Digital Process Twin pri podjetju J&J skrajša čas proizvodnje in zniža stroške

V farmacevtski industriji lahko hitra uvedba izdelka na trg reši življenja. Zato v podjetju J&J Innovative Medicine uporabljajo rešitev Digital Process Twin podjetja Siemens za povečanje učinkovitosti proizvodnje.

Digitalni dvojnik podjetja J&J: pospeševanje inovacij

Čim hitrejše uvajanje novih izdelkov na trg – v podjetju J&J Innovative Medicine v Belgiji – ni zgolj ekonomsko vprašanje; pogosto gre za vprašanje življenja in smrti. Da bi optimiziralo svoje proizvodne procese, je podjetje vzpostavilo pilotni projekt z uporabo rešitve Digital Process Twin podjetja Siemens. »Rezultati so bili impresivni,« pravi Niels Vandervoort, višji vodja za podatke in sisteme pilotnega obrata pri J&J Innovative Medicine. »Pilotni projekt nam je pomagal znatno skrajšati čas obdelave, zmanjšati porabo kemičnih izdelkov in znižati stroške.«

Laboratorijski tehnik v zaščitni opremi pregleduje viale v farmacevtskem proizvodnem obratu

Kuhanje s farmacevtskimi sestavinami

Kako nastane zdravilo v podjetju J&J Innovative Medicine? Laboratorij razvije postopni kemijski načrt (proces) za pripravo nove aktivne sestavine. Ko je laboratorijska faza zaključena, se proizvodnja postopoma povečuje v več fazah, od enega litra do več deset tisoč litrov v primeru komercialne proizvodnje. Razvoj poteka v dveh belgijskih obratih, v mini obratu za kemijski razvoj (CDMP v Beerse) in pilotnem obratu za kemijski razvoj (CDPP v Geelu).

»Izdelava kemijskih izdelkov je malo podobna kuhanju,« pojasnjuje Niels. »V reakcijski posodi zmešaš sestavine in nastane nekaj novega. V procesu »kuhanja« se moraš zelo osredotočiti na pomembne parametre, kot so temperatura, tlak in hitrost mešanja, da zagotoviš, da vedno dobiš prave izdelke, varno in z zanesljivo kakovostjo. Te parametre nenehno spremljamo.«

V podjetju J&J si prizadevamo čim bolj zmanjšati vpliv naših proizvodnih procesov na okolje. Zato smo vzpostavili pilotni projekt z uporabo rešitve Digital Process Twin podjetja Siemens.

Niels Vandervoort, Višji vodja za podatke in sisteme pilotne naprave, J&J Innovative Medicine

Od raztapljanja do kristalizacije

»Reaktorska posoda vsebuje topilo, v katerem se kemijski produkti raztopijo pod ustreznimi pogoji, da lahko med seboj reagirajo na najboljši možni način. Nato je treba novo nastale kemijske produkte odstraniti iz posode, da se lahko pripravi končno zdravilo,« pravi Niels. »Za to je pomembno, da se prepreči nadaljnje raztapljanje novih kemijskih produktov in da se namesto tega poskrbi za njihovo ponovno strjevanje ali kristalizacijo. Da bi to dosegli, raztapljajoče topilo zamenjamo s kristalizacijskim topilom: zamenjava topila. Zamenjava se pogosto opravi z destilacijo ali vrenjem. Pri tisočlitrskem rezervoarju to lahko vzame veliko časa. Na primer, če sinteza traja skupaj 80 ur, lahko sama zamenjava topila porabi 20 od teh ur.“

»Če optimiziramo zamenjavo topila, prihranimo veliko časa in povečamo učinkovitost na vseh področjih. Vsako podjetje si prizadeva za čim večjo učinkovitost proizvodnje, toda ko gre za človeška življenja, je to še toliko bolj nujno. Optimizirana zamenjava nam pomaga tudi pri zmanjšanju porabe kemičnih izdelkov. To je pomembno, saj si v podjetju J&J prizadevamo čim bolj zmanjšati vpliv naših proizvodnih procesov na okolje. Zato smo vzpostavili pilotni projekt z Digital Process Twin podjetja Siemens – najprej smo optimizirali eno zamenjavo topila, končni cilj pa je optimizirati vse zamenjave.“

Model nenehno pripravlja napovedi, ki jih nato primerja z dejanskimi podatki. To nam omogoča, da proces nenehno izboljšujemo.

Nicolas Catrysse, BD Digitalization Solutions, Siemens

Virtualno preklapljanje topil

»Najprej smo ustvarili model procesa v gPROMS FormulatedProducts, napredni platformi za modeliranje procesov. To je revolucionarna programska oprema, ki nam omogoča zbiranje mehanskega znanja – kako naj bi takšna reakcija potekala na (bio)znanstveni podlagi. Procesni model je torej dejansko virtualna replika proizvodnega procesa in je eden od osnovnih sestavnih delov digitalnega dvojnika. To pomeni, da se na tej ravni naš pristop razlikuje od modela, ki je bolj osredotočen na podatke. To nam prinaša številne prednosti – omogoča nam izvajanje optimizacij v večjem obsegu, potrebujemo bistveno manj podatkov (petkrat manj) in spremembe lahko ne le hitreje uvedemo v obratovanje, ampak jih bo tudi lažje vzdrževati,“ pojasnjuje Nicolas Catrysse, Business Development Digitalization Solutions pri podjetju Siemens.

»Ko smo model razvili, smo ga kalibrirali s podatki, pridobljenimi iz samega procesa, torej iz prakse. Na podlagi teh podatkov smo z uporabo platforme gPROMS Digital Applications Platform (gDAP) razvili digitalno aplikacijo. Ta postopek poteka v odprtem krogu. Nato smo preučili, kako se model odziva na vhodne podatke iz sistema za nadzor procesov, in tako smo dosegli zaprt krog. gDAP med potekom nenehno napoveduje, kar nato primerja z dejanskimi podatki. To nam omogoča nenehno izboljševanje procesa.“

„Pogosto ga primerjam z GPS-om,“ dodaja Niels. »Potujemo od določene sestave topil – lokacije A – do druge sestave – lokacije B. Model nas bo v realnem času vodil od A do B po najkrajši, najhitrejši ali najbolj ekološki poti. Izračuna idealno pot in jo nenehno optimizira glede na dejanske razmere – ali je kakšen obvoz ali nesreča?«

Skupni stroški so se zmanjšali za 35 %

The pilot project’s results were impressive. The Digital Process Twin made it possible to cut solvent consumption by 30%. Switch time was cut by 35% and so was total cost. “The results outdid our expectations,” Niels explains.

“The efficiency is not just economically worthwhile but also more robust. Today we’ve expanded the pilot project to four more solvent switches, where we hope to get similar results because these economies aren’t just limited to this specific use case.”

“On top of that, there are also substantial advantages when you’re setting up new processes. Just optimizing existing solvent switches is very profitable all by itself. And if we can apply the model before we expand production — meaning in the lab — we save even more time and resources. After all, experimenting in the laboratory is much less expensive than experimenting on an industrial scale. So now we’re looking at how we can use lab data to make models that we can apply later for larger-scale production.”

Running a test virtually saved us a lot of time and resources.

Niels Vandervoort, Senior Manager Pilot Plant Data & Systems, Johnson & Johnson Innovative Medicine

Apply models in a GMP environment

Using these models in a Good Manufacturing Practice (GMP) environment presents considerable challenges. Everything has to meet the GMP standards set by the U.S. Food and Drug Administration (FDA) and Europe’s European Medicines Agency (EMA). That means dealing with audit trails, versioning, data integrity, security and so much more. Nicolas: “When we apply models at a commercial production scale, we cover all the additional requirements by way of our SIPAT software platform. We can do that thanks to our knowledge of process analytical technology (PAT). SIPAT additionally has the ability to act as a central PAT quality data management system, both in the lab, at a pilot plant and on a commercial scale. That system makes these models practical, efficient and fast, with stunning results.”

Broad availability of models

“Just recently we also used the Digital Process Twin for a new process development involving freeze-drying. This was a reaction that caused the temperature inside the reaction vessel to rise, yet the temperature also had to be kept below a certain value or the reaction would fail. The process worked in the lab, but expanding to industrial scale makes the parameters change. In that case, normally we would set up a test configuration and experiment until we get the right parameters. But this time we could run the configuration virtually and the model showed that the process just wouldn’t work at all at that scale. So that saved us a lot of time and resources.”

Virtual all the way from lab to pharmacy

Digital Process Twins are very promising for the pharmaceutical sector, Niels concludes. “This is just the beginning. There are clearly a lot of ways to produce much more efficiently and with less impact on the environment. With this technology we’ll also be able to develop new processes much faster in the future, and with Siemens, we have an ideal partner to do that — thanks to their combination of software knowledge, their knowledge of our field and their experience with processes in pharmaceuticals and other sectors.

Eventually we’ll be able to use virtual models all the way from the development stage to commercial production. The time that saves us will also save a lot of lives.”

Two smiling technicians in a modern industrial facility

Get in touch with our experts

Would you like to improve your own production with Digital Process Twin? Just contact us, and we'll work out a customized solution together.