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 le Digital Process Twin de Siemens pour améliorer l'efficacité de la production.

J&J's Digital Twin : accélérer l'innovation

Mettre de nouveaux produits sur le marché le plus rapidement possible — chez J&J Innovative Medicine en Belgique — ce n'est pas qu'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, directeur 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 est créé un médicament chez J&J Innovative Medicine ? Le laboratoire élabore un plan chimique par étapes (un processus) pour préparer un nouveau principe actif. Une fois la phase de laboratoire terminée, la fabrication passe à la vitesse supérieure en plusieurs phases, de 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 (le 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 de la « cuisson », vous devez vous concentrer sur des paramètres importants tels que la température, la pression et la vitesse de mélange afin de toujours obtenir les bons produits en toute sécurité et avec une qualité fiable. Nous surveillons ces paramètres constamment. »

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 le 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 resolidifier ou de les cristalliser. Pour y parvenir, le solvant de dissolution est remplacé par un solvant de cristallisation: l'interrupteur à solvant. Le changement se fait souvent par distillation ou ébullition. Pour un réservoir de 1 000 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 gagner du temps et gagner en efficacité à tous les niveaux. Toutes les entreprises veulent produire le plus efficacement possible, mais les choses deviennent encore plus urgentes lorsqu'il s'agit de vies humaines. Un interrupteur optimisé nous permet également de consommer 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 le Digital Process Twin de Siemens, visant à optimiser un commutateur de 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 interrupteur à solvant virtuel

« Nous avons d'abord créé un modèle de processus dans Produits GProms Formulated Proms, une plateforme avancée de modélisation des processus. C'est un logiciel révolutionnaire qui nous permet d'acquérir des connaissances mécaniques, notamment de savoir comment vous devez vous attendre à ce qu'une telle réaction se déroule 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 davantage 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 non seulement nous pouvons appliquer les modifications plus rapidement, mais elles seront plus faciles à gérer », explique Nicolas Catrysse, Business Development Digitalization Solutions chez Siemens.

« Après avoir créé 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 le Plateforme d'applications numériques GProms, ou GDAP. Cette procédure se déroule en boucle ouverte. Ensuite, nous avons examiné la façon dont le modèle réagissait aux entrées du système de contrôle des processus, et nous nous sommes retrouvés avec une boucle fermée. Le GDAp fait constamment des prédictions en cours de route, qu'elle compare ensuite aux données réelles. Cela nous permet d'améliorer constamment le processus. »

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

Baisse des coûts totaux 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 aussi 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 solvants 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 économiserons encore plus de temps et de ressources. Après tout, faire des expériences en laboratoire coûte beaucoup moins cher que des expériences 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. »

Le fait de faire un test virtuel nous a permis d'économiser beaucoup de temps et de ressources.

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

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 définies par la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis et l'Agence européenne des médicaments (EMA) en 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 répondons à toutes les exigences supplémentaires via notre plateforme logicielle SIPAT. Nous pouvons le faire 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 gamme de modèles

« Tout récemment, nous avons également utilisé le Digital Process Twin pour le développement d'un nouveau procédé impliquant la lyophilisation. Il s'agit d'une réaction qui a fait monter la température à l'intérieur du réacteur, mais il a également fallu la maintenir en dessous d'une certaine valeur, sinon la réaction échouerait. Le processus a fonctionné en laboratoire, mais son extension à l'échelle industrielle fait changer les paramètres. Dans ce cas, normalement, nous mettions en place une configuration de test et nous faisons des essais 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

Les Digital Process Twins sont très prometteurs 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 un moindre impact sur l'environnement. Grâce à cette technologie, nous serons également en mesure de développer de nouveaux processus beaucoup plus rapidement à l'avenir, et avec Siemens, nous avons un partenaire idéal pour y parvenir, grâce à sa combinaison de connaissances en matière de logiciels, à sa connaissance de notre domaine et à son expérience des processus dans le secteur pharmaceutique et dans d'autres secteurs.

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

Two smiling technicians in a modern industrial facility

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