医药行业:AI 协同应用保障制药工艺稳定可靠
AI技术正深度赋能制药行业,通过智能运维、工艺优化和质量管控三大核心应用提升药品生产稳定性。在设备运维方面,AI预测性维护可降低30%维护成本;工艺参数优化使片剂硬度波动缩小至±1.5%;实时质量监测将中药有效成分差异从±15%降至±3%。尽管面临数据安全、复合型人才短缺等挑战,AI通过数字孪生、近红外光谱分析等技术,正在推动制药从"经验驱动"向"数据智造"
在医药行业,药品质量与人们的生命健康息息相关,因此,制药工艺的稳定可靠至关重要。传统制药工艺常依赖人工经验与常规技术,在精准度、效率及质量控制等方面存在局限。而随着科技的飞速发展,AI 技术逐渐融入医药行业,为保障制药工艺的稳定可靠带来了新的解决方案。
AI 助力制药工艺的多方面优化
生产设备的智能运维
制药生产设备种类繁多,如反应釜、灌装机、压片机等,任何一台设备出现故障,都可能导致生产中断,影响药品质量和交付周期。通过在设备上安装各类传感器,能够实时采集设备的运行数据,如温度、压力、转速、振动等。AI 算法对这些数据进行深入分析,就可以提前精准预测设备可能出现的故障。
以迦南科技自主研发的数字孪生平台为例,该系统通过实时采集设备运行数据,结合先进 AI 算法,能提前识别压片机轴承磨损、包衣参数偏移等潜在风险,准确率达 95% 以上,大大降低了因设备突发故障导致的非计划停机,维护成本降低 30%。设备出现故障时,AI 可以根据故障特征快速定位问题根源,并提供详细的维修指导方案,帮助维修人员迅速解决问题,大幅缩短设备停机维修时间。
精准的工艺参数调控
制药工艺涉及众多复杂的参数,如反应温度、时间、物料配比、pH 值等,这些参数的微小波动都可能对药品质量产生显著影响。AI 可以对大量历史生产数据以及实验数据进行深度学习,建立精准的工艺模型。通过该模型,能够精准确定在不同条件下的最优工艺参数组合。
在某缓释片项目中,迦南科技的 AI 系统通过模拟不同配方和湿度条件下的压片成型过程,自动调整参数组合,使片剂硬度波动范围从 ±5% 缩小至 ±1.5%,有效保障了药品质量的稳定性和一致性。在生产过程中,AI 实时监测各项工艺参数,一旦发现参数偏离最优值,会立即自动进行调整,确保整个生产过程始终处于最佳状态。
严格的质量控制与检测
药品质量是医药行业的生命线,AI 在质量控制与检测环节发挥着重要作用。在药品生产过程中,通过在线传感器和成像设备等,AI 可以实时采集生产过程中的数据和图像信息,利用图像识别、数据分析等技术,对药品的外观、尺寸、含量均匀度等关键质量属性进行实时监测和分析。一旦检测到质量问题,能立即发出警报并追溯问题产生的环节和原因。
三维天地的 AI 智能质量管控平台可实时监控生产过程中的海量数据,精准识别潜在质量风险并快速响应。在传统生产过程中,质量问题通常在生产后检验才被发现,导致问题发现滞后。而 AI 通过分析历史批次数据,能够预测生产过程中的质量问题,并提供改进建议或干预措施,及时调整工艺参数,减少质量偏差,确保每个批次都达到预期质量标准。
AI 协同应用的实际案例
智能化转型
某药业早在 2013 年就着手布局数字化,近年来开始探索利用人工智能大数据分析辅助决策,推进企业从 “制造” 向 “智造” 转变。传统的制药流程依赖于经验和试错,AI 工业数据分析辅助决策系统为其提供了全新的制药流程优化方法。该系统通过数据驱动的分析和模型优化,能快速、准确地找到最佳设备参数设置,节省了时间和资源成本。通过分析现有数据和历史数据,调整关键参数和操作策略,实现流程实时优化,形成模型预测未来的工艺状态,从而优化生产工艺和操作的全流程,提高生产效率。同时,该系统助力质量管控,通过分析制药过程中的关键参数、大量历史生产数据和 KPI 指标,识别潜在的质量问题和最优生产批次的特征函数,进行预测分析和参数提取,实现更高标准的生产质量控制。
数智化变革
某药业在中药研发和生产中深度应用 AI 技术。从药材种植到产品加工,数字化智能化技术贯穿始终。在质量控制方面,团队借助人工智能算法深入解析中药生产大数据,探究量值传递的内在规律,创建了中药质量标准及控制策略。通过近红外光谱与 AI 算法实时监测生产过程中的化学成分波动,使批次间有效成分差异从 ±15% 降至 ±3%,将千年 “火候” 经验转化为可复制的数据化工艺参数,实现了从 “经验熬制” 到 “精准智造” 的跨越。在新药研发方面,AI 技术可以高效整合中药研究中的海量数据,包括药材成分、基因组学信息、临床数据等,并通过机器学习算法快速分析,帮助科研人员发现潜在的功效物质及其作用机制,加速了新药研发进程。
AI 协同应用面临的挑战与应对策略
尽管 AI 在保障制药工艺稳定可靠方面展现出巨大潜力,但目前在实际应用中仍面临一些挑战。制药行业对数据安全和隐私保护的要求极高,AI 系统需要处理大量的生产数据、患者数据等,如何确保这些数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性和合规性,是亟待解决的问题。AI 技术的应用需要大量既懂医药专业知识又懂 AI 技术的复合型人才,而当前这类人才相对匮乏,限制了 AI 在医药行业的广泛应用和深入发展。此外,AI 模型的准确性和可靠性依赖于大量高质量的数据,但目前医药行业的数据质量参差不齐,数据标注的准确性和一致性也有待提高。
随着技术的不断进步与完善,AI 在医药行业的应用将更加深入和广泛,为制药工艺的稳定可靠提供坚实保障,推动整个医药行业向智能化、高效化、高质量发展,最终为患者带来更优质、安全、有效的药品。
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