ABD ilaç üretiminde kapasite

Ağustos 2026'ya kadar ilaç şirketleri açıkladı kabaca 500 milyar USD ABD yatırımlarında araştırma, geliştirme ve üretim boyunca. Ancak bir tesis inşa etmek, üretmeye hazır olmakla aynı şey değildir. Yeni kapasiteyi güvenilir üretim kapasitesine dönüştürmek, terapi ve süreç geliştirmeyi ekipmanla, destekleyici altyapı ve operasyonlarla uyumlu hale getirmeyi gerektirir. Amaç, hastaların ihtiyaç duyduğu yerlerde, gerekli ölçekte yüksek kaliteli ilaçlar üretmektir.

Üreticiler ayrıca yasal gereklilikleri karşılarken tedarik zinciri güvenlik açıklarına, maliyet baskılarına ve vasıflı personel üzerindeki kısıtlamalara da yanıt vermelidir. Kapasite eklemek, tek başına, bu baskıları çözmez. Giderek karmaşıklaşan tedaviler, belirsiz klinik sonuçlar ve gelişen talep, bilimsel yeniliği güvenilir arza dönüştürmeyi zorlaştırıyor. Üreticiler bu belirsizliği klinik gelişmeden ticarileştirme yoluyla yönetmelidir.

Bu yetenek ilk ticari partiden önce başlar. Erken klinik denemeleri sağlayan bir süreç, daha sonraki aşamalı çalışmaları ve ticari talebi desteklemek için gelişmelidir. Üreticilerin, tedavinin amaçlanan kalite özelliklerini korurken, farklı hacimler, ekipman konfigürasyonları ve parti boyutları arasında çalışma koşullarını optimize etmesi gerekir. Ekipler terapiyi ve sürecini birlikte geliştirmeli ve belirsizliği erken çözmelidir. Ayrıca, gereksinimler değiştikçe süreci aktarmak ve yeniden üretmek için gereken bilgiyi de muhafaza etmelidirler.

İstikrarlı üretime daha erken ulaşmak, üreticilerin klinik programları ve ürün lansmanlarını desteklemelerine ve yatırımlarından beklenen değeri gerçekleştirmelerine yardımcı olur. Bunu uygun maliyetli bir şekilde yapmak, iki tamamlayıcı yaşam döngüsü boyunca koordinasyon gerektirir. Biri terapinin gelişimini ve üretim sürecini kapsar. Diğeri, tasarımdan işletmeye kadar onu üretmek için gereken üretim yeteneklerini kapsar. Ürün kalite gereksinimleri süreç tasarımını yönlendirir. Süreç anlayışı mühendisliği bilgilendirir ve üretim deneyimi sonraki geliştirme kararlarını güçlendirir.

Üretime hazır olmayı iyileştirmenin yollarını keşfedin

İnşaatın ötesinde farmasötik üretim hazırlığını değerlendirin

Çalışma, üreticilerin üretime yönelik ilerlemeyi nasıl değerlendirdiği ile başlar. Bir proje panosu, bir sitenin “yüzde 85 tamamlandığını” gösterebilir, ancak bu yüzde tek başına operasyonel hazırlık sağlamaz. Süreç kontrolleri veya yardımcı program performansı hakkında çözülmemiş bir soru, başlangıç için yüzdenin önerdiğinden daha önemli olabilir.

Soru, ne kadar belirsizlik kaldığıdır ve klinik tedariki veya ürün lansmanını geciktirip geciktiremeyeceğidir. Bir genişletme veya başka bir siteye aktarma aynı incelemeyi gerektirir. Süreç, alıcı işlemin yetenekleri ve kısıtlamaları dahilinde çalışmalıdır. Sonuçlar hem ticari hem de tekniktir. Çözülmemiş belirsizlik arzı geciktirebilir, süreci nitelendirmek için gereken işi artırabilir ve pahalı üretim varlıklarını yeterince kullanılmayan bırakabilir.

Bir süreç kesintisinin giderilmesi, üretim bilimi ve teknolojisi, süreç geliştirme, kalite, mühendislik ve tesis ekipleri arasında işbirliği gerektirir. Bu ilişkiler geliştirme sırasında ve üretim başlamadan önce eşit derecede önemlidir. Bilimsel kanıtlar, süreç tanımları ve mühendislik bilgileri bağlantısız belge ve sistemlerden geçebilir. Bir formülasyon seçiminin veya süreç parametresinin arkasındaki akıl yürütme yol boyunca kaybolabilir. Bir teknoloji transfer paketi, neden önemli olduğunu veya hangi kalite özelliklerini koruduğunu belirtmeden ne yapılması gerektiğini açıklayabilir. Ayrıca alıcı ekiplerin ekipmanlarının gerekli koşulları nasıl üretebileceğinden emin olmayabilir.

Dijital ikizler, ekiplerin fiziksel bir sistem oluşturmadan veya değiştirmeden önce süreç davranışını ve ekipman varsayımlarını değerlendirmelerine yardımcı olabilir. Sürekli bir dijital iplik, bilimsel kanıtlar, malzeme özellikleri, proses parametreleri, ekipman yetenekleri ve kalite sonuçları arasındaki ilişkileri koruyabilir. Ekipler bu ilişkileri geliştirme, teknoloji transferi ve üretim yoluyla izleyebilir. Modeller, deneysel veriler ve geliştirme kararlarının arkasındaki mantık, laboratuvar çalışmalarından klinik tedarik yoluyla ticari üretime kadar süreçle birlikte hareket edebilir. Alıcı ekipler, hangi koşulların tutarlı kalması gerektiğini ve hangilerinin değişebileceğini değerlendirebilir, tekrarlanan deneyleri ve önlenebilir teknoloji transferi çabalarını azaltabilir. Çalışma sonuçları daha sonra daha fazla geliştirme ve mühendislik konusunda bilgi verebilir. Boşlukları erken belirlemek, yeniden tasarımı, tekrarlanan testleri ve süreci nitelendirmek için gereken çalışmaları azaltabilirken, kararların değiştirilmesi hala daha kolaydır.

Klinik geliştirme ve ölçeklendirme genelinde süreç belirsizliğini giderin

Ölçeklendirme, süreç anlayışını geliştirme boyunca test eder. Küçük bir kapta çalışan bir karıştırma rejimi pilot veya ticari ölçekte farklı performans gösterebilir. Ekipman ölçeği ve geometrisi ile sıvı akışı, ısı transferi ve kütle transferi değişimi. Ekipler, klinik aşamalar arasında parti boyutları arttıkça bu etkileri anlamalıdır. Aynısı, tedarik gereksinimlerini karşılamak için farklı ekipman veya sitelere ihtiyaç duyulduğunda da geçerlidir.

Zamanlama önemlidir. Geliştirme sırasında alternatif hacimlerin, çalışma koşullarının ve ekipman konfigürasyonlarının değerlendirilmesi, ekiplere uyum sağlamak için daha fazla alan sağlar. Kurulumdan sonra bir uyumsuzluk tespit etmek, ekipman, yazılım, test ve yeterlilik belgelerinde değişiklik gerektirebilir. Teknik sorun aynı olabilir, ancak kaçırılan kalite veya verim hedefleri artık daha büyük ticari sonuçlar doğuruyor. Geç keşif, kıt teknik kaynakları tüketebilir, klinik tedarikini bozabilir ve ticari ölçekte üretimi geciktirebilir.

Modelleme ve simülasyon, sonuçsal öğrenmeyi yaşam döngüsünün erken dönemlerine taşır. Proses modelleri kimyasal ve biyolojik soruları ele alırken, akışkanlar dinamikleri ekipman ölçeğinde davranışı açıklamaya yardımcı olur. Sanal devreye alma, fiziksel sistem hazır olmadan önce otomasyon mantığını simüle edilmiş ekipman veya süreçlere karşı test eder. Bu yaklaşımlar, ekiplerin üretim seçeneklerini karşılaştırmasına ve farklı hacimlerdeki çalışma koşullarını araştırmasına olanak tanır. Kullanışlılıkları, her modelin amaçlanan uygulamayı yeterince temsil edip etmediğine bağlıdır. Deneyler ve üretim çalışmaları kanıt ekledikçe, ekipler modelleri iyileştirebilir. Bu, fiziksel testlere odaklanmalarına, süreci optimize etmelerine ve ölçekli üretime doğru ilerlemelerine yardımcı olur.

J&J Innovative Medicine'in Belçika'daki kimyasal geliştirme ekipleri ölçeklendirmeden önce yeni bir süreci değerlendirmek için dijital bir süreç ikizi kullandı. Yaklaşım laboratuvar ölçeğinde çalıştı, ancak ekip endüstriyel ölçeği düşündüğünde ilgili parametreler değişti. Model, önerilen konfigürasyonun bu ölçekte çalışmayacağını öngördü. Ekip, bu konfigürasyonun daha fazla fiziksel denemesinden kaçınabilir ve geliştirme kaynaklarını daha umut verici alternatiflere odaklayabilir. Dijital kanıt, ticari ölçekte yeterlilik ve süreç doğrulamasının yerini almaz.

The PreCheck Pilot Programı ABD Gıda ve İlaç Dairesi'nden (FDA) Daha önceki katılımın değerini yansıtır. Yeni ABD tesislerinde tesis geliştirme ve ön üretim sırasında seçilen üreticileri işe alır; mevcut tesislerin genişletilmesi hariçtir. Operasyon öncesi incelemeler yoluyla FDA, tesis tasarımı ve hazırlık bilgilerini değerlendirir ve erken teknik rehberlik sağlar. Amaç, tesis ve üretime hazır olma sorunlarını erken belirlemek ve aşağı yönde gecikme riskini azaltmaktır.. Program ayrıca başvuru inceleme sürecinde zamanında tesis değerlendirme ve denetimini desteklemeyi amaçlamaktadır.. Katılım, onay veya denetim sonuçlarını garanti etmese de, erken katılım beklentileri netleştirmeye, daha verimli bir inceleme sürecini desteklemeye ve önlenebilir gecikmeleri azaltmaya yardımcı olabilir.

Simülasyonun ölçeklendirmeyi nasıl desteklediğini öğrenin

Üretim altyapısını proses ve tedarik gereksinimleriyle uyumlu hale getirin

Süreci anlamak, hazırlık sağlamanın bir parçasıdır. Gerekli miktar ve kalitenin sağlanması aynı zamanda üretim ekipmanlarının, malzeme akışlarının ve destekleyici altyapının birlikte nasıl çalıştığına da bağlıdır. Bu yetenekler terapinin sürecini ve tedarik gereksinimlerini takip etmelidir. Bunlar arasında parti boyutları, üretim yerleri ve operasyonun desteklemesi gereken güvenilir gelecekteki kullanımlar dahildir.

Roche'un Apollo 11 yeşil alan ilaç üretim projesi Kuzey Carolina'da bu yaklaşımı göstermektedir. Bizimle ve diğer teknoloji ortaklarıyla birlikte çalışan Roche, tasarım kararlarını değerlendirmek için dijital ikizler ve üretim simülasyonu kullanıyor. Ekip, her iki düzeni de uygulamadan önce iki düzeni karşılaştırarak ve malzeme ve personel akışlarını simüle ederek başladı. Bu alternatifleri karşılaştırmak, ekibin daha pahalı ve yıkıcı hale gelmeden tasarım değişiklikleri yapmasına izin verdi. Devreye alma sırasında gerçek performansın hala doğrulanması gerekse de, bu alternatifleri dijital olarak değerlendirmek ekiplere tasarım kararları için daha güçlü bir temel sağlar ve inşaat ve kurulum değişiklikleri daha maliyetli hale getirmeden önce potansiyel kısıtlamaların belirlenmesine yardımcı olur.

Kapasite tartışmaları, çevredeki tesisin gereksinimlerini karşılayacağını varsayarak genellikle üretim hattına odaklanır. Genişlemeler bu varsayımı test edebilir. Prosesi bağlı olarak, yeni bir hat arıtılmış su, buhar, soğutma ve elektrik kapasitesi talebini artırır. Bu gerekliliklerin üretim planıyla birlikte değerlendirilmesi gerekir. Ekipler, farklı operasyonların aynı yardımcı program için aynı anda rekabet edip etmeyeceğini belirlemelidir. Kurulu ekipman potansiyel kapasiteyi temsil eder, ancak yalnızca kullanılabilir kapasite değer yaratır. Hizmet kısıtlamaları veya yetersiz altyapı, üretim ekipmanının kendisi mevcut olduğunda bile çıktıyı sınırlayabilir.

Tesis ayrıca sürecin gerektirdiği çevre koşullarını da korumalıdır. Sıcaklık, nem veya basınçtaki sapmalar üretimi etkileyebilir ve bir araştırmayı tetikleyebilir. Temiz odalar ve laboratuvarlar da dahil olmak üzere kritik ortamlar, kullanım amaçlarına uygun izleme, kontroller ve kayıtlar gerektirir. Altyapı üretim ortamının bir parçasıdır ve performansı desteklediği süreçle ilgili olarak anlaşılmalıdır.

Bu, enerji performansını çevresel bir sorun olduğu kadar bir işletme endişesi haline getirir. Tüketimin üretim talebine göre izlenmesi, ekiplerin verimsiz ekipmanı veya önlenebilir hizmet kullanımını belirlemesine yardımcı olabilir. Önlenebilir enerji ve kamu hizmeti kullanımını azaltmak, iyileştirmelerin ürün kalitesi için gerekli koşulları sürdürmesi koşuluyla işletme maliyetlerini düşürebilir.

Güvenilir üretim için altyapıyı keşfedin

İlaç üretimini iyileştirmek için üretim verilerini kullanın

Üretim başladığında, işletim verileri ekiplerin geliştirme varsayımlarını süreç ve tesisin gerçek performansına karşı test etmelerine yardımcı olabilir. 100. parti ile kuruluş, sürecini birinci partiden sonra olduğundan daha iyi anlamalıdır. Bu öğrenme, daha tutarlı çıktı, gelişmiş verim ve sapmaları araştırmak ve gözden geçirmek için harcanan daha az çaba anlamına gelmelidir. Her çalışma, kuruluşun süreç hakkında bildiklerine katkıda bulunmalıdır.

Bir sıcaklık okuma veya basınç ayar noktası, parti, proses adımı, malzeme ve uygulanabilir proses tanımıyla bir bağlantıya ihtiyaç duyar. Bu bağlam, ekiplerin kalite sonuçlarını geliştirme varsayımlarıyla karşılaştırmasına ve malzeme dalgalanmalarının, ekipman aşınmasının ve çevresel değişimlerin etkilerini anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca Industrial AI'yı destekler: süreç varyasyonunu analiz etmek veya ekipman anormalliklerini tespit etmek gibi görevlere uygulanan yapay zeka. Bu ilişkilerin korunması, üretim deneyimini sonraki süreç optimizasyonu, teknoloji transferi ve ölçeklendirme kararları için faydalı hale getirir.

Şurada AGC Pharma Chemicals'ın Barselona'daki aktif farmasötik bileşen tesisi, ekipler kontrol sistemini üretim yürütme ve elektronik parti kayıtları ile entegre etti. Bu, 530'dan fazla manuel operatör girişini kaldırdı. Sonuç, üretim adımlarının daha eksiksiz dijital dokümantasyonu ve çalışanların transkribe etmesi için daha az bilgi oldu. İşgücü kısıtlamaları ile karşı karşıya olan üreticiler için bu, vasıflı kişilerin süreç ve kalite kararları konusundaki sorumluluğunu korurken tekrarlayan işleri azaltabilir.

Daha eksiksiz bir kayıt, analiz için daha iyi bir temel oluşturur. İstisnaya göre inceleme, dikkati tanımlanmış gereksinimlerden sapmalara yönlendirebilir. Proses analitik teknolojisi, üretim sırasında ilgili kalite özelliklerini değerlendirmek için ölçümleri ve modelleri birleştirebilir. Ekipman durumu izleme, bakım ekiplerinin araştırması için gelişen sorunları tanımlayabilir. Bu uygulamalar bilgileri farklı şekilde kullanır. Sistemlerin bağlanması, her içgörüyü bir işlemi değiştirmek veya bir partiyi serbest bırakmak için bir talimat haline getirmez. Bu uygulamalar inceleme çabasını azaltabilir ve teknik kaynakları gerçek istisnalara yönlendirebilir. Ayrıca, daha maliyetli kesintilere neden olmadan önce gelişmekte olan ekipman sorunlarını belirlemeye yardımcı olabilirler.

GSK'nın Siemens ve Atos ile çalışması ölçüm ve eylem arasındaki ek adımları gösterir. Aşı adjuvan üretimi için bir konsept kanıtında, dijital bir ikiz, partikül boyutunu tahmin etmek ve akış hızı ayarlamalarını hesaplamak için proses verilerini ve modellerini kullandı. Laboratuvar testleri, ortaya çıkan rahatsızlıklara yanıt olarak doğrudan kontrol gösterdi. İyi bir üretim uygulaması (GMP) tesisinde müteakip bir küçük ölçekli mühendislik çalışmasında, ikiz bir operatöre ayarlamalar önerdi. Onları doğrudan uygulamadı.

Ticari üretimde böyle bir yaklaşımın uygulanması, kullanım amaçlarına uygun modeller ve kontroller gerektirir. Uygun doğrulama ve değişiklik kontrolü gerekli olmaya devam ediyor. Değeri, daha az sapma, daha güvenilir çıktı, daha az inceleme çabası, daha düşük kesinti süresi ve kaliteyle ilgili kayıpların azaltılması gibi sonuçlarda görünür olmalıdır.

Industrial AI aynı disipline ihtiyaç duyar. Bağlamsal, izlenebilir veriler ekiplerin sapmaları araştırmasına, süreç performansını analiz etmesine veya ekipman sorunlarını daha erken tespit etmesine yardımcı olabilir. Paylaşılan, yönetilen bir bağlam, ilgili bilimsel ve operasyonel kanıtları birbirine bağlarken, her disiplin uzman sistemlerini ve sorumluluklarını korur. Her uygulamanın tanımlanmış bir amaca ve çıktılarının destekledikleri kararlar için yeterince güvenilir olduğuna dair kanıtlara ihtiyacı vardır. Değeri, araştırmaları kısaltmak veya aksamayı önlemek gibi ölçülebilir bir sonuca bağlanmalıdır.

Üretim verilerinin operasyonları nasıl iyileştirebileceğini görün

Üretim gereksinimleri değiştikçe süreç bilgisini yeniden kullanın

Geliştirme ve üretim sırasında biriken bilgi, gereksinimler değiştiğinde de bir başlangıç noktası sağlar. Bir üreticinin farklı bir klinik parti boyutuna veya yeni bir ürüne ihtiyacı olabilir. Başka bir tesise veya üretim ortağına aktarılması veya mevcut arzı korurken çıktıyı artırması gerekebilir. Geliştirme geçmişi ve kalite gereksinimleri tarafından desteklenen yönetilen bir süreç tanımı, ekiplerin nelerin yeniden kullanılabileceğini ve nelerin değiştirilmesi gerektiğini değerlendirmesine yardımcı olur. Bu, süreç bilgisini yeniden oluşturmak için gereken çabayı azaltabilir ve her aktarımı veya değişikliği daha bilinçli bir mühendislik alıştırması haline getirebilir.

Şurada Bayer'in Bitterfeld-Wolfen, Almanya'daki aspirin tesisi, ekipler sahada üretim devam ederken aşamalı olarak yeni üretim yürütme ve otomasyon sistemlerini tanıttı. Üretim yürütme ve süreç otomasyonunu birbirine bağlamak, alt süreçlerin modelleme çalışmalarını ayrı sistemlerde çoğaltmadan yapılandırılmasına izin verdi. Bu proje için, Siemens raporladı mühendislik çabalarında yüzde 80'e varan azalma alt süreç modellemesi için. Karşılaştırma, üretim yürütme ve kontrol sistemlerinin ayrı ayrı modellenmesiyle yapıldı. Yeni yaklaşım kağıtsız üretimi, elektronik parti dokümantasyonunu ve reçete veya otomasyon değişikliklerinin daha hızlı uygulanmasını destekledi.

Bu, uyarlanabilirliğin pratik bir anlamıdır: tanımlanmış bir değişiklikle ilgili zaman, maliyet ve operasyonel riski azaltmak. Standartlaştırılmış ekipman arayüzleri ve yeniden kullanılabilir otomasyon yapıları, uyumlu modüller eklendiğinde veya değiştirildiğinde özel entegrasyonu da azaltabilir. Her modaliteye uygun bir tesis yapmazlar. Farklı tedaviler farklı muhafaza, temizlik, çevre koşulları veya proses ekipmanı gerektirebilir. Esneklik gelecekteki güvenilir kullanımlar etrafında tasarlanmalıdır. Yeterlilik ve doğrulama gereksinimleri en baştan dikkate alınmalıdır. Bu, üreticilerin gelecekteki ürünleri destekleme olasılığı en yüksek olan uyarlanabilirliğe yatırım yaparken gereksiz karmaşıklıktan kaçınmasına yardımcı olur.

Modüler otomasyonun değişimi nasıl basitleştirdiğini görün

Terapi geliştirmeyi üretim kapasitesine bağlayın

Bu değişiklikleri yönetilebilir hale getirmek araştırma, formülasyon, süreç geliştirme, teknoloji transferi, kalite, tedarik planlaması, mühendislik ve üretim alanlarında süreklilik gerektirir. Terapinin kalite gereksinimlerindeki veya formülasyonundaki bir değişiklik, proses parametrelerini, ekipman seçimini, otomasyonu ve hizmet talebini etkileyebilir. Bu sonuçları birlikte değerlendirmek, ekiplerin klinik tedarikini, lansman programlarını ve beklenen üretim performansını koruyan daha erken değiş tokuşları yapmasına yardımcı olur. Üretim kanıtları da süreç anlayışına geri dönmelidir, böylece bilgi her iki yaşam döngüsü boyunca gelişir.

Üreticiler, geliştirme aşamalarında, üretim sahalarında ve uzman sistemlerde bu işlemleri destekleyen teknoloji ortakları aramalıdır. İlaç operasyonları çeşitli teknolojiler kullanır, bu nedenle ortaklar mevcut ekipman ve diğer teknoloji sağlayıcılarıyla çalışabilmelidir. Açık standartlar ve birlikte çalışabilirlik, güvenli bilgi alışverişini desteklemelidir. Arayüzlere ilişkin sorumluluklar, veri kalitesi ve bilgiyi yorumlamak için gereken bağlam açık olmalıdır. Gereksinimler, süreç tanımları ve yürütme arasındaki izlenebilirlik, ekiplerin gereksiz özel entegrasyon olmadan değişikliği değerlendirmelerine ve yerleşik bilgileri yeniden kullanmalarına yardımcı olur.

Bu kararların buluştuğu birkaç noktada çalışıyoruz. Çalışmalarımız süreç ve üretim simülasyonu, mühendislik, kalite, otomasyon, üretim yürütme ve destek altyapısını kapsar. Fırsat, kararlar süreç anlayışından mühendislik ve üretime geçerken bağlamı korumak, ardından daha fazla gelişmeyi bilgilendirmek için işletme kanıtlarını kullanmaktır. Bu, yaşam döngüsü aşamalarında bilgileri yeniden oluşturmak için gereken çabayı azaltabilir ve gelecekteki değişikliklerin uygulanmasını kolaylaştırabilir. Bilimsel araştırma ve geliştirme, süreç modelleme, kurumsal reçete yönetimi ve üretim yürütmeyi birbirine bağlamak, ekiplerin kontrollü süreç tanımlarını üretime taşımasına yardımcı olabilir. Ekipler bu bilgiyi ölçekler ve siteler arasında yeniden kullandıkça destekleyici kanıtları mevcut kalabilir.

Mevcut yatırım kararları için dört eylem dikkati hak ediyor:

• Operasyon koşullarının klinik ve ticari ölçeklerde nasıl değiştiğini test ederek terapiyi ve sürecini birlikte geliştirin.
• Ekipmanları, kamu hizmetleri ve çevre kontrollerini desteklemeleri gereken üretim gereksinimlerine göre değerlendirin.
• Süreç tanımlarını ve destekleyici kanıtları koruyun, böylece alıcı ekipler siteler ve ölçekler arasındaki değişiklikleri değerlendirebilir.
• Üretim verilerini parti ve süreç bağlamına bağlayın, ardından geliştirme ve mühendislik kararlarını iyileştirmek için işletme sonuçlarını kullanın.

Industrial AI, ekiplerin süreç varyasyonunu analiz etmelerine ve ekipman sorunlarını daha erken tanımlamalarına yardımcı olarak bu öğrenmeyi genişletebilir. Bir sonraki adım, tanımlanmış bir üretim problemini seçmek, gerekli verileri oluşturmak ve bir uygulamanın ölçülebilir bir sonucu iyileştirip iyileştirmediğini test etmektir. Bu kararlar günümüzün yatırım planlarına aittir, ancak ekipler hala bağlı olacakları sistemleri ve iş akışlarını şekillendirebilirler.

Siemens ilaç üretim çözümlerini keşfedin

Yayın tarihi: 30 Ekim 2026