Нільс Вандерворт з інноваційної медицини J&J та Ніколас Катрисс з Siemens

Digital Process Twin скорочує час і витрати на виробництво J&J

Коли ви працюєте у фармацевтичній промисловості, короткий час виходу на ринок може врятувати життя. Ось чому компанія J&J Innovative Medicine використовує Digital Process Twin від Siemens для підвищення ефективності виробництва.

Digital Twin J&J: прискорення інновацій

Максимально швидке виведення нових продуктів на ринок — на Інноваційна медицина J&J в Бельгії — Це не просто питання економіки; це часто питання життя і смерті. Щоб оптимізувати свої виробничі процеси, компанія створила пілотний проект з використанням Digital Process Twin від Siemens. «Результати були вражаючими», - каже Нільс Вандерворт, старший менеджер пілотних даних та систем рослин J&J Innovative Medicine. «Пілотний проект допоміг нам значно скоротити час обробки, споживання хімічної продукції та витрати».

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

Приготування з аптечними інгредієнтами

Як виникає препарат в інноваційній медицині J&J? Лабораторія розробляє поетапний хімічний план (процес) для підготовки нового активного інгредієнта. Після завершення лабораторного етапу виготовлення розгортається в кілька фаз, починаючи з від одного літра до десятків тисяч літрів у випадку комерційного виробництва. Розробка відбувається на двох бельгійських підприємствах, міні-заводі хімічної розробки (CDMP, у Берсе) та пілотному заводі хімічного розвитку (CDPP, у Гелі).

«Виготовлення хімічних продуктів - це трохи схоже на приготування їжі», - пояснює Нільс. «Ви змішуєте інгредієнти в реакційній посудині, і виходить щось нове. У процесі «приготування» ви повинні багато зосередитися на важливих параметрах, таких як температура, тиск і швидкість перемішування, щоб переконатися, що ви завжди отримуєте правильні продукти безпечно та надійної якості. Ми спостерігаємо за цими параметрами постійно.»

У J&J ми намагаємося мінімізувати вплив наших виробничих процесів на навколишнє середовище. Ось чому ми створили пілотний проект з Digital Process Twin від Siemens.

Нільс Вандерворт, Старший менеджер даних та систем пілотного заводу, Інноваційна медицина J&J

Від розчинення до кристалізації

«Реакторна посудина містить розчинник, в якому хімічні продукти розчиняються в належних умовах, щоб найкращим чином реагувати разом. Тоді вам доведеться дістати новоутворені хімічні продукти з посудини, щоб зробити остаточний препарат», - каже Нільс. «Для цього важливо запобігти розчиненню нових хімічних продуктів і змусити їх переолідифікуватися або кристалізуватися натомість. Щоб досягти цього, розчинник, що розчиняється замінюється кристалізуючим розчинником: перемикач розчинника. Перемикання часто проводиться шляхом перегонки або кип'ятіння. За тисячолітровий бак, який може з'їдати чимало часу. Наприклад, якщо синтез займає загалом 80 годин, сам перемикач розчинника може витратити до 20 з цих годин».

«Якщо ми оптимізуємо перемикач розчинника, ми заощадити багато часу та підвищити ефективність у всьому. Будь-який бізнес хоче виробляти якомога ефективніше, але все стає ще більш актуальним, коли задіяні людські життя. Оптимізований перемикач також допомагає нам використовувати менше хімічних продуктів. Що важливо, оскільки в J&J ми намагаємося мінімізувати вплив наших виробничих процесів на навколишнє середовище. Ось чому ми створили пілотний проект з Digital Process Twin від Siemens - спочатку оптимізуючи один комутатор розчинника з кінцевою метою оптимізації всіх комутаторів».

Модель постійно робить прогнози, які потім порівнює з фактичними даними. Це дозволяє нам постійно вдосконалювати процес.

Ніколас Катрісс, BD Діджиталізаційні рішення, Siemens

Віртуальний комутатор розчинника

«Спочатку ми створили модель процесу у gPROMS FormulatedProducts, вдосконалена платформа моделювання процесів. Це революційне програмне забезпечення, яке дозволяє нам збирати механічні знання - як слід очікувати, що така реакція протікатиме на (біо) науковій основі. Отже, технологічна модель насправді є віртуальною копією виробничого процесу, і це один з основних компонентів Digital Twin. Це означає, що на цьому рівні наш підхід відрізняється від моделі, орієнтованої на дані. Це дає нам багато переваг — це дозволяє нам проводити більш масштабні оптимізації, нам потрібно значно менше даних (у п'ять разів), і ми не тільки можемо швидше ввести зміни в експлуатацію, але й їх буде легше підтримувати», — пояснює Ніколас Катрисс, Business Development Digitalization Solutions в Siemens.

«Після того, як ми побудували модель, ми відкалібрували її з даними, отриманими з процесу, тобто з реального життя. З цими даними ми створили цифровий додаток з Платформа цифрових додатків GProms, або GDAP. Ця процедура відбувається у відкритому циклі. Потім ми подивилися, як модель реагувала на вхід від системи управління процесом, і закінчили замкнутим циклом. ГДАП постійно робить прогнози по дорозі, який потім порівнює з фактичними даними. Це дозволяє нам постійно вдосконалювати процес».

«Я часто порівнюю це з GPS», - додає Нільс. «Ми подорожуємо від певного складу розчинників - місця А, до іншого складу - місця B. Модель буде керувати нами від А до Б в режимі реального часу найкоротшим шляхом, або найшвидшим або найбільш екологічним. Він виводить ідеальний маршрут і продовжує оптимізувати його в залежності від фактичних умов - чи є об'їзд чи аварія?»

Загальні витрати знизилися на 35%

Результати пілотного проекту були вражаючими. Digital Process Twin дозволив скоротити споживання розчинників на 30%. Час перемикання скоротився на 35%, а також загальна вартість. «Результати перевершили наші очікування», - пояснює Нільс.

«Ефективність не тільки економічно вигідна, але й більш надійна. Сьогодні ми розширили пілотний проект ще до чотирьох платоспроможних комутаторів, де ми сподіваємось отримати подібні результати, оскільки ці економіки не обмежуються лише цим конкретним випадком використання».

«Крім того, є також суттєві переваги, коли ви налаштовуєте нові процеси. Просто оптимізація існуючих розчинників є дуже вигідною сама по собі. І якщо ми зможемо застосувати модель до розширення виробництва — тобто в лабораторії — ми заощадимо ще більше часу та ресурсів. Адже експериментувати в лабораторії набагато дешевше, ніж експериментувати в промислових масштабах. Тож тепер ми розглядаємо, як ми можемо використовувати лабораторні дані для створення моделей, які ми зможемо застосувати пізніше для більш масштабного виробництва».

Запуск тесту практично заощадив нам багато часу та ресурсів.

Нільс Вандерворт, Старший менеджер даних та систем пілотного заводу, Інноваційна медицина Johnson & Johnson

Застосування моделей в середовищі GMP

Використання цих моделей у середовищі належної виробничої практики (GMP) представляє значні виклики. Все повинно відповідати стандартам GMP, встановленим Адміністрацією з контролю за продуктами харчування та ліками США (FDA) та Європейським агентством з лікарських засобів (EMA). Це означає мати справу з аудиторськими стежками, версіями, цілісністю даних, безпекою та багатьма іншими. Ніколас: «Коли ми застосовуємо моделі в комерційних масштабах виробництва, ми покриваємо всі додаткові вимоги за допомогою нашої програмної платформи SIPAT. Ми можемо зробити це завдяки нашим знанням технологічних аналітичних технологій (PAT). SIPAT додатково має здатність діяти як центральна система управління даними якості ПАТ, як в лабораторії, так і на пілотному заводі, і в комерційних масштабах. Ця система робить ці моделі практичними, ефективними та швидкими, з приголомшливими результатами».

Широка доступність моделей

«Нещодавно ми також використовували Digital Process Twin для розробки нового процесу, що включає сушильне сушіння. Це була реакція, яка спричинила підвищення температури всередині реакційної посудини, але температуру також потрібно було підтримувати нижче певного значення, інакше реакція зазнає невдачі. Процес працював у лабораторії, але розширення до промислових масштабів змушує параметри змінюватися. У цьому випадку зазвичай ми встановлюємо тестову конфігурацію та експериментуємо, поки не отримаємо правильні параметри. Але цього разу ми могли запустити конфігурацію віртуально, і модель показала, що процес просто не працюватиме взагалі в такому масштабі. Це заощадило нам багато часу та ресурсів.»

Віртуальний шлях від лабораторії до аптеки

Цифрові процесні близнюки дуже перспективні для фармацевтичного сектору, підсумовує Нільс. «Це лише початок. Очевидно, що існує багато способів виробляти набагато ефективніше і з меншим впливом на навколишнє середовище. Завдяки цій технології ми також зможемо набагато швидше розробляти нові процеси в майбутньому, і з Siemens ми маємо ідеального партнера для цього — завдяки їхньому поєднанню знань про програмне забезпечення, їхнім знанням нашої галузі та досвіду роботи з процесами у фармацевтиці та інших галузях.

Врешті-решт ми зможемо використовувати віртуальні моделі на всьому шляху від стадії розробки до комерційного виробництва. Час, який рятує нас, також врятує багато життів».

Two smiling technicians in a modern industrial facility

Зв'яжіться з нашими експертами

Чи хотіли б ви вдосконалити власне виробництво за допомогою Digital Process Twin? Просто зв'яжіться з нами, і ми разом розробимо індивідуальне рішення.