Skip to main content

Дигиталният процесен двойник съкращава времето за производство и разходите на J&J

Когато сте във фармацевтичната индустрия, краткият срок за пускане на пазара може да спасява животи. Ето защо J&J Innovative Medicine използва Digital Process Twin от Siemens, за да направи производството по-ефективно.

Дигиталният двойник на J&J: Ускоряване на иновациите

Пускането на нови продукти на пазара възможно най-бързо — в J&J Innovative Medicine в Белгия — не е просто въпрос на икономика; често е въпрос на живот и смърт. За да оптимизира производствените си процеси, компанията стартира пилотен проект, използвайки дигитален двойник на процесите (Digital Process Twin) от Siemens. „Резултатите бяха впечатляващи“, казва Нилс Вандерворт, старши мениджър „Данни и системи в пилотни инсталации“ в J&J Innovative Medicine. „Пилотният проект ни помогна значително да съкратим времето за обработка, консумацията на химически продукти и разходите.“

Лабораторен техник в защитно облекло, изследващ флакони във фармацевтично производствено предприятие.

Готвене с фармацевтични съставки

Как се появява едно лекарство в J&J Innovative Medicine? Лабораторията разработва поетапен химичен план (процес) за приготвяне на нова активна съставка. След приключване на лабораторната фаза, производството се увеличава на няколко етапа – от един литър до десетки хиляди литри в случай на търговско производство. Развойната дейност се извършва в две белгийски съоръжения: Мини инсталацията за химическо развитие (CDMP, в Беерсе) и Пилотната инсталация за химическо развитие (CDMP, в Геел).

„Производството на химически продукти прилича малко на готвенето“, обяснява Нилс. „Смесвате съставки в реакционен съд и се получава нещо ново. В процеса на „готвене“ трябва да се концентрирате много върху важни параметри като температура, налягане и скорост на смесване, за да сте сигурни, че винаги получавате правилните продукти безопасно и с надеждно качество. Ние следим тези параметри постоянно.“

В J&J се стремим да сведем до минимум въздействието на нашите производствени процеси върху околната среда. Ето защо стартирахме пилотен проект с Digital Process Twin на Siemens.
Нийлс Вандервоорт, Старши мениджър на отдел „Данни и системи в пилотни инсталации“, J&J Innovative Medicine

От разтваряне до кристализация

„Реакторният съд съдържа разтворител, в който химическите продукти са разтворени при подходящи условия, за да реагират помежду си по най-добрия начин. След това трябва да изведете новообразуваните химически продукти от съда, за да произведете окончателното лекарство“, казва Нийлс. „За да направите това, е важно да попречите на новите химически продукти да се разтворят и вместо това да ги накарате да се втвърдят отново или да кристализират. За да се постигне това, разтварящият разтворител се заменя с кристализиращ разтворител: смяна на разтворителя. Смяната често се извършва чрез дестилация или кипене. За резервоар от хиляда литра това може да отнеме много време. Например, ако синтезът отнема общо 80 часа, само смяната на разтворителя може да погълне 20 от тях.“

„Ако оптимизираме смяната на разтворителя, спестяваме много време и повишаваме ефективността навсякъде. Всеки бизнес иска да произвежда възможно най-ефективно, но нещата стават още по-спешни, когато са намесени човешки животи. Оптимизираната смяна ни помага и да използваме по-малко химически продукти. Това е важно, защото в J&J се опитваме да сведем до минимум въздействието на нашите производствени процеси върху околната среда. Ето защо стартирахме пилотен проект с Digital Process Twin на Siemens — като първоначално оптимизираме една смяна на разтворител, с крайната цел да оптимизираме всички смени.“

Моделът постоянно прави прогнози, които след това сравнява с действителните данни. Това ни позволява постоянно да подобряваме процеса.
Николас Катрис, Решения за дигитализация на бизнес развитието, Siemens, Сименс

Виртуален превключвател на разтворителя

„Първо създадохме процесен модел в gPROMS FormulatedProducts – усъвършенствана платформа за процесно моделиране. Това е революционен софтуер, който ни позволява да съберем механистични познания — как би следвало да очаквате една подобна реакция да протече на (био)научна база. Така че процесният модел всъщност е виртуално копие на производствения процес и е един от основните компоненти на Дигиталния двойник. Което означава, че на това ниво нашият подход се различава от модела, фокусиран повече върху данните. Това ни дава много предимства — позволява ни да извършваме оптимизации в по-голям мащаб, нужни са ни значително по-малко данни (с коефициент пет) и не само можем да въведем промените в експлоатация по-бързо, но и те ще бъдат по-лесни за поддръжка,“ обяснява Никола Катрис, „Решения за дигитализация на бизнес развитието“ в Siemens.

„След като изградихме модела, го калибрирахме с данни, извлечени от процеса, тоест от реалния живот. С тези данни създадохме дигитално приложение чрез платформата gPROMS Digital Applications Platform, или gDAP. Тази процедура се извършва в отворен цикъл. След това проследихме как моделът реагира на входните данни от системата за управление на процеса и стигнахме до затворен цикъл. gDAP непрекъснато прави прогнози в хода на работа, които след това сравнява с реалните данни. Това ни позволява постоянно да подобряваме процеса.“

„Често го сравнявам с GPS“, добавя Нилс. „Пътуваме от един състав на разтворителите — точка А, към друг състав — точка Б. Моделът ще ни води от А до Б в реално време по най-краткия, най-бързия или най-екологичния маршрут. Той изчислява идеалния маршрут и продължава да го оптимизира в зависимост от действителните условия — има ли отбивка или катастрофа?“

Общите разходи намаляват с 35%

Резултатите от пилотния проект бяха впечатляващи. Дигиталният процесен двойник (Digital Process Twin) позволи намаляване на консумацията на разтворители с 30%. Времето за превключване беше съкратено с 35%, както и общите разходи. „Резултатите надминаха очакванията ни“, обяснява Нийлс.

„Ефективността е не само икономически оправдана, но и по-устойчива. Днес разширихме пилотния проект до още четири смени на разтворители, където се надяваме да постигнем подобни резултати, тъй като тези икономии не се ограничават само до този конкретен случай.“

„Освен това съществуват и значителни предимства при установяването на нови процеси. Самото оптимизиране на съществуващите замени на разтворители е много рентабилно само по себе си. А ако успеем да приложим модела, преди да разширим производството — т.е. още в лабораторията — спестяваме още повече време и ресурси. В крайна сметка експериментирането в лаборатория е много по-евтино от експериментирането в промишлен мащаб. Така че сега проучваме как можем да използваме лабораторни данни, за да създадем модели, които да прилагаме по-късно за по-мащабно производство.“

Извършването на тест в действително ни спести значително време и ресурси.
Нийлс Вандервоорт, Старши мениджър на отдел „Данни и системи в пилотни инсталации“, Johnson & Johnson Innovative Medicine

Прилагане на модели в GMP среда

Използването на тези модели в среда на Добра производствена практика (GMP) крие значителни предизвикателства. Всичко трябва да отговаря на GMP стандартите, определени от Агенцията по храните и лекарствата на САЩ (FDA) и Европейската агенция по лекарствата (EMA). Това означава справяне с одитни пътеки, версии, цялост на данните, сигурност и много други неща. Николас: „Когато прилагаме модели в търговски мащаб на производство, ние покриваме всички допълнителни изисквания чрез нашата софтуерна платформа SIPAT. Можем да правим това благодарение на познанията ни за процесно-аналитичната технология (PAT). SIPAT освен това има способността да действа като централна система за управление на данни за качеството на PAT, както в лабораторията, така и в пилотната инсталация и в търговски мащаб. Тази система прави тези модели практически приложими, ефикасни и бързи, със зашеметяващи резултати.“

Широка достъпност на моделите

„Съвсем наскоро използвахме дигиталния процесен двойник (Digital Process Twin) и при разработването на нов процес, включващ лиофилизация. Това беше реакция, която предизвикваше повишаване на температурата вътре в реакционния съд, но същевременно температурата трябваше да се поддържа под определена стойност, иначе реакцията щеше да бъде неуспешна. Процесът проработи в лабораторията, но при преминаване към промишлен мащаб параметрите се променят. В такъв случай обикновено бихме подготвили тестова конфигурация и бихме експериментирали, докато получим правилните параметри. Този път обаче успяхме да пуснем конфигурацията виртуално и моделът показа, че процесът просто не би работил в такъв мащаб. Така спестихме много време и ресурси.“

Виртуално по целия път от лабораторията до аптеката

Дигиталните процесни двойници (Digital Process Twins) са много обещаващи за фармацевтичния сектор, заключава Нийлс. „Това е само началото. Ясно е, че има много начини да се произвежда много по-ефективно и с по-малко въздействие върху околната среда. С тази технология ще можем също така да разработваме нови процеси много по-бързо в бъдеще, а в лицето на Siemens имаме идеален партньор за това — благодарение на тяхната комбинация от софтуерни познания, познанията им в нашата област и опита им с процеси във фармацевтиката и други сектори.

В крайна сметка ще можем да използваме виртуални модели по целия път от етапа на разработка до търговското производство. Времето, което това ни спестява, ще спаси и много животи.“

Двама усмихнати техници в модерно промишлено съоръжение

Свържете се с нашите експерти

Бихте искали да подобрите собственото си производство с Дигитален процесен двойник? Просто се свържете с нас и заедно ще изработим персонализирано решение.

Свържете се с нас