Los modelos se configuran mediante opciones desplegables con una interfaz gráfica de usuario fácil de usar. Las bibliotecas modelo se han implementado en estrecha colaboración con la industria y el mundo académico basándose en la mejor ciencia disponible en la literatura. Los datos experimentales se importan y se utilizan para calibrar parámetros y validar predicciones de modelos. Luego, se pueden usar enfoques sofisticados para optimizar el proceso directamente y explorar automáticamente el espacio de diseño del proceso, reemplazando la experimentación física con simulación in-silico en I+D para realizar tareas más rápido, más barato y con mayor comprensión.
Aproveche el poder de los gemelos digitales basados en la ciencia
Vea cómo los gemelos digitales basados en la ciencia apoyan la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida biofarmacéutico.
Los modelos se pueden implementar como aplicaciones web para herramientas de simulación fáciles de usar y de fácil acceso que pueden estar disponibles en toda la organización sin necesidad de que los usuarios finales instalen ningún software o tomen ninguna training. El mismo modelo subyacente se puede implementar en línea con conexión bidireccional con el proceso físico para monitorear, predecir y optimizar el proceso en tiempo real para aumentar la productividad, el rendimiento y la robustez.
Gemelos digitales de bioproceso de extremo a extremo
Vea cómo los gemelos digitales de bioproceso de extremo a extremo pueden ayudar a evaluar las estrategias de control y a desarriesar la transferencia de tecnología.
Los gemelos digitales de bioproceso comienzan configurando, calibrando y validando modelos por unidad de operación. Estos modelos se utilizan para estudios in silico, ofreciendo alternativas más rápidas, más baratas y menos riesgosas a los enfoques puramente experimentales. Si bien la mayoría se centra en las operaciones de una sola unidad, GProms permite el desarrollo y la implementación de modelos de bioprocesos integrados de extremo a extremo. Estos modelos pueden realizar tareas que no son posibles con experimentos multivariados, lo que facilita la escalación eficiente de su proceso y la prueba de estrategias de control antes de invertir en equipos físicos, lo que garantiza el éxito correcto a la primera.
