Niels Vandervoort, da J&J Innovative Medicine, e Nicolas Catrysse, da Siemens

Digital Process Twin reduz o tempo e os custos de produção da J&J

Quando você está no setor farmacêutico, um curto período de comercialização pode salvar vidas. É por isso que a J&J Innovative Medicine usa o Digital Process Twin da Siemens para tornar a produção mais eficiente.

J&J's Digital Twin: Acelerando a inovação

Colocar novos produtos no mercado o mais rápido possível — na J&J Innovative Medicine, na Bélgica — isso não é apenas uma questão de economia; geralmente é uma questão de vida ou morte. Para otimizar seus processos de produção, a empresa montou um projeto piloto usando um Digital Process Twin da Siemens. “Os resultados foram impressionantes”, diz Niels Vandervoort, gerente sênior de dados e sistemas de plantas piloto da J&J Innovative Medicine. “O projeto piloto nos ajudou a fazer grandes cortes nos tempos de processamento, no consumo de produtos químicos e nos custos.”

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

Cozinhando com ingredientes farmacêuticos

Como surge um medicamento na J&J Innovative Medicine? O laboratório desenvolve um plano químico gradual (um processo) para preparar um novo ingrediente ativo. Quando a fase de laboratório é concluída, a fabricação é aumentada em várias fases, de um litro para dezenas de milhares de litros no caso de produção comercial. O desenvolvimento ocorre em duas instalações belgas, a Mini Fábrica de Desenvolvimento Químico (o CDMP, em Beerse) e a Planta Piloto de Desenvolvimento Químico (CDPP, em Geel).

“Fazer produtos químicos é um pouco como cozinhar”, explica Niels. “Você mistura ingredientes em um recipiente de reação e surge algo novo. No processo de 'cozimento', você precisa se concentrar muito em parâmetros importantes, como temperatura, pressão e velocidade de mistura, para garantir que você sempre obtenha os produtos certos com segurança e qualidade confiável. Observamos esses parâmetros constantemente.”

Na J&J, tentamos minimizar o impacto ambiental de nossos processos de produção. É por isso que criamos um projeto piloto com o Digital Process Twin da Siemens.

Niels Vandervoort, Gerente sênior de dados e sistemas da planta piloto, Medicina inovadora da J&J

Da dissolução à cristalização

“O recipiente do reator contém um solvente no qual os produtos químicos são dissolvidos nas condições certas para reagir juntos da melhor maneira. Em seguida, você precisa retirar os produtos químicos recém-formados do recipiente para fazer o medicamento final”, diz Niels. “Para fazer isso, é importante evitar que os novos produtos químicos se dissolvam e, em vez disso, fazer com que eles se solidifiquem ou cristalizem. Para isso, o solvente dissolvente é substituído por um solvente cristalizante: o interruptor de solvente. A troca geralmente é feita por destilação ou fervura. Para um tanque de mil litros, isso pode consumir muito tempo. Por exemplo, se uma síntese leva 80 horas no total, a troca de solvente sozinha pode usar até 20 dessas horas.”

“Se otimizarmos a troca de solvente, economizaremos muito tempo e aumentaremos a eficiência em todos os setores. Qualquer empresa quer produzir da forma mais eficiente possível, mas as coisas ficam ainda mais urgentes quando vidas humanas estão envolvidas. Um switch otimizado também nos ajuda a usar menos produtos químicos. O que é importante porque, na J&J, tentamos minimizar o impacto ambiental de nossos processos de produção. É por isso que criamos um projeto piloto com o Digital Process Twin da Siemens — otimizando primeiro um interruptor de solvente, com o objetivo final de otimizar todos os interruptores.”

O modelo faz previsões constantemente, que depois são comparadas com os dados reais. Isso nos permite melhorar constantemente o processo.

Nicolás Catrysse, Soluções de digitalização BD, Siemens

Um interruptor de solvente virtual

“Primeiro, criamos um modelo de processo em gPROMS FormulatedProducts, uma plataforma avançada de modelagem de processos. É um software revolucionário que nos permite reunir conhecimento mecânico — como você deve esperar que uma reação como essa ocorra em uma base (bio) científica. Portanto, o modelo de processo é, na verdade, uma réplica virtual do processo de produção e é um dos componentes básicos de um Digital Twin. O que significa que, nesse nível, nossa abordagem difere de um modelo mais focado em dados. Isso nos dá muitas vantagens: permite realizar otimizações em grande escala, precisamos de muito menos dados (por um fator de cinco) e, além de podermos colocar as mudanças em operação mais rapidamente, elas serão mais fáceis de manter”, explica Nicolas Catrysse, da Business Development Digitalization Solutions da Siemens.

“Depois de construirmos o modelo, nós o calibramos com dados derivados do processo, ou seja, da vida real. Com esses dados, construímos um aplicativo digital com a Plataforma de Aplicativos Digitais gPROM, ou GDAp. Esse procedimento ocorre em um circuito aberto. Em seguida, analisamos como o modelo respondeu à entrada do sistema de controle de processo e acabamos com um circuito fechado. O GDAp constantemente faz previsões ao longo do caminho, que depois compara com os dados reais. Isso nos permite melhorar constantemente o processo.”

“Costumo compará-lo com um GPS”, acrescenta Niels. “Estamos viajando de uma determinada composição de solventes — local A, para outra composição — local B. O modelo nos guiará de A a B em tempo real pelo caminho mais curto, mais rápido ou mais ecológico. Ele mostra a rota ideal e continua otimizando-a em função das condições reais — há um desvio ou um acidente?”

Os custos totais caíram 35%

Os resultados do projeto piloto foram impressionantes. O Digital Process Twin possibilitou reduzir o consumo de solventes em 30%. O tempo de troca foi reduzido em 35%, assim como o custo total. “Os resultados superaram nossas expectativas”, explica Niels.

“A eficiência não vale apenas a pena economicamente, mas também é mais robusta. Hoje, expandimos o projeto piloto para mais quatro interruptores de solvente, onde esperamos obter resultados semelhantes porque essas economias não se limitam apenas a esse caso de uso específico.”

“Além disso, também há vantagens substanciais quando você está configurando novos processos. Apenas otimizar os interruptores de solvente existentes é muito lucrativo por si só. E se pudermos aplicar o modelo antes de expandir a produção, ou seja, no laboratório, economizaremos ainda mais tempo e recursos. Afinal, experimentar em laboratório é muito mais barato do que experimentar em escala industrial. Agora, estamos analisando como podemos usar dados de laboratório para criar modelos que possamos aplicar posteriormente para produção em larga escala.”

A execução de um teste praticamente nos economizou muito tempo e recursos.

Niels Vandervoort, Gerente sênior de dados e sistemas da planta piloto, Medicina inovadora da Johnson & Johnson

Aplicar modelos em um ambiente de GMP O

uso desses modelos em um ambiente de Boas Práticas de Fabricação (GMP) apresenta desafios consideráveis. Tudo deve atender aos padrões de GMP estabelecidos pela Administração de Alimentos e Medicamentos dos EUA (FDA) e pela Agência Europeia de Medicamentos (EMA) da Europa. Isso significa lidar com trilhas de auditoria, controle de versão, integridade de dados, segurança e muito mais. Nicolas: “Quando aplicamos modelos em escala de produção comercial, cobrimos todos os requisitos adicionais por meio de nossa plataforma de software SIPAT. Podemos fazer isso graças ao nosso conhecimento da tecnologia analítica de processo (PAT). Além disso, o SIPAT tem a capacidade de atuar como um sistema central de gerenciamento de dados de qualidade do PAT, tanto no laboratório, em uma planta piloto quanto em escala comercial. Esse sistema torna esses modelos práticos, eficientes e rápidos, com resultados impressionantes.”

Ampla disponibilidade de modelos

“Recentemente, também usamos o Digital Process Twin para o desenvolvimento de um novo processo envolvendo liofilização. Essa foi uma reação que fez com que a temperatura dentro do vaso de reação subisse, mas a temperatura também precisava ser mantida abaixo de um determinado valor ou a reação falharia. O processo funcionou no laboratório, mas a expansão para a escala industrial faz com que os parâmetros mudem. Nesse caso, normalmente configuraríamos uma configuração de teste e experimentaríamos até obtermos os parâmetros corretos. Mas desta vez pudemos executar a configuração virtualmente e o modelo mostrou que o processo simplesmente não funcionaria nessa escala. Então, isso nos economizou muito tempo e recursos.

”

Virtual desde o laboratório até a farmácia

Digital Process TwinOs s são muito promissores para o setor farmacêutico, conclui Niels. “Isso é só o começo. Claramente, existem muitas maneiras de produzir com muito mais eficiência e com menos impacto no meio ambiente. Com essa tecnologia, também poderemos desenvolver novos processos com muito mais rapidez no futuro e, com a Siemens, temos um parceiro ideal para fazer isso — graças à combinação de conhecimento de software, conhecimento de nosso campo e experiência com processos em produtos farmacêuticos e outros setores.

Eventualmente, poderemos usar modelos virtuais desde o estágio de desenvolvimento até a produção comercial. O tempo que nos salva também salvará muitas vidas.”

Two smiling technicians in a modern industrial facility

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