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Estudo de Caso

Manutenção do sistema de água orientada por dados

Estudo de Caso

Com monitoramento contínuo de carga biológica

Este estudo de caso descreve como uma instalação farmacêutica avaliou o Analisador de Detecção Microbiana 7000RMS™ da METTLER TOLEDO para obter mais informações sobre os níveis de carga biológica para melhorar o controle do processo e a manutenção do sistema de água orientada por dados. 

O método tradicional de contagem de placas para determinar a contaminação microbiana carece de sensibilidade e precisão na detecção e enumeração microbiana. E atrasos na obtenção de resultados não permitem ações corretivas oportunas quando ocorre um evento fora da especificação. 

O analisador 7000RMS fornece os dados em tempo real necessários para evitar que a água contaminada chegue aos pontos de uso e para auxiliar na análise da causa raiz quando ocorre uma excursão. As medições contínuas do 7000RMS podem ser usadas para apoiar uma estratégia de manutenção proativa e, além disso, fornecer mais valor ao controle do processo do que as Unidades Formadoras de Colônias (UFC), que são usadas apenas para permitir a liberação de PW para produção. 

Os engenheiros de instalações da empresa farmacêutica não podem tomar decisões baseadas em dados em tempo real para a manutenção de seu sistema PW com base no método microbiano compendial. Considerando que, as medições contínuas de carga biológica do 7000RMS permitem que os engenheiros da instalação aprofundem sua compreensão do status e progressão do sistema de água.

Além disso, as medições contínuas da Unidade Fluorescente Automática (AFU) do 7000RMS podem ser usadas como uma ferramenta informativa para apoiar uma estratégia de manutenção proativa. Os impactos das atividades de higienização química e de filtro em um sistema de água podem ser avaliados para otimizar o processo geral do sistema de água. Os resultados da AFU, acompanhados por outras medições analíticas, podem apoiar uma estratégia de manutenção do sistema de água baseada em dados de todo o loop PW. Os dados de tendências permitem a capacidade de reagir antes que ocorra um evento fora da especificação, reduzindo custos e minimizando riscos.