美國製藥製造的能力
作者：西門子數碼工業軟件生命科學全球產業開發負責人詹妮弗·彼得羅斯基
到 2026 年 8 月，製藥公司已經宣布 大致 5 億美元 在美國投資 跨研究，開發和製造。但建設設施與準備生產並不同。將新產能轉化為可靠的製造能力，需要將治療和流程開發與設備一致，並支持基礎設施和營運。目的是在患者需要的情況下，以所需規模生產高質量的藥物。
製造商還必須在符合法規要求的同時應對供應鏈漏洞、成本壓力和技術人員的限制。增加容量本身並不能解決這些壓力。越來越複雜的療法、不確定的臨床結果和不斷變化的需求使科學創新變得更難以將科學創新轉化為可靠製造商必須管理從臨床開發到商業化的這種不確定性。
此功能在第一個商業批次之前開始。提供早期臨床試驗的過程必須進化，以支持後期研究和商業需求。製造商需要針對不同體積、設備配置和批次大小的最佳化操作條件，同時保留療法的預期品質屬性。團隊必須共同開發療法及其過程，並儘早解決不確定性。他們還必須保留在需求變化時傳輸和重製過程所需的知識。
更快實現穩定的生產有助於製造商支持臨床計劃和產品發布，並實現投資的預期價值。這樣做的成本效益需要兩個互相互補的生命週期間的協調。一個涵蓋治療的開發和其生產過程。另一個涵蓋從設計到操作的生產所需的製造能力。產品質量要求指導工藝設計。流程理解可提供工程資訊，生產經驗可加強後續的開發決策。
評估製藥製造業以外的準備性
工作從製造商如何評估生產進度開始。專案儀表板可能會顯示網站「85% 完成」，但單獨這個百分比並不確定營運準備。關於程序控制或公用程序效能的未解決問題對於啟動而言，可能比百分比建議的比例更重要。
問題是仍然存在多少不確定性，以及它是否會延遲臨床供應或產品發布。擴充或轉移到另一個網站需要相同的審查。處理必須在接收作業的能力和限制範圍內工作。後果是商業性和技術性的。未解決的不確定性可能會延遲供應，增加製程符合資格所需的工作，並使昂貴的製造資產使用不足。
處理中斷的故障排除需要製造科學技術、製程開發、品質、工程和設施團隊之間的合作。這些關係在開發期間和生產開始之前同樣重要。科學證據、流程定義和工程資訊可能會透過中斷連線的文件和系統傳遞。配方選擇或製程參數背後的理由可能會在過程中丟失。技術轉移套件可能會描述該做什麼，而不會保留為什麼重要或保護哪些質量屬性。這也可能使接收團隊不確定其設備如何重現所需條件。
數位雙胞胎可以幫助團隊在構建或修改物理系統之前評估流程行為和設備假設。連續的數位線程可以保留科學證據、材料屬性、製程參數、設備能力和品質結果之間的關係。團隊可以通過開發、技術轉移和生產來追蹤這些關係。模型、實驗數據和開發決策背後的理由可以隨著實驗室研究，從臨床供應到商業生產的過程進行轉移。接收團隊可以評估哪些條件必須保持一致，哪些條件可以改變，從而減少重複的實驗和可避免的技術轉移工作。運營結果然後可以通知進一步的開發和工程。早期識別差距可以減少重新設計、重複測試以及符合流程所需的工作，而決策仍然更容易更改。
解決臨床開發和擴展過程不確定性
擴充功能可在整個開發過程中測試過程的理解。在小型容器中工作的混合方案可能在飛行員或商業規模上的表現不同。流體流量、熱傳和質量傳輸隨設備規模和幾何形狀而變化。隨著臨床階段之間批量增加，團隊必須了解這些影響。當需要不同的設備或場地來滿足供應需求時，也適用同樣。
時間很重要。在開發過程中評估替代量、操作條件和設備配置，讓團隊可以更多調整的空間。在安裝後發現不相符可能需要變更設備、軟體、測試和認證文件。技術問題可能相同，但錯過的質量或收益目標現在會帶來更大的商業後果。遲發現可能會消耗稀少的技術資源，破壞臨床供應，並延遲商業規模的製造。
建模和模擬可在生命週期的早期移動後果學習。製程模型解決化學和生物學問題，而流體動力學有助於解釋設備規模的行為。在實體系統可用之前，虛擬調試會針對模擬設備或流程測試自動化邏輯。這些方法允許團隊比較生產選項，並調查不同量的操作條件。它們的實用性取決於每個模型是否充分表現其預期的應用。隨著實驗和生產執行增加證據，團隊可以改進模型。這有助於他們專注物理測試，優化流程並進行擴展生產。
J&J 創新醫學在比利時的化學開發團隊 在擴展之前，使用數位製程雙體來評估新流程。這種方法在實驗室規模上有效，但當團隊考慮工業規模時，相關參數發生了變化。該模型預測建議的配置將無法在這種規模上工作。該團隊可以避免對該配置進一步的實體測試，並將開發資源集中在更有前途的替代方案上。數位證據不會取代商業規模的資格和流程驗證。
The 預檢查先導計劃 來自美國食品藥品監督管理局 (FDA) 反映早期參與的價值。它在美國新設施的設施開發和預生產期間與指定製造商聯繫；現有設施的擴展不包括在內。通過操作前審查，FDA 評估設施設計和準備性信息，並提供早期的技術指導。目標是儘早識別設施和製造準備性問題，並降低下游延誤的風險。該計劃還旨在支持在申請審查過程中及時的設施評估和檢查。雖然參與並不保證批准或檢查結果，但早期參與可以幫助澄清期望，支持更有效的審查流程，並減少可避免的延遲。
將製造基礎架構與流程和供應需求一致
了解過程是建立準備的一部分。提供所需數量和品質也取決於生產設備、材料流和支援基礎設施的共同運作方式。這些能力應遵循治療的過程和供應要求。這些包括批次大小、生產地點和操作必須支持的可信未來用途。
羅什的阿波羅 11 綠地製藥製造項目 北卡羅來納州說明了這種方法。Roche 與我們和其他技術合作夥伴合作，正在使用數位雙胞胎和製造模擬來評估設計決策。團隊首先比較兩個佈局，並模擬材料和人員流程，然後再實施任何一種佈局。比較這些替代方案使團隊能夠在設計變得更加昂貴和破壞性之前進行設計更改。儘管在調試期間仍必須驗證實際性能，但是數位化評估這些替代方案可為團隊提供更強大的設計決策基礎，並協助識別潛在的限制，然後在施工和安裝使變更成本更加昂貴
產能討論通常關注生產線，假設周圍設施會滿足其要求。擴展可以測試這種假設。根據工藝，新生產線會增加了對純水、蒸汽、冷卻和電容量的需求。這些要求需要與生產計劃一起評估。團隊必須確定不同的操作是否會同時爭取相同的實用程序。安裝的設備代表潛在容量，但只有可用的容量才能創造價值。即使生產設備本身可用，公用事業限制或基礎架構不足也會限制輸出。
該設施還必須保持該過程所要求的環境條件。溫度、濕度或壓力的偏差可能會影響生產並觸發調查。關鍵環境，包括潔淨室和實驗室，需要適合其預期用途的監控、控制和記錄。基礎架構是製造環境的一部分，必須與其支持的流程相關理解其效能。
這使能源性能成為一個運營問題，也是環境問題。根據生產需求監控消費可以幫助團隊確定低效率的設備或可避免的公用事業使用。減少可避免的能源和公用事業使用可以降低營運成本，只要改進維持產品質量所需的條件。
利用生產資料改善製藥製造
一旦生產開始，操作數據可以幫助團隊根據製程和設施的實際性能測試開發假設。在批次 100 之後，組織應該比一批次之後更好地了解其流程。這種學習應該轉化為更一致的輸出，提高產量，並減少調查和審查偏差的努力。每次執行都應加入組織對該程序所知的資訊。
溫度讀數或壓力設定點需要與其批次、製程步驟、材料和適用的製程定義的連結。這個背景可幫助團隊將品質結果與開發假設進行比較，並了解材料波動、設備磨損和環境變化的影響。它還支持 Industrial AI：人工智能應用於分析過程變化或檢測設備異常等任務。保持這些關係使生產經驗在後續製程最佳化、技術轉移和擴展決策中有用。
在 AGC 製藥化學品位於巴塞羅那的有效藥物成分網站，團隊將控制系統與製造執行和電子批次記錄集成。這已移除了 530 多個手動操作者項目。結果是更完整的生產步驟的數字文檔，並且員工可以轉錄的信息更少。對於面臨勞動力限制的製造商來說，這可以減少重複的工作，同時保留技術人員對流程和質量決策的責任。
更完整的記錄也為分析創造了更好的基礎。按例外檢閱可以將注意力引導到與定義的需求偏離。製程分析技術可以結合量測和模型，以評估生產過程中的相關品質屬性。設備狀態監控可以識別出發生的問題，供維護團隊調查。這些應用程式使用資訊不同。連接系統並不會使每個洞察都成為變更程序或釋放批次的指令。這些應用程式可以減少審核工作，並將技術資源轉向實際例外。他們還可以在造成更昂貴的中斷之前，協助識別發展中的設備問題。
GSK 與西門子和阿托斯的合作 說明測量與動作之間的其他步驟。在疫苗輔助劑製造的概念證明中，數位雙胞胎使用過程數據和模型來估計粒子大小並計算流量調整。實驗室測試表明對引入的干擾進行直接控制。隨後在良好的製造實踐 (GMP) 工廠進行的小規模工程中，雙人建議對操作員進行調整。它沒有直接實施它們。
在商業製造中應用這種方法，需要適合其預期用途的模型和控制項。仍然需要適當的驗證和變更控制。它的價值應該可以在結果中顯示，例如偏差更少、輸出更可靠、更少的審查工作、更少的停機時間和降低品質相關損失。
Industrial AI 需要同樣的學科。情境化、可追蹤的資料可協助團隊調查偏差、分析製程效能或更早識別設備問題。共享受管理的背景連接相關的科學和運營證據，同時每個學科都保留其專業系統和責任。每個應用程序都需要一個定義的目的和證據，表明其輸出足夠可靠，以滿足其支持的決策。它的價值應與可衡量的結果相關，例如縮短調查或防止中斷。
隨著製造需求變化，重複使用流程知識
在開發和生產過程中累積的知識也在需求變化時提供了起點。製造商可能需要不同的臨床批次大小或新產品。它可能需要轉移到另一個工廠或製造合作夥伴，或在維持現有供應的同時增加產量。受開發歷史和品質要求支持的受管制的流程定義可幫助團隊評估可以重複使用的內容以及什麼必須改變。這可以減少重新建立流程知識所需的努力，並使每次轉移或修改變成更明智的工程練習。
在 拜爾在德國比特菲爾德-沃爾芬的阿司匹林設施，團隊分階段引入新的製造執行和自動化系統，同時在現場繼續生產。連接製造執行和流程自動化允許配置子處理，而不重複單獨的系統中的建模工作。對於此項目，西門子報告 工程工作減少高達 80% 用於子程序建模。比較是分別建模製造執行和控制系統。這種新方法支援無紙製造、電子批次文件，以及更快地實施配方或自動化變更。
這是適應能力的一個實際意義：減少定義的變更所涉及的時間、成本和營運風險。加入或更換相容模組時，標準化設備介面和可重複使用的自動化結構也可以減少自訂整合。它們並不會為每種模式提供適合所有模式的設施。不同的治療方法可能需要不同的隔離、清潔、環境條件或製程設備。靈活性必須根據可信的未來用途設計。必須從一開始考慮資格和驗證要求。這有助於製造商避免不必要的複雜性，同時投資最可能支持未來產品的適應能力。
將治療開發與製造能力相連
讓這些變更可管理需要在研究、配方、製程開發、技術轉移、品質、供應規劃、工程和生產方面的持續性。療法的質量要求或配方的變化可能會影響過程參數、設備選擇、自動化和公用事業需求。一起評估這些後果可以幫助團隊更早進行抵銷，以保護臨床供應、啟動時間表和預期的生產效能。製造證據也必須回饋製程的理解，以便在兩個生命週期中提高知識。
製造商應尋找技術合作夥伴，在開發階段、製造地點和專業系統中支援這些轉讓。製藥業務運營使用各種技術，因此合作夥伴必須能夠與現有設備和其他技術供應商合作。開放標準和互通性應支持安全的信息交流。對接口、資料品質以及解釋資訊所需的背景，必須清楚明確。需求、流程定義和執行之間的可追溯性可協助團隊評估變更並重複使用已建立的知識，而不需要的自訂整合
我們處理這些決策符合的幾個點。我們的工作涵蓋過程和生產模擬、工程、品質、自動化、製造執行和支援基礎設施。這個機會是在決策從流程理解轉移到工程和生產時保留背景，然後使用操作證據來提供進一步的發展信息。這可以減少跨生命週期階段重新建立資訊所需的努力，並使未來的變更更易於實作。連接科學研發、流程建模、企業配方管理和製造執行，可以幫助團隊將受控的流程定義帶入生產中。隨著團隊跨規模和網站重複使用該知識，他們的支持證據可以保持可用。
對於目前的投資決定，有四個行動值得關注：
- 共同開發療法及其流程，測試臨床和商業規模的操作條件如何變化。
- 根據設備、公用事業和環境控制對其必須支持的生產要求進行評估。
- 保留流程定義和支持證據，以便接收團隊可以評估跨站點和規模的變更。
- 將生產資料連接到其批次和製程前後關聯，然後使用作業結果來改善開發和工程決策。
Industrial AI 可以幫助團隊分析過程變化並提早識別設備問題來擴展這種學習。下一步是選擇定義的製造問題，建立必要的數據，並測試應用程序是否改善可衡量的結果。這些決策屬於當今的投資計劃中，而團隊仍然可以塑造它們將依賴的系統和工作流程。
發佈時間：二零二六年十月三十日