Niels Vandervoort từ J & J Innovative Medicine và Nicolas Catrysse từ Siemens

Digital Process Twin cắt giảm thời gian và chi phí sản xuất của J&J

Khi bạn làm việc trong ngành dược phẩm, một thời gian ngắn đưa ra thị trường có thể cứu sống. Đó là lý do tại sao J & J Innovative Medicine sử dụng Digital Process Twin từ Siemens để làm cho sản xuất hiệu quả hơn.

Của J & J Digital Twin: Đẩy mạnh đổi mới

Việc đưa các sản phẩm mới ra thị trường càng nhanh càng tốt - tại J&J Innovative Medicine ở Bỉ - đó không chỉ là vấn đề kinh tế; nó thường là vấn đề sống và chết. Để tối ưu hóa quy trình sản xuất của mình, công ty đã thiết lập một dự án thí điểm sử dụng một Digital Process Twin của Siemens. Niels Vandervoort, Giám đốc cấp cao Dữ liệu & Hệ thống Thực vật thí điểm tại J & J Innovative Medicine cho biết: “Kết quả thật ấn tượng. “Dự án thí điểm đã giúp chúng tôi cắt giảm đáng kể thời gian xử lý, tiêu thụ sản phẩm hóa học và chi phí.”

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

Nấu ăn với các thành phần dược phẩm

Thuốc ra đời tại J&J Innovative Medicine như thế nào? Phòng thí nghiệm phát triển một kế hoạch hóa học từng bước (một quy trình) để chuẩn bị một hoạt chất mới. Khi giai đoạn phòng thí nghiệm được hoàn thành, quá trình chế tạo được tăng cường theo nhiều giai đoạn, từ một lít lên hàng chục nghìn lít trong trường hợp sản xuất thương mại. Việc phát triển diễn ra tại hai cơ sở của Bỉ, Nhà máy phát triển hóa chất mini (CDMP, ở Beerse) và Nhà máy thí điểm phát triển hóa chất (CDPP, ở Geel).

“Sản xuất các sản phẩm hóa học hơi giống như nấu ăn”, Niels giải thích. “Bạn trộn các thành phần trong một bình phản ứng, và ra ra một cái gì đó mới. Trong quá trình “nấu”, bạn phải tập trung nhiều vào các thông số quan trọng như nhiệt độ, áp suất và tốc độ trộn để đảm bảo bạn luôn có được sản phẩm phù hợp một cách an toàn và với chất lượng đáng tin cậy. Chúng tôi theo dõi các thông số đó liên tục.”

Tại J&J, chúng tôi cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của quy trình sản xuất của chúng tôi. Đó là lý do tại sao chúng tôi thiết lập một dự án thí điểm với Digital Process Twin của Siemens.

Niels Vandervoort, Giám đốc cấp cao Dữ liệu & Hệ thống Nhà máy thí điểm, Y học sáng tạo J&J

Từ hòa tan đến kết tinh

“Bình phản ứng chứa dung môi trong đó các sản phẩm hóa học được hòa tan trong điều kiện thích hợp để phản ứng với nhau theo cách tốt nhất. Sau đó, bạn phải lấy các sản phẩm hóa học mới hình thành ra khỏi bình để làm thuốc cuối cùng”, Niels nói. “Để làm được điều đó, điều quan trọng là giữ cho các sản phẩm hóa học mới không bị hòa tan và thay vào đó làm cho chúng hóa lỏng hoặc kết tinh. Để đạt được điều này, dung môi hòa tan được thay thế bằng dung môi kết tinh: công tắc dung môi. Việc chuyển đổi thường được thực hiện bằng cách chưng cất hoặc đun sôi. Đối với một bể nghìn lít, điều đó có thể tiêu tốn rất nhiều thời gian. Ví dụ, nếu quá trình tổng hợp mất 80 giờ, chỉ riêng công tắc dung môi có thể sử dụng tới 20 giờ trong số đó.

“Nếu chúng tôi tối ưu hóa công tắc dung môi, chúng tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian và tăng hiệu quả trên toàn diện. Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng muốn sản xuất hiệu quả nhất có thể, nhưng mọi thứ càng trở nên cấp bách hơn khi có sự liên quan đến cuộc sống của con người. Một công tắc được tối ưu hóa cũng giúp chúng ta sử dụng ít sản phẩm hóa học hơn. Điều này rất quan trọng bởi vì tại J&J, chúng tôi cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của quy trình sản xuất của chúng tôi. Đó là lý do tại sao chúng tôi thiết lập một dự án thí điểm với Digital Process Twin từ Siemens - tối ưu hóa một công tắc dung môi lúc đầu, với mục tiêu cuối cùng là tối ưu hóa tất cả các thiết bị chuyển mạch.”

Mô hình liên tục đưa ra các dự đoán, sau đó nó so sánh với dữ liệu thực tế. Điều đó cho phép chúng tôi liên tục cải thiện quá trình.

Nicolas Catrysse, Giải pháp số hóa BD, Siemens

Một công tắc dung môi ảo

“Đầu tiên chúng tôi tạo ra một mô hình quy trình trong gPROMS FormulatedProducts, một nền tảng mô hình hóa quy trình tiên tiến. Đó là một phần mềm mang tính cách mạng cho phép chúng tôi thu thập kiến thức cơ học - làm thế nào bạn nên mong đợi một phản ứng như thế này diễn ra trên cơ sở khoa học (sinh học). Vì vậy, mô hình quy trình thực sự là một bản sao ảo của quy trình sản xuất, và nó là một trong những thành phần cơ bản của Digital Twin. Điều đó có nghĩa là ở cấp độ này, cách tiếp cận của chúng tôi khác với một mô hình tập trung vào dữ liệu hơn. Điều đó mang lại cho chúng tôi rất nhiều lợi thế - nó cho phép chúng tôi thực hiện tối ưu hóa quy mô lớn hơn, chúng tôi cần ít dữ liệu hơn (gấp năm lần) và chúng tôi không chỉ có thể đưa các thay đổi vào hoạt động nhanh hơn mà còn dễ duy trì hơn”, Nicolas Catrysse, Giải pháp số hóa phát triển kinh doanh tại Siemens giải thích.

“Sau khi chúng tôi xây dựng mô hình, chúng tôi hiệu chỉnh nó với dữ liệu thu được từ quá trình, nghĩa là từ cuộc sống thực. Với dữ liệu đó, chúng tôi đã xây dựng một ứng dụng kỹ thuật số với Nền tảng ứng dụng kỹ thuật số GPRoms, hoặc GDAP. Quá trình đó diễn ra trong một vòng lặp mở. Sau đó, chúng tôi xem xét cách mô hình phản ứng với đầu vào từ hệ thống điều khiển quá trình và chúng tôi kết thúc với một vòng lặp kín. GDAP liên tục đưa ra các dự đoán trên đường đi, sau đó nó so sánh với dữ liệu thực tế. Điều đó cho phép chúng tôi liên tục cải thiện quá trình.”

“Tôi thường so sánh nó với GPS,” Niels nói thêm. “Chúng ta đang di chuyển từ một thành phần nhất định của dung môi - vị trí A, đến thành phần khác - vị trí B. Mô hình sẽ hướng dẫn chúng ta từ A đến B trong thời gian thực theo con đường ngắn nhất, hoặc nhanh nhất hoặc sinh thái nhất. Nó đưa ra tuyến đường lý tưởng và tiếp tục tối ưu hóa nó như một chức năng của các điều kiện thực tế - có đường vòng hay tai nạn không?”

Tổng chi phí giảm 35%

Kết quả của dự án thí điểm rất ấn tượng. Các Digital Process Twin giúp giảm 30% mức tiêu thụ dung môi. Thời gian chuyển đổi đã được cắt giảm 35% và tổng chi phí cũng vậy. “Kết quả vượt quá mong đợi của chúng tôi,” Niels giải thích.

“Hiệu quả không chỉ đáng giá về mặt kinh tế mà còn mạnh mẽ hơn. Hôm nay, chúng tôi đã mở rộng dự án thí điểm sang bốn công tắc dung môi khác, nơi chúng tôi hy vọng sẽ có được kết quả tương tự vì các nền kinh tế này không chỉ giới hạn trong trường hợp sử dụng cụ thể này.

“Trên hết, cũng có những lợi thế đáng kể khi bạn thiết lập các quy trình mới. Chỉ cần tối ưu hóa các công tắc dung môi hiện có cũng rất có lợi. Và nếu chúng ta có thể áp dụng mô hình trước khi mở rộng sản xuất - nghĩa là trong phòng thí nghiệm - chúng ta sẽ tiết kiệm được nhiều thời gian và nguồn lực hơn. Rốt cuộc, thử nghiệm trong phòng thí nghiệm ít tốn kém hơn nhiều so với thử nghiệm ở quy mô công nghiệp. Vì vậy, bây giờ chúng tôi đang xem xét cách chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu phòng thí nghiệm để tạo ra các mô hình mà chúng tôi có thể áp dụng sau này cho sản xuất quy mô lớn hơn.

Chạy một bài kiểm tra hầu như đã giúp chúng tôi tiết kiệm rất nhiều thời gian và tài nguyên.

Niels Vandervoort, Giám đốc cấp cao Dữ liệu & Hệ thống Nhà máy thí điểm, Y học sáng tạo Johnson & Johnson

Áp dụng các mô hình trong môi trường GMP Sử

dụng các mô hình này trong môi trường Thực hành Sản xuất Tốt (GMP) đặt ra những thách thức đáng kể. Mọi thứ phải đáp ứng các tiêu chuẩn GMP do Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) và Cơ quan Dược phẩm Châu Âu (EMA) của Châu Âu đặt ra. Điều đó có nghĩa là xử lý các dấu vết kiểm toán, quản lý phiên bản, tính toàn vẹn dữ liệu, bảo mật và nhiều hơn nữa. Nicolas: “Khi chúng tôi áp dụng các mô hình ở quy mô sản xuất thương mại, chúng tôi đáp ứng tất cả các yêu cầu bổ sung thông qua nền tảng phần mềm SIPAT của chúng tôi. Chúng tôi có thể làm điều đó nhờ vào kiến thức của chúng tôi về công nghệ phân tích quy trình (PAT). SIPAT cũng có khả năng hoạt động như một hệ thống quản lý dữ liệu chất lượng PAT trung tâm, cả trong phòng thí nghiệm, tại nhà máy thí điểm và ở quy mô thương mại. Hệ thống đó làm cho các mô hình này trở nên thiết thực, hiệu quả và nhanh chóng, với kết quả tuyệt vời.

Tính

khả dụng rộng rãi của các mô hình

“Mới gần đây, chúng tôi cũng đã sử dụng Digital Process Twin cho một quá trình phát triển mới liên quan đến đông khô. Đây là một phản ứng khiến nhiệt độ bên trong bình phản ứng tăng lên, nhưng nhiệt độ cũng phải được giữ dưới một giá trị nhất định nếu không phản ứng sẽ thất bại. Quá trình này hoạt động trong phòng thí nghiệm, nhưng việc mở rộng sang quy mô công nghiệp làm cho các thông số thay đổi. Trong trường hợp đó, thông thường chúng tôi sẽ thiết lập cấu hình thử nghiệm và thử nghiệm cho đến khi chúng tôi có được các tham số phù hợp. Nhưng lần này chúng tôi có thể chạy cấu hình ảo và mô hình cho thấy rằng quá trình sẽ không hoạt động ở quy mô đó. Vì vậy, điều đó đã tiết kiệm cho chúng tôi rất nhiều thời gian và tài nguyên.

”

Ảo từ phòng thí nghiệm đến hiệu thuốc

Digital Process TwinNiels kết luận, s rất hứa hẹn cho lĩnh vực dược phẩm. “Đây chỉ là sự khởi đầu. Rõ ràng có rất nhiều cách để sản xuất hiệu quả hơn nhiều và ít tác động hơn đến môi trường. Với công nghệ này, chúng tôi cũng sẽ có thể phát triển các quy trình mới nhanh hơn trong tương lai và với Siemens, chúng tôi có một đối tác lý tưởng để thực hiện điều đó - nhờ sự kết hợp kiến thức về phần mềm, kiến thức về lĩnh vực của chúng tôi và kinh nghiệm của họ với các quy trình trong dược phẩm và các lĩnh vực khác.

Cuối cùng, chúng ta sẽ có thể sử dụng các mô hình ảo từ giai đoạn phát triển đến sản xuất thương mại. Thời gian cứu chúng ta cũng sẽ cứu được rất nhiều mạng sống.”

Two smiling technicians in a modern industrial facility

Liên hệ với các chuyên gia của chúng tôi

Bạn có muốn cải thiện sản xuất của riêng mình với Digital Process Twin? Chỉ cần liên hệ với chúng tôi, và chúng tôi sẽ cùng nhau tìm ra giải pháp tùy chỉnh.

Liên hệ với chúng tôi