生命科学拥抱工业4.0
下面这篇文章是Kevin Seaver写的一篇观点文章。本文仅代表作者个人观点，并不代表科技网络的官方立场。188金宝搏备用
生命科学行业似乎是最后一批接受技术的行业之一，在过去的几年里，它已经“全力以赴”了。曾经很难、昂贵且耗时的数字解决方案在实验室或生产车间里很难找到。今天，你会发现从增强现实到生物识别，再到人工智能，从实验室到生产车间，都在帮助制药商。该行业目前正处于一个数字拐点，类似于上世纪90年代的互联网革命。
回想一下20世纪50年代至90年代，当时飞机制造商有巨大的风洞来测试机身。今天，他们用计算流体动力学建模。生命科学行业现在正在进行同样的过渡，对治疗分子的生产和纯化条件进行预测建模。现在流程开发的某些方面可以取消了在网上．通过使用机理建模，基于信息(如色谱中的物理化学现象)的模拟可以用于更早地获得正确的过程，在整个开发阶段减少失败和重复工作。下游所做的建模可以继续成为上游的数字双胞胎。尽管使用在网上建模和数字双胞胎最近才被一些人采用，它正在迅速成为一项关键技术。不断扩大的管道和新的治疗方法给开发人员带来了越来越大的压力，他们必须更快地为患者提供新的治疗方法。随着行业趋势的转变，你可以期待看到在网上解决方案变得更加普遍。
说到生物制造，有很多可用的数字工具。较小的工厂倾向于连接和控制单个单元，而较大的制造商由于自动化从项目到产品的发展，已经集成了整个生物处理环境。创建软件产品打破了行业中大多数人的障碍，他们因为客户解决方案所需的成本和时间而对转换设备犹豫不决。现在，客户可以添加经过多次测试和验证的数字功能。
数字化解决方案的范围从控制设备到优化生产线。有了可用的自动化基础设施，除了减少报废、人工和偏差的实际好处之外，还可以汇总和管理收集到的数据，通过各种应用程序以人和纸张很少能做到的方式生成见解。记录还可以轻松快速地访问和调查，以进行监管控制，并加速批量审查和发布。
虽然生物制造过程已经在很大程度上实现了数字化，但数据池仍然倾向于分布在不同的系统上，很难结合起来进行分析和过程优化。回想20世纪90年代初，上网还很困难。计算机和数据需要大量的努力和专业知识来连接和利用。用软盘手动传输数据仍然是当时的标准。mac和pc的格式不兼容。打印机不是即插即用的。到21世纪初，一切都不一样了。这一切都是即插即用的，网络访问是企业和消费者的标准操作程序。
在过去的十年里，解决方案有了很大的改进。生物制造商现在有办法在云中聚合和集成数据，并应用机器学习和人工智能工具来发现偏差的原因，并预测批次是否会在几天内出现问题。
加快数据的监管控制一直是采用和创新的一大驱动力。过程分析技术，简称PAT，是美国的一项倡议食品和药物管理局，是4.0的关键组成部分。透过提供设计品质指引(ICH Q系列)在过去的20年里，ICH和成员监管机构已经推动行业通过测量来改善他们的药品制造过程关键工艺参数影响关键质量属性．PAT使生物制造商能够获得更高水平的数字植物成熟度模型提高产量和产品质量。
经过20年的设想，这种数字化在治疗领域的好处现在正在发生，这在很大程度上是由云数据革命以及市场对速度、效率、灵活性和稳健生产流程的需求所驱动的。
