生命科学包括行业4.0

下面这篇文章是一篇观点文章写的凯文·西维尔。在这篇文章中表达的观点和意见的作者,不一定反映技术网络的官方立场。188金宝搏备用

看似最后采用者之一的技术、生命科学行业已经在过去几年中“在”。数码解决方案,一旦困难,昂贵和耗时的实现,罕见的发现在实验室或生产地板。今天,你会发现从增强现实向人工智能生物识别技术协助药品制造商从实验室到生产地板。该行业现在在数字拐点,类似于1990年代的互联网革命。

回想1950年代- 1990年代,当飞机制造商巨头风洞测试机身。今天,他们所做的一切计算流体动力学建模。生命科学行业现在是犯同样的过渡到预测建模的条件生产和净化治疗分子。现在的某些方面过程开发在网上。使用机械的建模、仿真基于信息,如色谱法生化的现象,可以用来获得正确的过程之前,用更少的失败和重复工作在整个开发阶段。建模完成下游可以成为数字双胞胎上游。尽管使用在网上建模和数字双胞胎只有最近通过一些,它正迅速成为一个关键技术。扩大管道和新形式正在不断施压让开发人员让病人更快的新疗法。这种转变的行业趋势,你可以期望看到的在网上解决方案变得更加普遍。

当谈到生物制造,有许多数字工具。小工厂倾向于连接和控制单一的单位,而较大的制造商已经集成整个生物工艺环境由于自动化项目产品的进化。创建一个软件产品打开的多数行业壁垒犹豫将他们的设备由于成本和时间为客户解决方案。现在,客户可以添加数字功能已经测试并证明一次又一次。

数码解决方案从控制设备优化生产线。与自动化基础设施可用,除了减少废料的实实在在的利益,劳动和偏差,可以聚合和管理收集的数据,通过各种应用程序生成的见解的方式人们和纸很少。记录还可以轻松快速地访问和追究监管控制和加速批量审核和发布。

而生物制造过程主要是数字化,数据池仍然倾向于分布在不同的系统,难以结合进行分析和流程优化。回想1990年代初的时候仍然很难获得在互联网上。计算机和数据需要大量的努力和专业知识来连接和使用。手工数据传输与软盘还是那么规范。mac和pc兼容的格式。打印机没有即插即用。由2000年代初一切就会不同。这都是即插即用和web访问是企业和消费者的标准操作程序。

在过去的十年里,解决方案有很大改善。Biomanufacturers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和预测如果批次在几天内将会有问题。

加快数据监管控制采用和创新的一个主要因素。过程分析技术,或帕特,来自美国的一个项目食品和药物管理局,是4.0的一个关键组成部分。通过提供指导方针,质量设计(我问系列)在过去的二十年里,我和成员监管机构迫使该行业提高制药生产过程通过测量关键工艺参数影响关键质量属性。帕特允许biomanufacturers更高级别的访问数字工厂成熟度模型、提高产量和产品质量。

经过20年的想象这样的数字化疗法的好处,现在发生,在很大程度上由云数据革命,推动和市场需要速度、效率、灵活性和健壮的生产过程。