Zebra Technologies Corporation, empresa innovadora con soluciones y socios que permiten a los negocios mejorar su rendimiento, sostiene que el futuro del sector farmacéutico pasa por su apuesta por los nuevos sistemas de visión artificial. De hecho, según el estudio Pharmaceutical Vision Study, el 80% de los pacientes espera que las empresas farmacéuticas sean las que informen de cómo se fabrican, manipulan, transportan y almacenan los medicamentos. Esta exigencia no recae en los distribuidores, empresas de reparto o personal médico, sino directamente en los fabricantes. Además, ocho de cada diez pacientes afirman que, para ellos, es importante saber que las farmacéuticas verifican el origen de los ingredientes de los medicamentos, incluido el país del que proceden.
“Las conclusiones de este estudio deben servir como llamada de atención a los fabricantes de productos farmacéuticos, para que empiecen a valorar de forma más crítica qué uso hacen de las nuevas tecnologías, empezando por los sistemas de visión artificial, en sus fábricas, almacenes y otras instalaciones de la cadena de suministro”, afirma Daniel Dombach, Director of Industry Solutions en EMEA de Zebra Technologies.
Las soluciones de visión artificial
Lo que ocurre en el punto de partida, en la producción de los medicamentos, afecta a toda la cadena de distribución. De hecho, cuatro de cada diez pacientes temen que, en todo este proceso, puedan surgir problemas que supongan un riesgo para su salud, y nueve de cada diez afirman que es importante poder confirmar si los medicamentos sensibles a la temperatura han permanecido siempre dentro del rango prescrito.
La única forma realmente válida que tienen los fabricantes para saber con certeza que los indicadores de temperatura se han aplicado correctamente en cada envase y envío, es no limitar esta tarea a las inspecciones visuales de los empleados. Los sistemas de visión artificial son capaces de realizarlas en primera línea de las instalaciones de producción, de tal forma que los profesionales encargados del control de calidad solo tienen que interceptar los artículos rechazados y resolver rápidamente los problemas de raíz que han provocado el incidente.
A diferencia de los sistemas de visión artificial del pasado, las actuales cámaras inteligentes y sus plataformas de software pueden entrenarse a través de redes neuronales de aprendizaje profundo para garantizar que cada paquete se llena con las dosis precisas, que no hay ningún material extraño y que tanto las píldoras como sus envases tienen las marcas adecuadas.
Estos nuevos sistemas de visión artificial pueden encargarse de la inspección y clasificación de cada paquete, tanto en la etapa de producción como en las de almacenamiento o cumplimiento normativo. Un único sistema puede utilizarse para confirmar la calidad del producto, verificar la cantidad de píldoras, validar la aplicación correcta de los indicadores de temperatura y garantizar que las etiquetas de envío sean legibles, además de explicar por qué se ha rechazado cada artículo, de modo que los empleados pueden tomar medidas correctivas rápidas. Y no es necesario sustituir todo el hardware y el software cada vez que haya que afrontar una actualización del sistema de visión artificial, ya que las propias cámaras pueden ser reprogramadas fácilmente.
“Hace unos años, las tecnologías de identificación por radiofrecuencia (RFID) no se consideraban una solución viable para las labores de seguimiento y localización en la industria farmacéutica, pero ahora se han convertido en una de las mejores opciones del mercado. Del mismo modo, las tecnologías de visión artificial eran descartadas por los fabricantes debido a su gran complejidad o incapacidad para inspeccionar los medicamentos con un alto nivel de calidad. Pero estos sistemas también han evolucionado considerablemente, incorporando nuevas herramientas y plataformas de software impulsadas por inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje automático. Ahora son unas de las tecnologías de automatización industrial más sencillas de configurar, utilizar y gestionar. Casi cualquier trabajador puede entrar a trabajar el primer día y manejar con éxito los sistemas de visión artificial actuales, principalmente porque el proceso de toma de decisiones está completamente automatizado”, concluye Daniel Dombach.
