Zie het platform in actie
Bekijk hoe AI-aangedreven steriele monitoring de analyse van rookonderzoek automatiseert en tot 96% snellere respons op incidenten in farmaceutische cleanrooms oplevert.
De uitdaging
Traditionele validatie van rookonderzoek is afhankelijk van handmatige videobeoordeling, waardoor het proces tijdrovend, subjectief en moeilijk op te schalen is.
- Uitgebreide handmatige videobeoordeling en hoge operationele inspanning
- Inconsistente interpretatie van het luchtstroomgedrag
- Vertraagde validatierapportage en gereedheid voor naleving
- Gefragmenteerde verzameling van bewijsmateriaal en audituitdagingen
- Moeilijkheden bij het detecteren van kortdurende verstoringen van de luchtstroom
- Schaalbaarheidsbeperkingen voor meerdere faciliteiten
Zakelijke doelstellingen
Verbeter de validatienauwkeurigheid
Versnel de validatiecyclus
Versterk de auditgereedheid
Centraliseer bewijsmateriaal
Maak schaalbare implementatie van meerdere faciliteiten mogelijk
Onze AI-aangedreven oplossing
Een intelligent platform dat de volledige levenscyclus van de validatie van rookstudies automatiseert – van veilige video-opname tot AI-gestuurde luchtstroomanalyse en auditklaar bewijsmateriaal.
- Rookstudievideo
- AI-videoverwerking
- Luchtstroom Analyse
- Anomaliedetectie
- Dashboards en waarschuwingen
- Auditklaar bewijs
AI-gestuurde nauwkeurigheid
Geavanceerde modellen analyseren elk frame voor nauwkeurige, herhaalbare resultaten.
Realtime waarschuwingen
Afwijkingen komen onmiddellijk naar voren met visueel bewijs met tijdstempel.
Klaar voor audits
Gestructureerde gegevens en bewijsmateriaal voor volledige traceerbaarheid.
Enterprise-niveau
Veilig, schaalbaar en gebouwd voor gereguleerde omgevingen.
AI-verwerkingsworkflow
1Video uploaden
2Videovoorbewerking
3Rooksegmentatie
4Optische stroomanalyse
5Validatie van de luchtstroom
6Detectie van AI-afwijkingen
7Tijdstempel waarschuwingen
8Dashboardvisualisatie
9Auditopslagplaats
Oplossingsarchitectuur
Een cloud-native architectuur op AWS, ontworpen voor veilige videoverwerking, schaalbare AI-inferentie en end-to-end observatie.
Ervaringslaag
- Next.js-frontend
- Webapplicatie
- Interactieve dashboards
API en beveiliging
- API-gateway
- NestJS-backend
- Microsoft Entra ID-verificatie
Verwerkingslaag
- AWS Lambda
- Amazon ECS
- Gebeurtenisgestuurde pijplijnen
AI/ML-laag
- AWS SageMaker
- Computer Vision-modellen
- Optische stroommotoren
Gegevens en berichten
- Amazon S3-opslag
- PostgreSQL-database
- Amazon SNS · EventBridge
Controle en levering
- Amazon CloudWatch
- AWS CodePipeline · CodeBuild
- GitHub CI/CD
Technologie stapel
Volgende.js
NestJS
AWS SageMaker
Amazon S3
PostgreSQL
AWS Lambda
Amazon ECS
Amazon SNS
Amazon EventBridge
Microsoft Entra-ID
AWS IAM · KMS · TLS-codering
Amazon CloudWatch
AWS CodePipeline
AWS CodeBuild
GitHubAmazon SNSAmazon EventBridgeMicrosoft Entra-IDAWS IAM · KMS · TLS-coderingAmazon CloudWatchAWS CodePipelineAWS CodeBuildGitHubVolgende.jsNestJSAWS SageMakerAmazon S3PostgreSQLAWS LambdaAmazon ECSKernfuncties
AI-rookdetectie
Analyse van luchtstroomgedrag
Optische stroom volgen
Anomaliedetectie en -classificatie
Realtime waarschuwingen
Tijdstempel bewijs
Afbeelding-naar-waarschuwing in kaart brengen
Interactief dashboard
Auditregistratie en traceerbaarheid
Veilige gebruikerstoegang (SSO)
Zakelijke voordelen
Tot 70% minder handmatige beoordelingsinspanningen
Snellere validatie en rapportage
Verbeterde nauwkeurigheid en consistentie
Volledige auditgereedheid
Gecentraliseerd inzicht in alle faciliteiten en teams
Schaalbaar en toekomstbestendig AI-platform
Beveiliging en naleving
- End-to-End-codering (TLS)
- Op rollen gebaseerde toegangscontrole
- Microsoft Entra ID-SSO
- Auditlogboeken en traceerbaarheid
- Veilige cloud: best practices voor AWS-beveiliging
Toekomstbestendig platform
- Voorspellende analyses
- Monitoring van meerdere faciliteiten
- Integratie met digitale systemen
Veelgestelde vragen
Computer vision-modellen analyseren elk frame van rookstudievideo (segmentatie, optische stroom en detectie van afwijkingen), zodat teams een uitgebreide handmatige beoordeling kunnen vermijden. Het platform kan de handmatige beoordelingsinspanningen tot 70% verminderen en de validatierapportage voor gereguleerde cleanrooms versnellen.
Ja. Optische stroom- en anomalieclassificatie op frameniveau vangen korte luchtstroomafwijkingen op die menselijke beoordelaars vaak over het hoofd zien, en brengen vervolgens visueel bewijs met tijdstempel en realtime waarschuwingen naar boven voor een snellere respons op incidenten.
Gestructureerde gegevens, mapping van afbeeldingen naar waarschuwingen en een gecentraliseerde auditrepository garanderen de traceerbaarheid van video-opname tot luchtstroombevindingen, waardoor de nalevingsbereidheid bij implementaties in meerdere faciliteiten wordt ondersteund.
Een cloud-native AWS-stack verwerkt video via Lambda- en ECS-pijplijnen, voert SageMaker computervisie-inferentie uit, slaat bewijsmateriaal op in S3 en PostgreSQL en beveiligt de toegang met Microsoft Entra ID SSO plus IAM-, KMS- en TLS-controles.
Handmatige beoordeling is traag, subjectief en moeilijk op verschillende sites te schalen. AI-gestuurde luchtstroomanalyse verbetert de consistentie, centraliseert de zichtbaarheid en helpt farmaceutische fabrikanten tot 96% sneller op incidenten te reageren terwijl ze klaar blijven voor audits.
Klaar om uw validatieworkflows te transformeren?
Laten we een intelligente, schaalbare en AI-aangedreven oplossing bouwen die is afgestemd op uw behoeften.