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Niels Vandervoort von J&J Innovative Medicine und Nicolas Catrysse von Siemens

Digital Process Twin reduziert die Produktionszeit und die Kosten von J & J

Wenn Sie in der Pharmaindustrie tätig sind, kann eine kurze Markteinführungszeit Leben retten. Deshalb nutzt J&J Innovative Medicine den Digital Process Twin von Siemens, um die Produktion effizienter zu gestalten.

Der Digital Twin von J&J: Innovation beschleunigen

Neue Produkte so schnell wie möglich auf den Markt bringen beim J&J Innovative Medizin in Belgien das ist nicht nur eine Frage der Wirtschaft, es geht oft um Leben und Tod. Um seine Produktionsprozesse zu optimieren, hat das Unternehmen ein Pilotprojekt mit einem Digital Process Twin von Siemens gestartet. „Die Ergebnisse waren beeindruckend“, sagt Niels Vandervoort, Senior Manager Pilot Plant Data & Systems bei J&J Innovative Medicine. „Das Pilotprojekt hat uns geholfen, die Verarbeitungszeiten, den Verbrauch chemischer Produkte und die Kosten erheblich zu reduzieren.“

Laboratory technician in protective gear examining vials in a pharmaceutical manufacturing facility

Kochen mit pharmazeutischen Inhaltsstoffen

Wie entsteht ein Medikament bei J&J Innovative Medicine? Das Labor entwickelt einen schrittweisen chemischen Plan (ein Verfahren) zur Herstellung eines neuen Wirkstoffs. Sobald die Laborphase abgeschlossen ist, wird die Fertigung in mehreren Phasen hochgefahren, von ein Liter bis Zehntausende von Litern bei kommerzieller Produktion. Die Entwicklung findet in zwei belgischen Einrichtungen statt, der Chemical Development Mini Plant (CDMP, in Beerse) und der Chemical Development Pilot Plant (CDPP, in Geel).

„Die Herstellung chemischer Produkte ist ein bisschen wie Kochen“, erklärt Niels. „Man mischt Zutaten in einem Reaktionsgefäß und heraus kommt etwas Neues. Beim „Kochen“ müssen Sie sich sehr auf wichtige Parameter wie Temperatur, Druck und Mischgeschwindigkeit konzentrieren, um sicherzustellen, dass Sie immer die richtigen Produkte sicher und mit zuverlässiger Qualität erhalten. Wir beobachten diese Parameter ständig.“

Bei J&J versuchen wir, die Umweltauswirkungen unserer Produktionsprozesse zu minimieren. Deshalb haben wir ein Pilotprojekt mit dem Digital Process Twin von Siemens ins Leben gerufen.
Niels Vandervoort, Senior Manager für Daten und Systeme der Pilotanlage, J&J Innovative Medizin

Von der Auflösung zur Kristallisation

„Das Reaktorgefäß enthält ein Lösungsmittel, in dem chemische Produkte unter den richtigen Bedingungen gelöst werden, um optimal miteinander zu reagieren. Dann muss man die neu gebildeten chemischen Produkte aus dem Gefäß holen, um das endgültige Medikament herzustellen „, sagt Niels. „Dazu ist es wichtig, dass sich die neuen chemischen Produkte nicht auflösen und sie stattdessen wieder erstarren oder kristallisieren. Um dies zu erreichen, das sich lösende Lösungsmittel wird durch ein kristallisierendes Lösungsmittel ersetzt: der Lösungsmittelschalter. Die Umstellung erfolgt oft durch Destillation oder Kochen. Für einen Tausend-Liter-Tank kann das viel Zeit in Anspruch nehmen. Dauert eine Synthese beispielsweise insgesamt 80 Stunden, kann der Lösungsmittelwechsel allein 20 dieser Stunden in Anspruch nehmen.“

„Wenn wir den Lösungsmittelwechsel optimieren, sparen Sie viel Zeit und steigern Sie die Effizienz auf ganzer Linie. Jedes Unternehmen möchte so effizient wie möglich produzieren, aber wenn es um Menschenleben geht, wird es noch dringlicher. Ein optimierter Schalter hilft uns auch dabei, weniger chemische Produkte zu verwenden. Das ist wichtig, weil wir bei J&J versuchen, die Umweltauswirkungen unserer Produktionsprozesse zu minimieren. Aus diesem Grund haben wir ein Pilotprojekt mit dem Digital Process Twin von Siemens ins Leben gerufen, bei dem zunächst ein Lösungsmittelschalter optimiert wurde, mit dem ultimativen Ziel, alle Schalter zu optimieren.“

Das Modell macht ständig Vorhersagen, die es dann mit den tatsächlichen Daten vergleicht. Dadurch können wir den Prozess ständig verbessern.
Nicolas Catrysse, BD Digitalisierungslösungen, Siemens

Ein virtueller Lösungsmittelwechsel

„Zuerst haben wir eine erstellt Prozessmodell in gPROMS FormulatedProducts, eine fortschrittliche Prozessmodellierungsplattform. Es ist eine revolutionäre Software, mit der wir mechanisches Wissen sammeln können — wie Sie erwarten sollten, dass eine solche Reaktion auf (bio-) wissenschaftlicher Basis abläuft. Das Prozessmodell ist also tatsächlich eine virtuelle Kopie des Produktionsprozesses und eine der grundlegenden Komponenten eines Digital Twin. Das bedeutet, dass sich unser Ansatz auf dieser Ebene von einem stärker datenorientierten Modell unterscheidet. Das bietet uns viele Vorteile — wir können damit umfassendere Optimierungen durchführen, wir benötigen deutlich weniger Daten (um den Faktor fünf), und wir können die Änderungen nicht nur schneller in Betrieb nehmen, sondern sie werden auch einfacher zu verwalten sein „, erklärt Nicolas Catrysse, Business Development Digitalization Solutions bei Siemens.

„Nachdem wir das Modell gebaut hatten, haben wir es mit Daten kalibriert, die aus dem Prozess stammen, also aus dem wirklichen Leben. Mit diesen Daten haben wir eine digitale Anwendung mit dem Plattform für digitale Anwendungen von GPROM, oder GDAP. Dieses Verfahren findet in einem offenen Regelkreis statt. Dann haben wir uns angesehen, wie das Modell auf die Eingaben des Prozessleitsystems reagiert, und am Ende hatten wir einen geschlossenen Regelkreis. Die GdAP macht ständig Vorhersagen unterwegs, die es dann mit den tatsächlichen Daten vergleicht. Dadurch können wir den Prozess ständig verbessern.“

„Ich vergleiche es oft mit einem GPS“, fügt Niels hinzu. „Wir reisen von einer bestimmten Lösungsmittelzusammensetzung — Standort A — zu einer anderen Zusammensetzung — Standort B. Das Modell wird uns leiten von A nach B in Echtzeit auf dem kürzesten Weg, dem schnellsten oder dem ökologischsten Weg. Es gibt die ideale Route aus und optimiert sie ständig in Abhängigkeit von den tatsächlichen Bedingungen — gibt es eine Umleitung oder einen Unfall?“

Senkung der Gesamtkosten um 35%

Die Ergebnisse des Pilotprojekts waren beeindruckend. Der Digital Process Twin ermöglichte es, den Lösungsmittelverbrauch um 30% zu senken. Die Schaltzeit wurde um 35% reduziert, ebenso die Gesamtkosten. „Die Ergebnisse haben unsere Erwartungen übertroffen“, erklärt Niels.

„Die Effizienz lohnt sich nicht nur wirtschaftlich, sondern ist auch robuster. Heute haben wir das Pilotprojekt auf vier weitere Solvent-Switches ausgeweitet, und wir hoffen, ähnliche Ergebnisse zu erzielen, da diese Einsparungen nicht nur auf diesen speziellen Anwendungsfall beschränkt sind.“

„Darüber hinaus gibt es auch erhebliche Vorteile, wenn Sie neue Prozesse einrichten. Allein die Optimierung vorhandener Lösungsmittelschalter ist für sich genommen sehr rentabel. Und wenn wir das Modell anwenden können, bevor wir die Produktion erweitern — also im Labor —, sparen wir noch mehr Zeit und Ressourcen. Schließlich ist das Experimentieren im Labor viel günstiger als das Experimentieren im industriellen Maßstab. Jetzt schauen wir uns an, wie wir Labordaten verwenden können, um Modelle zu erstellen, die wir später für die Produktion in größerem Maßstab verwenden können.“

Die Durchführung eines Tests hat uns praktisch viel Zeit und Ressourcen gespart.
Niels Vandervoort, Senior Manager für Daten und Systeme der Pilotanlage, Johnson & Johnson Innovative Medizin

Modelle in einer GMP-Umgebung anwenden

Die Verwendung dieser Modelle in einer Good Manufacturing Practice (GMP) -Umgebung bietet erhebliche Herausforderungen. Alles muss den GMP-Standards der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) und der Europäischen Arzneimittelbehörde (EMA) entsprechen. Das bedeutet, sich mit Audit-Trails, Versionierung, Datenintegrität, Sicherheit und vielem mehr zu befassen. Nicolas: „Wenn wir Modelle im kommerziellen Produktionsmaßstab einsetzen, decken wir alle zusätzlichen Anforderungen über unsere SIPAT-Softwareplattform ab. Das können wir dank unserer Kenntnisse der Prozessanalysetechnologie (PAT) tun. SIPAT hat zusätzlich die Fähigkeit, als zentrales PAT-Qualitätsdatenmanagementsystem, sowohl im Labor, in einer Pilotanlage als auch im kommerziellen Maßstab. Dieses System macht diese Modelle praktisch, effizient und schnell und liefert atemberaubende Ergebnisse.“

Breite Verfügbarkeit von Modellen

„Erst kürzlich haben wir den Digital Process Twin auch für eine neue Prozessentwicklung mit Gefriertrocknung verwendet. Dies war eine Reaktion, die dazu führte, dass die Temperatur im Reaktionsgefäß anstieg, aber die Temperatur musste auch unter einem bestimmten Wert gehalten werden, da sonst die Reaktion scheiterte. Das Verfahren funktionierte im Labor, aber bei der Erweiterung auf den industriellen Maßstab ändern sich die Parameter. In diesem Fall würden wir normalerweise eine Testkonfiguration einrichten und experimentieren, bis wir die richtigen Parameter erhalten. Aber dieses Mal konnten wir die Konfiguration virtuell ausführen und das Modell zeigte, dass der Prozess in dieser Größenordnung überhaupt nicht funktionieren würde. Das hat uns viel Zeit und Ressourcen gespart.

Virtuell vom Labor bis zur Apotheke

Digital Process Twins sind für den Pharmabereich sehr vielversprechend, so Niels abschließend. „Das ist erst der Anfang. Es gibt eindeutig viele Möglichkeiten viel effizienter und mit weniger Auswirkungen auf die Umwelt produzieren. Mit dieser Technologie werden wir auch in Zukunft in der Lage sein, neue Prozesse viel schneller zu entwickeln, und mit Siemens haben wir dafür einen idealen Partner — dank ihrer Kombination aus Softwarekenntnissen, ihrer Kenntnis unseres Fachgebiets und ihrer Erfahrung mit Prozessen in der Pharmazie und anderen Branchen.

Irgendwann werden wir in der Lage sein, virtuelle Modelle von der Entwicklungsphase bis zur kommerziellen Produktion zu verwenden. Die Zeit, die uns spart, wird auch viele Leben retten.“

Two smiling technicians in a modern industrial facility

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