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

Digital Process Twin réduit les délais et les coûts de production de J&J

Dans l'industrie pharmaceutique, un court délai de mise sur le marché peut sauver des vies. C'est pourquoi J&J Innovative Medicine utilise Digital Process Twin de Siemens pour rendre la production plus efficace.

J&J Digital Twin: Accélérer l'innovation

Mettre de nouveaux produits sur le marché le plus rapidement possible — chez J&J Innovative Medicine en Belgique — n'est pas seulement une question d'économie ; c'est souvent une question de vie ou de mort. Pour optimiser ses processus de production, l'entreprise a mis en place un projet pilote utilisant un Digital Process Twin de Siemens. « Les résultats ont été impressionnants », déclare Niels Vandervoort, responsable principal des données et des systèmes des installations pilotes chez J&J Innovative Medicine. « Le projet pilote nous a permis de réduire considérablement les délais de traitement, la consommation de produits chimiques et les coûts. »

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

Cuisiner avec des ingrédients pharmaceutiques

Comment naît un médicament chez J&J Innovative Medicine ? Le laboratoire élabore un plan chimique par étapes (un procédé) pour préparer un nouvel ingrédient actif. Une fois la phase de laboratoire terminée, la fabrication est accélérée en plusieurs phases, passant d'un litre à des dizaines de milliers de litres dans le cas d'une production commerciale. Le développement a lieu dans deux installations belges, la mini-usine de développement chimique (CDMP, à Beerse) et l'usine pilote de développement chimique (CDPP, à Geel).

« Fabriquer des produits chimiques, c'est un peu comme cuisiner », explique Niels. « Vous mélangez des ingrédients dans un réacteur et vous obtenez quelque chose de nouveau. Lors du processus de « cuisson », vous devez vous concentrer sur des paramètres importants tels que la température, la pression et la vitesse de mélange pour vous assurer de toujours obtenir les bons produits en toute sécurité et avec une qualité fiable. Nous surveillons ces paramètres en permanence. »

Chez J&J, nous essayons de minimiser l'impact environnemental de nos processus de production. C'est pourquoi nous avons mis en place un projet pilote avec Digital Process Twin de Siemens.

Niels Vandervoort, Directeur principal des données et des systèmes de l'usine pilote, J&J Innovative Medicine

De la dissolution à la cristallisation

« La cuve du réacteur contient un solvant dans lequel les produits chimiques sont dissous dans les bonnes conditions pour réagir ensemble de la meilleure façon possible. Ensuite, vous devez extraire les produits chimiques nouvellement formés du récipient pour fabriquer le médicament final », explique Niels. « Pour ce faire, il est important d'empêcher les nouveaux produits chimiques de se dissoudre et de les faire se resolidifier ou cristalliser. Pour ce faire, le solvant de dissolution est remplacé par un solvant de cristallisation : le solvant switch. Le changement se fait souvent par distillation ou ébullition. Pour un réservoir de mille litres, cela peut prendre beaucoup de temps. Par exemple, si une synthèse prend 80 heures en tout, le commutateur de solvant peut utiliser à lui seul 20 de ces heures. »

« Si nous optimisons le commutateur de solvant, nous gagnons beaucoup de temps et augmentons l'efficacité à tous les niveaux. Toute entreprise souhaite produire de la manière la plus efficace possible, mais les choses deviennent encore plus urgentes lorsqu'il s'agit de vies humaines. Un commutateur optimisé nous permet également d'utiliser moins de produits chimiques. Ce qui est important car chez J&J, nous essayons de minimiser l'impact environnemental de nos processus de production. C'est pourquoi nous avons mis en place un projet pilote avec Digital Process Twin de Siemens : optimisation d'un commutateur à solvant dans un premier temps, dans le but ultime d'optimiser tous les commutateurs. »

Le modèle fait constamment des prévisions, qu'il compare ensuite aux données réelles. Cela nous permet d'améliorer constamment le processus.

Nicolas Catrysse, Solutions de numérisation BD, Siemens

Un commutateur de solvant virtuel

« Nous avons d'abord créé un modèle de processus dans gPROMS FormulatedProducts, une plateforme avancée de modélisation des processus. Il s'agit d'un logiciel révolutionnaire qui nous permet de recueillir des connaissances mécaniques sur la façon dont vous pouvez vous attendre à ce qu'une telle réaction se produise sur une base (bio) scientifique. Le modèle de processus est donc en fait une réplique virtuelle du processus de production, et c'est l'un des composants de base d'un Digital Twin. Ce qui signifie qu'à ce niveau, notre approche diffère d'un modèle plus axé sur les données. Cela nous apporte de nombreux avantages : cela nous permet de réaliser des optimisations à plus grande échelle, nous avons besoin de beaucoup moins de données (d'un facteur cinq) et nous pouvons non seulement mettre en œuvre les modifications plus rapidement, mais elles seront plus faciles à gérer », explique Nicolas Catrysse, Business Development Digitalization Solutions chez Siemens.

« Après avoir construit le modèle, nous l'avons calibré à l'aide de données dérivées du processus, c'est-à-dire issues de la vie réelle. À partir de ces données, nous avons créé une application numérique avec la plateforme d'applications numériques GProms, ou GDAP. Cette procédure se déroule en boucle ouverte. Ensuite, nous avons examiné comment le modèle réagissait aux entrées du système de contrôle du processus, et nous nous sommes retrouvés avec une boucle fermée. Le GDAP fait constamment des prédictions en cours de route, qu'il compare ensuite aux données réelles. Cela nous permet d'améliorer constamment le processus. »

« Je le compare souvent à un GPS », ajoute Niels. « Nous nous déplaçons d'une certaine composition de solvants (position A) à une autre composition (position B). Le modèle nous guidera d'un point A à un point B en temps réel par l'itinéraire le plus court, le plus rapide ou le plus écologique. Il produit l'itinéraire idéal et continue de l'optimiser en fonction des conditions réelles : y a-t-il un détour ou un accident ? »

Coûts totaux en baisse de 35 %

Les résultats du projet pilote ont été impressionnants. Le Digital Process Twin a permis de réduire la consommation de solvants de 30 %. Le temps de commutation a été réduit de 35 %, tout comme le coût total. « Les résultats ont dépassé nos attentes », explique Niels.

« L'efficacité n'est pas seulement rentable sur le plan économique, elle est également plus robuste. Aujourd'hui, nous avons étendu le projet pilote à quatre autres commutateurs à solvant, et nous espérons obtenir des résultats similaires, car ces économies ne se limitent pas à ce cas d'utilisation spécifique. »

« En plus de cela, la mise en place de nouveaux processus présente également des avantages considérables. Le simple fait d'optimiser les commutateurs à solvant existants est très rentable en soi. Et si nous pouvons appliquer le modèle avant d'étendre la production, c'est-à-dire en laboratoire, nous économisons encore plus de temps et de ressources. Après tout, l'expérimentation en laboratoire coûte beaucoup moins cher que l'expérimentation à l'échelle industrielle. Nous étudions maintenant comment utiliser les données de laboratoire pour créer des modèles que nous pourrons appliquer ultérieurement à une production à plus grande échelle. »

L'exécution virtuelle d'un test nous a permis d'économiser beaucoup de temps et de ressources.

Niels Vandervoort, Directeur principal des données et des systèmes de l'usine pilote, Médecine innovante Johnson & Johnson

Appliquer des modèles dans un environnement GMP L'

utilisation de ces modèles dans un environnement de bonnes pratiques de fabrication (GMP) présente des défis considérables. Tout doit être conforme aux normes GMP établies par la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis et l'Agence européenne des médicaments (EMA) de l'Europe. Cela implique de gérer les pistes d'audit, la gestion des versions, l'intégrité des données, la sécurité et bien plus encore. Nicolas : « Lorsque nous appliquons des modèles à une échelle de production commerciale, nous couvrons toutes les exigences supplémentaires via notre plateforme logicielle SIPAT. Nous pouvons y parvenir grâce à notre connaissance de la technologie d'analyse des processus (PAT). Le SIPAT a également la capacité d'agir en tant que système central de gestion des données de qualité PAT, à la fois en laboratoire, dans une usine pilote et à l'échelle commerciale. Ce système rend ces modèles pratiques, efficaces et rapides, avec des résultats époustouflants. »

Large disponibilité de modèles

« Tout récemment, nous avons également utilisé le Digital Process Twin pour le développement d'un nouveau procédé impliquant la lyophilisation. Il s'agissait d'une réaction qui provoquait une augmentation de la température à l'intérieur de la cuve de réaction, mais la température devait également être maintenue en dessous d'une certaine valeur, sinon la réaction échouerait. Le procédé a fonctionné en laboratoire, mais son extension à l'échelle industrielle entraîne une modification des paramètres. Dans ce cas, normalement, nous mettrons en place une configuration de test et nous ferons des expériences jusqu'à obtenir les bons paramètres. Mais cette fois, nous avons pu exécuter la configuration virtuellement et le modèle a montré que le processus ne fonctionnerait tout simplement pas du tout à cette échelle. Cela nous a permis d'économiser beaucoup de temps et de ressources.

Virtuel, du laboratoire à la pharmacie

Digital Process TwinElles sont très prometteuses pour le secteur pharmaceutique, conclut Niels. « Ce n'est que le début. Il existe clairement de nombreuses façons de produire de manière beaucoup plus efficace et avec moins d'impact sur l'environnement. Grâce à cette technologie, nous serons également en mesure de développer de nouveaux procédés beaucoup plus rapidement à l'avenir, et avec Siemens, nous avons un partenaire idéal pour y parvenir, grâce à la combinaison de ses connaissances en matière de logiciels, de sa connaissance de notre domaine et de son expérience des processus dans le secteur pharmaceutique et dans d'autres secteurs.

terme, nous serons en mesure d'utiliser des modèles virtuels depuis la phase de développement jusqu'à la production commerciale. Le temps qui nous sauve permettra également de sauver de nombreuses vies. »

Two smiling technicians in a modern industrial facility

Prenez contact avec nos experts

Vous souhaitez améliorer votre propre production avec Digital Process Twin? Il vous suffit de nous contacter et nous élaborerons ensemble une solution personnalisée.

Contactez-nous