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AI在制药领域精益六西格玛工艺优化DMAIC循环中的作用

制药领域,无论是原料药还是成品药,质量管理都是贯穿药物生命周期的重点之一。而作为确保工艺稳定输出的关键内容,工艺优化,包括对于工艺灵敏度(ruggedness)的深入认识,是非常重要的。随着技术的进展,人工智能(AI)在这个环节中可以发挥越来越重要的作用。AI的作用表现,可以对应“精益六西格玛(Lean Six Sigma)”框架中的DMAIC(Define-Measure-Analyze-Improve-Control)循环(图1)来分别体现。

图1. 精益六西格玛DMAIC循环。



AI如何对工艺进行预测分析


对于工艺优化DMAIC循环来说,起始于“Define”阶段,也就是说,工艺为什么需要进行优化,需要有一个重点的原因,这也是Define模块需要针对内容。在Define工艺优化的过程中,AI可以收集现有工艺数据,分析工艺表现,并且预测如果按照目前工艺进行的话未来可能会出现怎样的问题,这就为工艺优化环节的Define阶段奠定了基础。


AI在化工领域的预测分析中有许多应用,除了优化工艺之外,还可以用于提高安全性、降低成本、降低环境污染、减小耗能等多方面。从本质上说,它们可以统统归于工艺优化的范畴。


AI可以监测化工生产过程中的各种参数,如温度、压力、流量等。通过分析实时数据,AI可以检测潜在的问题或异常情况,提前采取措施以避免生产故障,并调整工艺参数以最大程度地提高产量和质量。这个过程实际上已经涉及到了DMAIC循环的第二阶段“Measure”环节。



数据采集:首先,传感器和监测设备被用于实时采集有关化工生产过程的数据,这些数据可能包括温度、压力、流量、化学物质浓度、pH值等。这些传感器将数据发送到一个中央数据存储库或云平台。

数据存储:采集的数据被存储在一个集中的数据库或云端,以进行进一步的分析。这些数据可以跟踪生产过程中的变化和趋势。

数据预处理:在进一步分析之前,数据可能需要进行预处理,包括去除异常值、填补缺失数据、数据采样等操作,以确保数据的质量和一致性。

实时数据分析:AI算法可以实时监测这些数据,并通过分析来检测潜在的问题或异常情况。这通常涉及到以下几个方面的分析:

  • 模式识别:AI可以学习正常的生产过程模式,包括参数之间的关系,然后检测到与这些模式不符的情况。

  • 异常检测:AI可以识别与正常操作有显著差异的数据点,这些差异可能表明潜在问题或故障。

  • 趋势分析:AI可以分析数据的变化趋势,以识别潜在的问题,例如,如果某个参数的值持续增加或减少可能表示问题。

  • 预测分析:AI还可以使用历史数据来预测未来可能出现的问题,例如,通过监测温度和压力数据,AI可以预测设备可能的故障。


警报和通知:当AI检测到问题或异常情况时,它可以生成警报或通知,以通知操作员或工程师,及早采取措施来解决问题,以避免生产中断或质量问题。

自动控制:在某些情况下,AI还可以与自动控制系统集成,以实现自动化响应。例如,当检测到问题时,AI可以自动调整设备设置以恢复正常生产。


这些过程结合了实时数据采集、高级分析技术和自动化控制,使生产过程更加智能化,提高了生产效率和产品质量,同时降低了生产风险。


AI为基础的工艺评估


工艺优化需要建立在对于工艺的详细准确评估基础之上,对应DMAIC循环中的“Analyze”模块,AI在这个领域可以发挥重要的作用。确定哪些工艺参数能够成为关键参数(critical process parameter, CPP)是工艺优化的第一步。AI在这个环节中的作用可以体现在以下方面:

数据分析和模式识别:AI能够处理大量的历史数据,识别与产品质量和工艺性能相关的模式和趋势。通过数据挖掘和机器学习,AI可以自动发现数据中的隐藏关系,帮助确定关键参数。

实验设计和优化:AI可以帮助设计实验,系统地评估各种工艺参数的影响。它可以为实验设计提供建议,节省时间和资源,并找到最有信息量的试验条件。

自动数据采集:AI可以自动收集和记录实验数据,减少了人工错误的风险,确保数据的准确性和一致性。

模型开发:AI可以建立统计模型或机器学习模型,用于预测产品质量和工艺性能。这些模型可以根据历史数据,帮助确定哪些参数是关键的。建模的过程可以是物理建模、统计建模、机器学习、仿真模型等。

优化算法:一旦建立了模型,AI可以使用优化算法来找到最佳的工艺参数配置,以实现特定的优化目标,如最大化产量或最小化成本。

自动决策支持:AI可以提供决策支持,帮助确定哪些参数是关键的。它可以自动识别重要参数,并为决策提供推荐。

实时监测和控制:一旦关键工艺参数确定,AI可以实时监测这些参数,并根据模型的输出来控制工艺。这确保了工艺参数保持在最佳状态。

持续改进:AI可以不断学习和优化模型,以适应工艺的变化和改进。它可以通过监测实时数据来发现问题,并建议工艺调整以提高性能。


AI在这个过程中的作用在于加速和自动化数据分析、模型开发和决策制定过程,帮助企业更快地识别和利用关键工艺参数,以提高生产效率、产品质量和成本效益。此外,AI还可以降低人为错误的风险,提高决策的准确性,并实现实时监测和自动化控制,从而增强了工艺的稳定性。


AI引导的工艺优化


在确定关键工艺参数的基础上,AI可以继续引导接下来的工艺优化过程,对应于DMAIC循环中的“Improve”环节。AI在这一过程中的作用可以体现在以下方面:

模型应用:在工艺优化阶段,已经建立的模型(通常是统计模型或机器学习模型)成为关键工具。AI模型可以用于模拟工艺性能,根据不同参数配置进行预测,以找到最佳的参数组合。AI模拟工艺性能的方法通常基于模型,通过输入参数,根据模型的数学计算来预测工艺的响应值。

优化算法:AI可以使用优化算法,例如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等,来搜索最佳参数组合。这些算法会尝试不同参数值的组合,以最大化或最小化响应值,如产量、成本、杂质、产率等。

多目标优化:有时候工艺目标可能涉及多个不同的因素,如产量、质量、成本等。AI可以用于多目标优化,找到一组参数配置,以实现多个目标的平衡。

优化实验设计:AI可以协助设计新的实验,以验证建议参数配置。它可以指导如何选择实验条件,以在最小的试验次数内找到最佳参数。

灵敏度分析:AI可以进行灵敏度分析,评估不同参数的变化对工艺性能的影响。这有助于确定哪些参数对于优化目标最为关键。这对于评估工艺的稳定性非常重要。

实时调整:一旦找到最佳参数配置,AI可以实时监测工艺参数,并自动调整它们以维持在最佳状态。这有助于长期维持工艺的最佳性能。


工艺优化阶段的关键目标是通过使用模型和优化方法,找到工艺的最佳参数配置,以实现预定的目标。AI的应用在这一阶段能够提供精确的数据分析和参数优化,以确保工艺性能的显著改善。


AI在工艺控制领域的作用


对应DMAIC循环中的“Control”模块,AI的作用可以体现在以下方面:

实时监测:这个阶段的实时监控,与第一阶段在工艺优化之前的实时监控并不完全一样。后者是在工艺优化之前的数据收集过程中的监控,而前者是在工艺优化完毕并实施,需要在实际生产过程中监督,是否优化后的参数范围得到了有效的控制。AI实时监测关键工艺参数的目的,是确保它们保持在已确定的最佳范围内。如果某个参数超出了规定的范围,AI可以发出警报或触发自动控制系统来调整参数。

异常检测:AI可以识别工艺中的异常情况。一旦异常被检测到,AI可以采取措施来减少生产中断和不良品的生成。例如在需要更强工艺控制的流动化学工艺中,这方面的控制更显重要。

质量控制:AI可以继续监测产品质量指标,以确保产品的一致性和工艺优化效果的确认。

自动调整:AI可以自动调整工艺参数,以适应外部环境的变化或噪声因素的影响。这有助于维持工艺的最佳性能。

持续改进:AI在"Control"阶段也可以持续学习和改进模型。它可以通过监测实时数据来发现问题,并提供新的优化建议,以不断改进工艺。

环境合规性:AI可以监测排放和废物产生,以确保工艺满足环境法规和可持续性要求。它可以帮助企业降低环境影响,遵守法规。

资源管理:AI可以优化资源使用,包括原材料、能源和人力资源。它可以根据实时需求调整资源分配,以降低浪费并提高资源利用率。

报告和决策支持:AI可以生成实时和定期报告,向决策者提供数据支持的决策。这有助于监控工艺性能,确保达到业务目标。


AI在DMAIC循环的“Control”阶段的作用是维持工艺的最佳性能,持续改进,监测质量,确保合规性,自动化调整,减少风险,并提供数据支持的决策,以确保工艺的长期稳定性和优化。


(本文由北纬55°供稿)


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