品質、コンプライアンス、運用準備を損なうことなく、新しい治療法をより早く市場に投入します。スタートアップ前に本格的な運用をシミュレートし、リスクを早期に特定し、事業に影響が出る前に問題を解決します。
医薬品のイノベーションは加速しています。製造業は常に追いつけません。
課題はもはや発見ではありません。これにより、画期的な成果が、患者に大規模かつ時間通りに届く質の高い治療法に変わりつつあります。チームは、あらゆる段階でコンプライアンスと信頼性を維持しながら、生産を移管、検証、拡張しなければならないというプレッシャーにさらされています。
Siemens、製薬メーカーが開発から製造までのプロセスの背後にあるデータをつなぐのを支援しています。
ただ速く動くだけではありません。それは、分子から市場まで、より早く規模を拡大する自信を持つことです。
プロセスを実行する機器と照合し、起動前に本格的な運用をシミュレートして、問題が生産バッチに影響する前に早期に特定して解決します。
検証を通じて問題を早期に発見し、試運転時の想定外の事態を減らし、施設が建設された後の問題解決に費やす時間を最小限に抑えます。
仮想環境でレイアウト、生産フロー、自動化戦略をモデル化することで、チームは建設や立ち上げの前に運用を検証できます。
実験室で完璧に動作するプロセスは、生産容器では異なる動作をする可能性があります。規模が大きくなるにつれて、基礎となる物理化学的挙動が変化するからです。シミュレーションは、分子相互作用や流体の流れから粒子動力学まで、実験的に捉えるのが難しいものやコストがかかるものを明らかにします。GSKはワクチンプロセスの仮想レプリカを構築し、開発のあらゆる段階で製造をテストしました。
レシピがどこかに移動する前に、ルールエンジンはすべてのサイトとすべてのラインの生産設備にクエリを実行して、次のことを理解することができます ユニットプロシージャとユニットオペレーション、ISA-88構造に従います。レシピに必要なものと機器でできることを比較し、スコア付きの比較と、それを生産するのに最適なサイトとラインの推奨事項を返し、最初からスケールアップルールを適用します。
レイアウト構成、プロセスルート、生産シナリオはすべて、現実的な行動を促す生産スケジュールとレシピを使用して、動的な2Dまたは3D環境でテストできます。次に、バーチャルコミッショニングはこれを拡張して、仮想環境で生産ゾーン、ロボット工学、自動化システムをテストおよび最適化します。これにより、統合リスクが軽減され、導入サイクルが短縮されます。
データサイロ、チーム間の連携の欠如、部族間の知識の欠如はすべて、開発から製造への移行を遅らせ、研究チームが知っていることを製品を製造する人々に伝えるのに時間がかかりすぎる可能性があります。代わりに、デジタルスレッドは製品、プロセス、生産ライフサイクルのすべての段階からの知識を織り交ぜます。
