在生物科技產業中，成功的關鍵便是要同時加速創新並做到智慧營運。而員工則是這整個過程的一個關鍵重點。
您工廠中的作業人員必須做出即時的決策幫助確保製程運作已定義的設定點範圍內，並支援經認可的上市授權要求。但因生物製藥與其他藥品生產越來越複雜，導致過程的監控與優化也越來越複雜。
問題的關鍵是什麼？
在智慧裝置與複雜系統生成大量資料的同時，操作員手上卻只有有限的資訊，能支援其做出更好的決策。
有鑑於進階分析系統與機器學習的最新發展，讓您如今可以讓工廠中加入資料科學，促使操作員即時行動並將見識擴展到整個企業。
讓我們看看幾個例子。
運用 Soft Sensor 決定生產線旁最佳行動
追根究底，操作員的每個行動都可能會影響您的產品品質或製程的產量。「生產線旁最佳行動」策略可運用能同時預測未來表現及指示行動的機器學習模型將負面影響降低。
這是如何辦到的？
以下是我們最近發展出來的使用實例。假設您需要達到原料藥顆粒的臨界含水量。原料最初為液態，並會通過流動床乾燥機。乾燥的過程會定時停止以進行實體樣本的濕度測試，使得乾燥過程產生延遲。
因此採用模型預測控制 (MPC) 法來訓練機器學習模型預測含水量並特別建立一個能可靠推斷含水量達到最佳狀態的虛擬「軟體感測器」。
進行雲端訓練時，機器學習模型會運用邊緣運算提供重要資訊，並即時為操作員提供行動指示。
首先，會以歷史資料對機器學習模型進行訓練來判斷多個獨立變數，包括進料與排氣溫度、乾燥風扇速度及其他環境條件等，會對濕度的相依變數造成怎樣的影響。經過模型訓練後，MPC 會運用即時的感測器資料、製程目前的動態、訓練後的 MPC 模型及製程變數目標與限制，依據濕度相依變數計算出可信度較高的未來變化。
結果便是能減少實體取樣及測量造成的中斷，縮短乾燥過程的循環時間。
事實上，我們其中一個客戶便運用本解決方案體驗到乾燥機循環時間縮短 28%-30% 的成果。
後續製程確認
進階分析系統與機器學習也支援能在有某種延遲容許度下做決策。換言之，它能在無需操作員立即反應的情況下做決策。後續製程驗證 (CPV) 就是一個例子。
一直以來，製藥產業已採用回溯的方式來確認一個批次是否有符合上市授權的相關品質、安全與效果要求。員工會在批次執行後審視儲存的重要製程參數，並將不符合上市授權要求的批次剔除。
如今業界逐漸採用 CPV 來主動取代此作法。本系統會持續即時監控製程，運用統計式的製程控制法將趨勢呈現出來，讓操作員能立即看到製程遵循定義與認可之設定點的程度，並找出是否有任何偏移或興起的趨勢。接著便能針對漂移或趨勢採取修正動作以避免不符合核准的範圍。
將成功提升至企業層級
那麼願景是什麼呢？ 進階分析系統與機器學習可應用至多個使用案例中並協助操作員在整個生物科技價值鏈中做決策。
要踏上這趟旅程，請將多個功能的利害關係人結盟起來，並針對運用與您的數位願景相符之案例規劃創造短期勝利。
各個案例均能在個別的加工線上帶來卓越的成果。但當這些新作法制度化並擴展到多個加工線與設備時，價值便會增加。
終極目標為何？ 對許多業者而言，它是製造控制塔 (MCT)，能對整個生產過程提供可行、有分析以及預期性的資訊，並讓整個企業做出更好的決策。
深入了解進階分析系統如何進行製藥轉型。
我們能幫助您達成目標 – 深入了解。
