analysieren jeden Frame für präzise, wiederholbare Ergebnisse.
Echtzeitwarnungen
Anomalien werden sofort durch visuelle Beweise mit Zeitstempel sichtbar.
Auditbereit
Strukturierte Aufzeichnungen und Nachweise für eine vollständige Rückverfolgbarkeit.
Enterprise-Qualität
Sicher, skalierbar und für regulierte Umgebungen konzipiert.
KI-Verarbeitungsworkflow
1Video hochladen
2Videovorverarbeitung
3Rauchsegmentierung
4Optische Flussanalyse
5Luftstromvalidierung
6Erkennung von KI-Anomalien
7Zeitgestempelte Warnungen
8Dashboard-Visualisierung
9Audit-Repository
Lösungsarchitektur
Eine cloudnative Architektur auf AWS, die für sichere Videoverarbeitung, skalierbare KI-Inferenz und End-to-End-Beobachtbarkeit entwickelt wurde.
Erfahrungsebene
- Next.js-Frontend
- Webanwendung
- Interaktive Dashboards
API und Sicherheit
- API-Gateway
- NestJS-Backend
- Microsoft Entra ID-Authentifizierung
Verarbeitungsschicht
- AWS Lambda
- Amazon ECS
- Ereignisgesteuerte Pipelines
AI/ML-Ebene
- AWS SageMaker
- Computer-Vision-Modelle
- Optische Flussmotoren
Daten und Nachrichten
- Amazon S3-Speicher
- PostgreSQL-Datenbank
- Amazon SNS · EventBridge
Überwachung und Lieferung
- Amazon CloudWatch
- AWS CodePipeline · CodeBuild
- GitHub CI/CD
Technologie-Stack
Next.js
NestJS
AWS SageMaker
Amazon S3
PostgreSQL
AWS Lambda
Amazon ECS
Amazon SNS
Amazon EventBridge
Microsoft Entra-ID
AWS IAM · KMS · TLS-Verschlüsselung
Amazon CloudWatch
AWS CodePipeline
AWS CodeBuild
GitHubAmazon SNSAmazon EventBridgeMicrosoft Entra-IDAWS IAM · KMS · TLS-VerschlüsselungAmazon CloudWatchAWS CodePipelineAWS CodeBuildGitHubNext.jsNestJSAWS SageMakerAmazon S3PostgreSQLAWS LambdaAmazon ECSKernfunktionen
KI-Raucherkennung
Analyse des Luftströmungsverhaltens
Optische Flussverfolgung
Anomalieerkennung und -klassifizierung
Alarmierung in Echtzeit
Zeitgestempelte Beweise
Bild-zu-Alarm-Zuordnung
Interaktives Dashboard
Audit-Protokollierung und Rückverfolgbarkeit
Sicherer Benutzerzugriff (SSO)
Geschäftsvorteile
Bis zu 70 % Reduzierung des manuellen Überprüfungsaufwands
Schnellere Validierung und Berichterstattung
Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz
Vollständige Auditbereitschaft
Zentralisierte Sichtbarkeit über Einrichtungen und Teams hinweg
Skalierbare und zukunftsfähige KI-Plattform
Sicherheit und Compliance
- Ende-zu-Ende-Verschlüsselung (TLS)
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle
- Microsoft Entra ID SSO
- Audit-Protokolle und Rückverfolgbarkeit
- Sichere Cloud – Best Practices für AWS-Sicherheit
Zukunftsfähige Plattform
- Prädiktive Analytik
- Überwachung mehrerer Anlagen
- Integration mit digitalen Systemen
Häufig gestellte Fragen
Computer-Vision-Modelle analysieren jeden Frame des Rauchstudienvideos – Segmentierung, optischen Fluss und Anomalieerkennung –, sodass Teams eine umfassende manuelle Überprüfung vermeiden können. Die Plattform kann den manuellen Überprüfungsaufwand um bis zu 70 % reduzieren und die Validierungsberichterstattung für regulierte Reinräume beschleunigen.
Ja. Der optische Fluss und die Anomalieklassifizierung auf Bildebene erfassen kurze Luftstromabweichungen, die menschliche Prüfer oft übersehen, und zeigen dann zeitgestempelte visuelle Beweise und Echtzeitwarnungen für eine schnellere Reaktion auf Vorfälle.
Strukturierte Aufzeichnungen, Bild-zu-Alarm-Zuordnung und ein zentralisiertes Audit-Repository gewährleisten die Rückverfolgbarkeit von der Videoaufnahme bis hin zu Airflow-Ergebnissen und unterstützen so die Compliance-Bereitschaft bei Bereitstellungen in mehreren Einrichtungen.
Ein cloudnativer AWS-Stack verarbeitet Videos über Lambda- und ECS-Pipelines, führt SageMaker-Computer-Vision-Inferenz aus, speichert Beweise in S3 und PostgreSQL und sichert den Zugriff mit Microsoft Entra ID SSO sowie IAM-, KMS- und TLS-Kontrollen.
Die manuelle Überprüfung ist langsam, subjektiv und schwer standortübergreifend zu skalieren. Die KI-gesteuerte Luftstromanalyse verbessert die Konsistenz, zentralisiert die Transparenz und hilft Pharmaherstellern, bis zu 96 % schneller auf Vorfälle zu reagieren und gleichzeitig revisionssicher zu bleiben.
Sind Sie bereit, Ihre Validierungsabläufe zu transformieren?
Lassen Sie uns eine intelligente, skalierbare und KI-gestützte Lösung entwickeln, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.