Dari 30% hingga 85%: Mengapa Optimalisasi Efisiensi Lini Pengemasan Farmasi Begitu Sulit?
Beberapa hari lalu di Reddit, saya melihat postingan dari seseorang yang bekerja di pabrik farmasi Irlandia: “Saya bekerja di lini pengemasan di pabrik kecil di Waterford membuat St. Johns Wort sekitar 15 tahun lalu. Itu pengemasan manual penuh memasukkan botol ke dalam kotak.”
15 tahun. Dari manual penuh hingga sekarang semua orang membicarakan otomasi, kecerdasan, Industri 4.0. Kedengarannya seperti industri ini seharusnya sudah bertransformasi total, kan?
Namun kenyataannya—data industri menunjukkan OEE (Overall Equipment Effectiveness) lini pengemasan farmasi rata-rata hanya sekitar 30%. Beberapa lini turun hingga 17%. Sementara “tingkat kelas dunia” adalah 85%+.
Celah 55 poin persentase itu—di mana sebenarnya hambatannya?
Kepatuhan Adalah “Mahkota Emas,” Efisiensi Jadi Korban
Di forum Reddit r/PLC (diskusi otomasi industri), sebuah thread populer dengan 97 komentar bertanya: Industri mana yang memiliki lingkungan kerja otomasi terbaik?
Tentang farmasi, seorang praktisi mengatakan sesuatu yang sangat jujur:
“Farmasi bersih, tapi membosankan. Anda akan menghabiskan jauh lebih banyak waktu menulis dokumen dan menghadiri rapat daripada mendesain atau memprogram apa pun.”
Ini bukan keluhan. Ini kenyataan.
Di farmasi, GMP (Good Manufacturing Practice) adalah hukum mutlak. Setiap instalasi peralatan, operasi, dan pemeliharaan memerlukan validasi. Dan bukan validasi-sekali-selesai—ganti satu bagian, sesuaikan parameter, bahkan ganti pemasok bahan baku, Anda mungkin perlu revalidasi.
Seorang pengguna Quora membagikan insiden yang dialaminya: Perusahaan mereka memproduksi 249 batch tanpa masalah. Tapi batch 250? Meledak. Penyebabnya? Residu kalium bikarbonat yang tersisa dari langkah sebelumnya mengkatalisasi reaksi kimia yang belum pernah tercatat. Mereka harus membuang proses asli sepenuhnya dan mengembangkan ulang menggunakan kimia bebas azida.
“Meskipun hasilnya lebih rendah dan total biaya lebih tinggi, risikonya tidak sebanding.”
Ini logika farmasi: keamanan dan kepatuhan selalu di atas efisiensi. Masalahnya? Ketika kepatuhan menjadi “mahkota emas,” efisiensi terjepit.
“Pilihan Ganda” Mesin Pengemas Blister: Lebih Cepat atau Lebih Stabil?
Membahas pengemasan farmasi, Mesin Pengemas Blister tidak bisa dihindari.
Di Reddit r/pharmacy, ada diskusi menarik: Mengapa orang Amerika tidak banyak menggunakan kemasan blister?
“Sebagian besar pengemasan bentuk dosis padat di banyak negara, terutama daerah tropis, gurun, iklim serupa lainnya adalah dalam unit dosis karena stabilitas.”
Keunggulan kemasan blister jelas—penyegelan bagus, mudah dihitung, kepatuhan pasien tinggi. Tapi memilih Mesin Pengemas Blister yang tepat? Itu tidak sesederhana itu.
Pasar terutama memiliki dua jenis: Tipe Roller dan Tipe Flat. Sederhananya, tipe roller cepat tetapi presisi relatif lebih rendah. Tipe flat presisi tetapi lebih lambat. Mana yang dipilih? Tergantung karakteristik produk, ukuran batch, dan anggaran.
Seseorang yang melakukan pengadaan peralatan pengemasan di Quora mengatakan dia telah melihat terlalu banyak perusahaan membeli mesin yang tidak sesuai hanya untuk menghemat uang. Hasilnya? Entah tingkat cacat tinggi atau downtime sering. Total biaya akhirnya lebih tinggi.
Memilih Produsen Peralatan Farmasi yang andal mungkin lebih penting daripada murni mengejar spesifikasi peralatan. Bagaimanapun, apakah masalah peralatan mendapat respons cepat, apakah dukungan teknis lokal ada, apakah dokumentasi validasi lengkap—faktor-faktor “lunak” ini sering menentukan apakah lini pengemasan dapat berjalan lancar.
“Fantasi Indah” Otomasi vs. Realitas Brutal
“Apakah robot akan menggantikan operator?”
Pertanyaan ini memicu 53 komentar di Reddit r/biotech. Seseorang menghitung: satu robot berharga sekitar $40.000. Satu operator berharga $70-100.000 per tahun. Dari ekonomi murni, mengganti manusia tampak hemat biaya.
Tapi seorang veteran memberikan kenyataan pahit:
“Ambil contoh menghubungkan selang dari titik A ke titik B. Ini tugas yang bisa dilakukan dua manusia dengan tanda tangan dilakukan oleh/diperiksa oleh dalam catatan elektronik dalam sekitar 10 menit. Dengan robot, apakah ia memiliki ketangkasan yang diperlukan untuk memanipulasi tri-clamp? Bisakah sistem visinya membedakan antara gasket silikon yang bersih dan utuh atau yang kotor dan rusak? Bisakah ia bereaksi terhadap barang yang tidak pada tempatnya?”
Lebih kritis lagi, biaya validasi. Dia melanjutkan:
“Berapa harga beli? Kontrak layanan vendor tahunan? Suku cadang? Teknisi pemeliharaan di lokasi? FAT/SAT/IOQ awal? PQ dan validasi? Biaya otomasi awal? Dukungan otomasi berkelanjutan? Biaya revalidasi?”
Kesimpulannya: Di lingkungan GMP, banyak tugas “sederhana” sebenarnya tidak sederhana sama sekali.
Namun, yang lain membagikan pengalaman berbeda. Satu pengguna mengatakan dia berpartisipasi dalam membangun platform alur kerja molekuler otomatis penuh. Investasi $100 juta menggantikan beban kerja 250 operator. ROI? “Kembali modal tahun pertama. Pertumbuhan pendapatan tahunan jauh melebihi biaya konstruksi dan validasi.”
Jadi otomasi bukan pertanyaan bisa atau tidak bisa. Ini apakah layak atau tidak. Ini tergantung pada skala Anda, kompleksitas produk, dan periode pengembalian investasi yang dapat diterima.
Kehilangan Efisiensi yang “Diterima Secara Default”
Sampai sekarang Anda mungkin bertanya: Jika peralatan begitu canggih, mengapa OEE tidak meningkat?
Sebuah kasus konsultasi industri memberikan jawabannya.
Lini pengemasan perusahaan suplemen selalu mengalami masalah pelabelan—label miring, operator memilih produk, mengupas label, melabeli ulang, lalu memasukkan produk kembali ke jalur.
“Masalah yang dimaksud selalu ada dan ketika terjadi, sederhana bagi operator untuk memperbaiki dan menjalankan jalur lagi. Operator telah melaporkan masalah ini berkali-kali, tetapi tidak ada yang tampak tertarik karena dampak sebenarnya pada kapasitas jalur tidak diukur dan dipahami.”
“Praktik kerja tersembunyi yang diterima” ini adalah pembunuh efisiensi. Setiap insiden “hanya membuang beberapa detik,” jadi tidak dicatat dalam laporan harian. Tapi setelah memasang pemantauan real-time, mereka menemukan—”masalah kecil” ini menyebabkan kehilangan kapasitas 10%.
Akar penyebabnya? Hanya mekanisme pemberian makan yang aus. Setelah memperbaikinya, kapasitas langsung meningkat.
Contoh serupa banyak. Seperti tingkat cacat 5% mesin penyegelan blister. Tim Lean Six Sigma tidak dapat menemukan penyebabnya sampai mereka menggunakan sistem OEE yang menghubungkan suhu pelat penyegelan, siklus pemanasan, parameter penentuan posisi, dan pemasok bahan baku—akhirnya menemukan foil aluminium dari pemasok berbeda memiliki karakteristik pemanasan dan penyegelan yang sedikit berbeda memerlukan kurva pemanasan yang disesuaikan. Setelah diperbaiki, tingkat cacat turun dari 5% menjadi 0,5%, menghemat sekitar £120.000 dalam biaya pengemasan per jalur setiap tahun.
“Kilometer Terakhir” Optimalisasi Efisiensi
Setelah membahas begitu banyak masalah, mari bicara positif.
Farmasi sedang mengalami titik balik. Beberapa tahun terakhir, energi semua orang habis dikonsumsi oleh regulasi serialisasi dan track and trace. Sekarang proyek-proyek ini pada dasarnya sudah berjalan. Perusahaan akhirnya memiliki bandwidth untuk menoleh ke belakang—berapa banyak potensi yang belum dimanfaatkan yang masih dimiliki lini pengemasan kami?
Seorang ahli industri menulis di Pharmaceutical Technology:
“Visibilitas rantai pasokan, pemeliharaan prediktif, Big Data, dan pelacakan langsung OEE kini menjadi semakin relevan di farmasi.”
Awalnya saya pikir farmasi terlalu konservatif, terlalu lambat. Bagaimana bisa mengejar tingkat efisiensi industri lain? Tapi kemudian saya menyadari—masalahnya bukan mereka tidak ingin berubah. Mereka berubah dengan cara berbeda.
Industri lain mengejar “kecepatan.” Farmasi mengejar “stabilitas.” Semua perbaikan harus memiliki dukungan data, catatan validasi, jejak terdokumentasi. Ini terlihat lambat. Tapi begitu tersistemkan, setiap perbaikan solid dan dapat direplikasi.
Celah dari 30% menjadi 85% tidak bisa dilintasi dalam satu langkah. Tapi dengan arah yang tepat, mengatasi masalah satu per satu, itu bukan tidak mungkin.
