Cette étude de cas décrit comment un établissement pharmaceutique a évalué l'Analyseur de détection microbienne 7000RMS™ de METTLER TOLEDO afin d'obtenir davantage d'informations sur les niveaux de charge microbienne pour un meilleur contrôle des procédés et une maintenance du système d'eau basée sur les données.
La méthode traditionnelle de comptage des plaques pour déterminer la contamination microbienne manque de sensibilité et de précision dans la détection et le dénombrement des microbes. De plus, les délais d'obtention des résultats ne permettent pas de prendre des mesures correctives en temps voulu lorsqu'un événement hors spécification se produit.
L'analyseur 7000RMS fournit les données en temps réel nécessaires pour empêcher l'eau contaminée d'atteindre les points d'utilisation et pour aider à l'analyse des causes profondes lorsqu'un écart se produit. Les mesures continues du 7000RMS peuvent être utilisées pour soutenir une stratégie de maintenance proactive et apportent en outre une plus grande valeur au contrôle des procédés que les unités de formation de colonies (UFC), qui ne sont utilisées que pour autoriser la mise en production de PW.
Les ingénieurs de l'entreprise pharmaceutique ne peuvent pas prendre de décisions en temps réel, basées sur des données, pour l'entretien de leur système d'eau potable en se basant sur la méthode microbienne officinale. En revanche, les mesures continues de la charge biologique effectuées par le 7000RMS permettent aux ingénieurs de l'entreprise de mieux comprendre l'état et l'évolution du système d'approvisionnement en eau.
De plus, les mesures continues de l'unité fluorescente automatique (AFU) du 7000RMS peuvent être utilisées comme outil d'information pour soutenir une stratégie de maintenance proactive. Les impacts des produits chimiques et des activités de désinfection des filtres sur un système d'eau peuvent être évalués afin d'optimiser le processus global du système d'eau. Les résultats de l'AFU, accompagnés d'autres mesures analytiques, peuvent soutenir une stratégie d'entretien du système d'eau axée sur les données de l'ensemble de la boucle PW. Les données de tendance permettent de réagir avant qu'un événement hors spécifications ne se produise, réduisant ainsi les coûts et minimisant les risques.