百时美施贵宝-成功故事：依托混合数据基础设施助推制造生产优化
AI智能总结
客户案例研究 百时美施贵宝：利用实时多元统计分析优化批量生产过程 百时美施贵宝wwwbmscom行业药品制造 挑战 y批量数据处理延迟和数据背景缺乏阻碍实时处理。 解决方案 y部署AVEVAPI系统收集、语境化并交付可信、可直接消费的数据以促进多变量分析。 结果 y产品质量提升、工艺性能优化，以及赋予操作员实时故障检测能力。 对于制药公司而言，产品质量是传递救命药品关键。这些公司在确保低成本、快速上市产品同时，还面临维持合规性、优质质量和良好制造工艺（GMP）压力。为了成功穿越这一针眼，一家名为百时美施贵宝制药公司采用了数据驱动策略。在寻找“黄金批量”一个能持续产生最佳批次重复性工艺过程中，该公司决定将药物研发和制造过程数字化，并为运营数据创建单一信息来源。这个数据管理平台使得百时美施贵宝能够优化工艺性能、降低产品变异度并识别关键工艺事件。 重要是，MVDA还发现了变量之间相关性以及它们如何相互影响。这种分析对于理解和解释制造现场复杂过程行为以及作为工艺设计一部分优化工艺性能至关重要。 而不是拥有12个高度相关独立变量，你可以将其减少到两三个，”马修莫罗，布里斯托尔迈尔斯斯奎布公司一位IT业务伙伴说。“因此，通过关注你流程中更少信号，你可以从你数据中获得更好意义。” 这意味着，如果一台设备正在使用MVDA来分析其制造数据，操作员不再需要在多套人机交互HMI显示屏上查看每一个趋势和警报。关键任务信息将会自动汇总在单独屏幕上，这大大减轻了操作员负担并增强了对工艺洞察 。 所有这些都是在AVEVAPI系统资产框架中使用现成工具构建。 马修莫罗， IT业务合作伙伴，百时美施贵宝 百时美施贵宝开始使用基于AVEVAPI系统历史和实时数据MVDA。通过与Seeq和Sartorius合作，它利用AVEVAPI系统历史数据，通过胶囊识别批量开始和结束时间，并检索格式化以符合Sartorius提供SIMCA解决方案要求数据。然后，这些数据被导入SIMCA以构建离线模型。 利用多元过程分析来深入了解批量工艺 多元数据分析（MVDA）是一种高级分析方法，它能够识别出数据集中所有相关变量和潜在模式。 多元数据分析与批量进化建模使百时美施贵宝能够实时洞察其批量生产工艺。 02百时美施贵宝：利用实时多元统计分析优化批量生产过程 将数据置于语境中结果揭晓。 百时美施贵宝使用AVEVAPI系统作为数据基础设施，用于收集、上下文化和准备数据，以便在SIMCAonline中进行进一步分析，该系统基于相关性进行多变量监控和分析 。 百时美施贵宝在从SIMCA中静态离线模型向动态实时过程监控SIMCAonline过渡时面临挑战。SIMCAonline需要实时批次数据以准确跟踪批次进度与模型。 百时美施贵宝已经看到了其实时多变量数据分析（MVDA）解决方案益处。它已在多个实例中优化了生物制剂工艺。基于该系统众多商业优势，百时美施贵宝计划将其额外生物制剂工艺阶段、新设备以及制药产品，以及其他生物制剂生产基地纳入基于AVEVAPI系统数据上下文化多变量建模方法中。 2024AVEVA集团有限公司或其子公司。保留所有权利。AVEVA及其标志是美国和其他国家商标或注册商标。所有提及产品名称均为各自持有者商标。 avevacom 202405 请观看完整演示 然而，SIMCAonline中批次结构和AVEVAPI系统中资产框架不匹配。SIMCAonline未能促进AVEVAPI系统资产框架和事件框架各个方面。工程团队设法克服了这些挑战，通过利用AVEVAPI系统资产分析创建了一个实时批次环境。随后，SIMCAonline能够解析这一实时环境，从而解决了批次数据延迟问题。 参考文献： MorrowMatthew和ZhangBing“数据才是关键！PI资产分析如何拯救我们实时多元过程监控”resourcesosisoftcompresentations
