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 está na indústria farmacêutica, um curto espaço de tempo para o mercado pode salvar vidas. É por isso que a J&J Innovative Medicine utiliza 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 — em J&J Medicina Inovadora na Bélgica — isso não é apenas uma questão de economia; muitas vezes é uma questão de vida ou morte. Para otimizar os seus processos de produção, a empresa montou um projeto piloto usando um Digital Process Twin da Siemens. “Os resultados foram impressionantes”, diz Niels Vandervoort, Senior Manager Pilot Plant Data & Systems da J&J Innovative Medicine. “O projeto piloto ajudou-nos 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

Cozinhar com ingredientes farmacêuticos

Como é que surge um medicamento na J&J Innovative Medicine? O laboratório desenvolve um plano químico passo a passo (um processo) para preparar um novo ingrediente activo. Uma vez terminada a fase de laboratório, a fabricação é reforhada em várias fases, a partir de um litro a dezenas de milhares de litros no caso da 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. “Mistura ingredientes num recipiente de reação e sai algo novo. No processo de 'cozedura', tem de se concentrar muito em parâmetros importantes como temperatura, pressão e velocidade de mistura para garantir que obtém sempre os produtos certos com segurança e com qualidade fiável. Observamos esses parâmetros constantemente.”

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

Niels Vandervoort, Gerente Sênior de Dados e Sistemas Piloto da Planta, J&J Medicina Inovadora

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. Então tem de retirar os produtos químicos recém-formados da embarcação para fazer a medicação final”, diz Niels. “Para fazer isso, é importante evitar que os novos produtos químicos se dissolvam e fazê-los resolidificar ou cristalizar. Para conseguir isso, o solvente dissolvente é substituído por um solvente cristalizante: o interruptor de solvente. A troca é muitas vezes feita por destilação ou ebulição. Para um tanque de mil litros, isso pode consumir muito tempo. Por exemplo, se uma síntese demorar 80 horas ao todo, o interruptor de solvente sozinho pode consumir até 20 dessas horas.”

“Se otimizarmos o interruptor de solvente, nós poupar muito tempo e aumentar a eficiência em toda a linha. Qualquer empresa quer produzir o mais eficientemente possível, mas as coisas ficam ainda mais urgentes quando estão envolvidas vidas humanas. Um interruptor otimizado ajuda-nos também a usar menos produtos químicos. O que é importante porque na J&J, tentamos minimizar o impacto ambiental dos nossos processos de produção. É por isso que montamos um projeto piloto com o Digital Process Twin da Siemens — otimizar um interruptor de solvente no início, com o objetivo final de otimizar todos os interruptores.”

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

Nicolas Catrysse, Solutions 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 conhecimentos mecânicos — como deve esperar que uma reação como esta prossiga numa 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, a este nível, a nossa abordagem difere de um modelo mais focado nos dados. Isso dá-nos muitas vantagens — permite-nos realizar otimizações em grande escala, precisamos de muito menos dados (por um fator de cinco), e não só podemos colocar as alterações em funcionamento mais rapidamente, mas serão mais fáceis de manter”, explica Nicolas Catrysse, Business Development Digitalization Solutions da Siemens.

“Depois de construirmos o modelo, calibrámo-lo com dados derivados do processo, ou seja, da vida real. Com esses dados, construímos uma aplicação digital com o Plataforma de Aplicações Digitais GProms, ou GdAP. Esse procedimento ocorre em circuito aberto. Depois vimos como o modelo respondeu à entrada do sistema de controlo do processo e acabámos com um circuito fechado. O GdAP constantemente faz previsões ao longo do caminho, que depois compara com os dados reais. Isso permite-nos melhorar constantemente o processo.”

“Costumo compará-lo com um GPS”, acrescenta Niels. “Estamos a viajar de uma certa composição de solventes — localização A, para outra composição — localização B. O modelo vai guiar-nos de A a B em tempo real pelo caminho mais curto, ou o mais rápido ou o mais ecológico. Ele produz a rota ideal e continua a otimizá-la em função das condições reais — há um desvio ou um acidente?”

Custos totais desceram 35%

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

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

“Além disso, também existem vantagens substanciais quando está a configurar novos processos. Apenas otimizar os interruptores de solventes existentes é muito lucrativo por si só. E se pudermos aplicar o modelo antes de expandirmos a produção — ou seja, no laboratório — economizamos ainda mais tempo e recursos. Afinal, experimentar em laboratório é muito mais barato do que experimentar à escala industrial. Portanto, agora estamos a ver como podemos usar dados de laboratório para fazer modelos que podemos aplicar mais tarde para produção em larga escala.”

Executar um teste virtualmente poupou-nos muito tempo e recursos.

Niels Vandervoort, Gerente Sênior de Dados e Sistemas Piloto da Planta, Johnson & Johnson Medicina Inovadora

Aplicar modelos num ambiente GMP

A utilização destes modelos num ambiente de Boas Práticas de Fabricação (GMP) apresenta desafios consideráveis. Tudo tem de cumprir os padrões GMP estabelecidos pela Food and Drug Administration (FDA) dos EUA e pela Agência Europeia de Medicamentos (EMA) da Europa. Isso significa lidar com trilhos de auditoria, versionamento, integridade de dados, segurança e muito mais. Nicolas: “Quando aplicamos modelos à escala de produção comercial, cobrimos todos os requisitos adicionais através da nossa plataforma de software SIPAT. Podemos fazer isso graças ao nosso conhecimento de tecnologia analítica de processo (PAT). O SIPAT também tem a capacidade de atuar como sistema central de gestão de dados de qualidade PAT, tanto no laboratório, numa planta piloto e à escala comercial. Esse sistema torna estes modelos práticos, eficientes e rápidos, com resultados impressionantes.”

Ampla disponibilidade de modelos

“Recentemente, também utilizamos o Digital Process Twin para um novo desenvolvimento de processos envolvendo liofilização. Esta foi uma reação que fez com que a temperatura dentro do vaso de reação subisse, mas a temperatura também tinha de 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 podíamos executar a configuração virtualmente e o modelo mostrou que o processo não funcionaria de todo nessa escala. Então isso poupou-nos muito tempo e recursos.”

Virtual todo o caminho do laboratório à farmácia

Os gémeos do processo digital são muito promissores para o setor farmacêutico, conclui Niels. “Isto é apenas o começo. Há claramente muitas maneiras de produzir com muito mais eficiência e com menos impacto no ambiente. Com esta tecnologia poderemos também desenvolver novos processos muito mais rapidamente no futuro e, com a Siemens, temos um parceiro ideal para o fazer — graças à sua combinação de conhecimento de software, ao seu conhecimento da nossa área e à sua experiência com processos em produtos farmacêuticos e outros setores.

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

Two smiling technicians in a modern industrial facility

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