Negli ultimi anni, seguendo una tendenza globale, il settore farmaceutico ha sviluppato sensibilità e interesse crescenti verso la sostenibilità e i principi ESG: produttori come AstraZeneca e Pfizer puntano alla carbon neutrality entro il 2030 e altre 32 aziende si sono impegnate a ridurre di più del 45% le proprie emissioni entro il 2035.
Il tema della riduzione delle emissioni è, dunque, centrale nelle politiche ESG delle aziende Pharma, come documentato dalla Science Based Target initiative, nata dalla collaborazione tra il Carbon Disclosure Project, il Global Compact delle Nazioni Unite, il World Resources Institute e il WWF; un’iniziativa a cui aderiscono diverse aziende leader del settore, tra cui GSK, Johnson&Johnson, Novartis, Roche e Sanofi.
Secondo la Science Based Target initiative, l’obiettivo del Net-Zero Industry Act, ovvero l’eliminazione delle emissioni e la compensazione di quelle residue con azioni di pareggio può avvenire individuando le specifiche fonti di emissione, secondo una priorità stabilita:
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emissioni da fonti interne (linee di produzione, sostanze chimiche, ecc.);
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emissioni indirette (consumo di energia);
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emissioni della Supply Chain (stoccaggio, trasporti, ecc.).
I cicli produttivi interni all’azienda rappresentano, quindi, il primo e più importante elemento su cui concentrarsi per un reale ed efficace percorso di decarbonizzazione. E, in tale scenario, le attività di manutenzione predittiva possono fare la differenza.
Ridurre le emissioni: perché la manutenzione predittiva è una soluzione
L'industria farmaceutica è tra le maggiori fonti di emissioni di gas serra nel settore manifatturiero, soprattutto a causa delle complesse linee di produzione e delle sostanze impiegate. Secondo il report di Healthcare without harm e Arup, il settore Healthcare sarebbe responsabile del 4,4% delle emissioni globali e, se non controllata, la sua impronta di Co2 rischia di triplicare entro il 2050. Garantire un alto livello di efficienza e non incorrere in malfunzionamenti è, quindi, già oggi fondamentale al fine di evitare rallentamenti, dispersioni o sprechi.
L’avvento dell’Internet of Things e degli Analytics ha segnato una svolta nel monitoraggio degli impianti, nell’intercettazione delle anomalie e nella regolazione da remoto delle apparecchiature. Queste tecnologie consentono, infatti, di impostare un modello innovativo per la manutenzione in cui:
- i macchinari e gli impianti sono dotati di appositi sensori per il rilevamento dei parametri critici (temperatura, umidità, ecc.);
- i dati provenienti da fonti diverse sono raccolti in real-time e inviati alle piattaforme di analisi;
- gli algoritmi di Artificial Intelligence e Machine Learning individuano le correlazioni tra i dati e identificano le potenziali situazioni di rischio.
La manutenzione predittiva, grazie all’analisi su uno storico di grandi dimensioni, permette di intervenire per contrastare degradi e anomalie prima che queste si manifestino. Il nuovo approccio consente, dunque, di ottenere vantaggi significativi in termini di ESG in quanto:
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il corretto funzionamento delle macchine contribuisce a diminuire sensibilmente le emissioni;
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le performance elevate garantiscono massima produttività e ritorno economico;
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gli impianti sono più sicuri e, di conseguenza, migliorano le condizioni di lavoro.
L'implementazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale e di analisi predittiva ha, dunque, lo scopo di prevenire guasti imprevisti e ottimizzare la manutenzione degli impianti. Questo non solo riduce i costi operativi, ma anche lo spreco di risorse e l'impatto ambientale che può derivare da interruzioni non pianificate.
Tale strategia permette, inoltre, di ottenere risultati misurabili e documentare il proprio impegno lungo il percorso che porta al “net-zero”, obiettivo comune a tutto il mondo produttivo.
