Boehringer Ingelheim动物健康子公司与Sartorius Stedim Data Analytics合作，利用多元数据分析技术（MVDA）和AVEVA™PI System™优化生物批次生产。项目旨在通过分析历史数据创建“黄金批次”轨迹，实现实时监控和处方过程控制，降低生产差异，提高批次效力，减少损耗并提升产量。
核心挑战
生物批次过程中存在大量变异，合规性要求结果必须在可接受的变异范围内（PAR）。公司面临数据管理难题，80%至95%的工作量用于数据聚合和情境化。发酵过程固有变异大，难以确定哪些工艺属性或条件造成最大变异。
解决方案
- 数据整合：使用AVEVA PI System整合SCADA、LIMS、过程控制和光谱数据，通过资产框架创建数据标签，对齐时间分辨数据。
- 事件框架：利用PLC触发的步骤编号系统，建立父-子事件框架监控发酵过程，特别是生长阶段。
- 多元数据分析：采用PCA和PLS等技术，识别关键工艺属性，减少生产变异，提高批次效力。
关键数据
- 80%-95%工作量为数据管理。
- 通过MVDA和高级分析技术实现过程优化。
研究结论
- AVEVA PI System使公司能够实时或提前预测批次状态，实现数据驱动决策。
- 项目实现生产差异最小化、批次效力提升、损耗减少和产量提高。
- 模板化解决方案确保流程可扩展和可复制，便于跨平台迁移。
- 公司从反应式转向预测性、主动式生产模式，强化数据驱动思维。
