Niels Vandervoort de J&J Innovative Medicine y Nicolas Catrysse de Siemens

Digital Process Twin reduce el tiempo y los costos de producción de J&J

Cuando está en la industria farmacéutica, un corto tiempo de comercialización puede salvar vidas. Es por eso que J&J Innovative Medicine utiliza el Digital Process Twin de Siemens para hacer que la producción sea más eficiente.

El Digital Twin de J&J: Acelerando la innovación

Obtener nuevos productos en el mercado lo más rápido posible — en J&J Medicina innovadora en Bélgica — eso no es simplemente una cuestión de economía; a menudo es una cuestión de vida o muerte. Para optimizar sus procesos de producción, la compañía estableció un proyecto piloto utilizando un Digital Process Twin de Siemens. “Los resultados fueron impresionantes”, dice Niels Vandervoort, Gerente Senior de Datos y Sistemas de Planta Piloto en J&J Innovative Medicine. “El proyecto piloto nos ayudó a hacer grandes recortes en los tiempos de procesamiento, el consumo de productos químicos y los costos”.

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

Cocinar con ingredientes farmacéuticos

¿Cómo surge un medicamento en J&J Innovative Medicine? El laboratorio desarrolla un plan químico por etapas (un proceso) para preparar un nuevo ingrediente activo. Una vez finalizada la fase de laboratorio, la fabricación se incrementa en varias fases, desde de un litro a decenas de miles de litros en el caso de la producción comercial. El desarrollo se lleva a cabo en dos instalaciones belgas, la Mini Planta de Desarrollo Químico (CDMP, en Beerse) y la Planta Piloto de Desarrollo Químico (CDPP, en Geel).

“Hacer productos químicos es un poco como cocinar”, explica Niels. “Mezcla ingredientes en un recipiente de reacción y sale algo nuevo. En el proceso de 'cocción', tiene que concentrarse mucho en parámetros importantes como temperatura, presión y velocidad de mezcla para asegurarse de que siempre obtenga los productos correctos de manera segura y con una calidad confiable. Observamos esos parámetros constantemente”.

En J&J, tratamos de minimizar el impacto ambiental de nuestros procesos de producción. Es por eso que establecimos un proyecto piloto con el Digital Process Twin de Siemens.

Niels Vandervoort, Gerente Senior de Datos y Sistemas de Planta Piloto, J&J Medicina innovadora

De la disolución a la cristalización

“El recipiente del reactor contiene un disolvente en el que los productos químicos se disuelven en las condiciones adecuadas para reaccionar juntos de la mejor manera. Entonces tiene que sacar los productos químicos recién formados del recipiente para hacer la medicación final”, dice Niels. “Para hacer eso, es importante evitar que los nuevos productos químicos se disuelvan y hacer que se vuelvan a solidificar o cristalizar en su lugar. Para lograr esto, el disolvente de disolución se reemplaza por un disolvente cristalizante: el interruptor de solvente. El cambio se realiza a menudo por destilación o ebullición. Para un tanque de mil litros, eso puede consumir mucho tiempo. Por ejemplo, si una síntesis toma 80 horas en total, solo el interruptor de solvente puede usar hasta 20 de esas horas”.

“Si optimizamos el interruptor de solvente, ahorre mucho tiempo y aumente la eficiencia en todos los ámbitos. Cualquier empresa quiere producir de la manera más eficiente posible, pero las cosas se hacen aún más urgentes cuando se trata de vidas humanas. Un interruptor optimizado también nos ayuda a usar menos productos químicos. Lo cual es importante porque en J&J, tratamos de minimizar el impacto ambiental de nuestros procesos de producción. Es por eso que establecimos un proyecto piloto con el Digital Process Twin de Siemens, optimizando un interruptor de solvente al principio, con el objetivo final de optimizar todos los interruptores”.

El modelo hace predicciones constantemente, que luego compara con los datos reales. Eso nos permite mejorar constantemente el proceso.

Nicolas Catrysse, Solutions de digitalización BD, Siemens

Un interruptor de solvente virtual

“Primero creamos un modelo de proceso en gPROMS FormulatedProducts, una plataforma avanzada de modelado de procesos. Es un software revolucionario que nos permite recopilar conocimientos mecánicos: cómo debe esperar que una reacción como esta proceda sobre una base (bio) científica. Así que el modelo de proceso es en realidad una réplica virtual del proceso de producción, y es uno de los componentes básicos de un Digital Twin. Lo que significa que a este nivel, nuestro enfoque difiere de un modelo más centrado en los datos. Eso nos brinda muchas ventajas: nos permite llevar a cabo optimizaciones a mayor escala, necesitamos mucho menos datos (en un factor de cinco) y no solo podemos poner los cambios en operación más rápido, sino que serán más fáciles de mantener”, explica Nicolas Catrysse, Solutions de Digitalización de Desarrollo de Negocios en Siemens.

“Después de construir el modelo, lo calibramos con datos derivados del proceso, es decir, de la vida real. Con esos datos, construimos una aplicación digital con Plataforma de aplicaciones digitales GProms, o GDap. Ese procedimiento se lleva a cabo en un circuito abierto. Luego vimos cómo respondía el modelo a la entrada del sistema de control de procesos y terminamos con un circuito cerrado. El GDap constantemente hace predicciones en el camino, que luego compara con los datos reales. Eso nos permite mejorar constantemente el proceso”.

“A menudo lo comparo con un GPS”, agrega Niels. “Estamos viajando de una determinada composición de solventes, ubicación A, a otra composición, ubicación B. El modelo nos guiará de A a B en tiempo real por la ruta más corta, o la más rápida o la más ecológica. Da salida a la ruta ideal y sigue optimizándola en función de las condiciones reales. ¿Hay un desvío o un accidente?”

Los costos totales bajaron 35%

Los resultados del proyecto piloto fueron impresionantes. El Digital Process Twin hizo posible reducir el consumo de solvente en un 30%. El tiempo de conmutación se redujo en un 35% y también el costo total. “Los resultados superaron nuestras expectativas”, explica Niels.

“La eficiencia no solo vale la pena económicamente, sino que también es más robusta. Hoy hemos ampliado el proyecto piloto a cuatro interruptores solventes más, donde esperamos obtener resultados similares porque estas economías no se limitan solo a este caso de uso específico”.

“Además de eso, también hay ventajas sustanciales cuando está configurando nuevos procesos. Simplemente optimizar los interruptores solventes existentes es muy rentable por sí solo. Y si podemos aplicar el modelo antes de expandir la producción, es decir, en el laboratorio, ahorramos aún más tiempo y recursos. Después de todo, experimentar en el laboratorio es mucho menos costoso que experimentar a escala industrial. Así que ahora estamos viendo cómo podemos usar los datos de laboratorio para hacer modelos que podamos aplicar más adelante para la producción a gran escala”.

Ejecutar una prueba prácticamente nos ahorró mucho tiempo y recursos.

Niels Vandervoort, Gerente Senior de Datos y Sistemas de Planta Piloto, Medicina innovadora Johnson & Johnson

Aplicar modelos en un entorno GMP

El uso de estos modelos en un entorno de buenas prácticas de fabricación (GMP) presenta Desafíos considerables. Todo tiene que cumplir con los estándares GMP establecidos por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) y la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) de Europa. Eso significa lidiar con registros de auditoría, control de versiones, integridad de datos, seguridad y mucho más. Nicolas: “Cuando aplicamos modelos a escala de producción comercial, cubrimos todos los requisitos adicionales a través de nuestra plataforma de software SIPAT. Podemos hacerlo gracias a nuestro conocimiento de la tecnología analítica de procesos (PAT). SIPAT también tiene la capacidad de actuar como sistema central de gestión de datos de calidad PAT, tanto en el laboratorio, en una planta piloto y a escala comercial. Ese sistema hace que estos modelos sean prácticos, eficientes y rápidos, con resultados asombrosos”.

Amplia disponibilidad de modelos

“Recientemente también utilizamos el Digital Process Twin para un nuevo desarrollo de procesos que implica la liofilización. Esta fue una reacción que hizo que la temperatura dentro del recipiente de reacción aumentara, pero la temperatura también tenía que mantenerse por debajo de cierto valor o la reacción fallaría. El proceso funcionó en el laboratorio, pero expandirse a escala industrial hace que los parámetros cambien. En ese caso, normalmente estableceríamos una configuración de prueba y experimentaríamos hasta que obtengamos los parámetros correctos. Pero esta vez podríamos ejecutar la configuración virtualmente y el modelo mostró que el proceso simplemente no funcionaría en absoluto a esa escala. Así que eso nos ahorró mucho tiempo y recursos.”

Virtual desde el laboratorio hasta la farmacia

Los gemelos de proceso digital son muy prometedores para el sector farmacéutico, concluye Niels. “Esto es solo el comienzo. Claramente, hay muchas maneras de producir de manera mucho más eficiente y con menos impacto en el medio ambiente. Con esta tecnología también podremos desarrollar nuevos procesos mucho más rápido en el futuro, y con Siemens, tenemos un socio ideal para hacerlo, gracias a su combinación de conocimiento de software, su conocimiento de nuestro campo y su experiencia con procesos en productos farmacéuticos y otros sectores.

Eventualmente podremos usar modelos virtuales desde la etapa de desarrollo hasta la producción comercial. El tiempo que nos salva también salvará muchas vidas”.

Two smiling technicians in a modern industrial facility

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