下一场工业革命是数字化
自制造业诞生以来，我们经历了几次工业革命，所有这些革命都是由生产力重大飞跃促成的。每次革命标志着重大经济转变，并改变了公司开展业务以满足客户需求的方式。上一次重大革命是在生产线上引入了计算机。这为自动化的到来创造了机会，从而提高了效率和速度。它还最大限度地减少了人为造成的工艺差异。尽管采用自动化的速度比其他行业要慢，但制药行业仍在寻找通过自动化来提高质量和加快上市速度的方法。现在正在发生另一次变革，这将为进一步改变该行业应对药物制造的方式铺平道路。
在最新阶段，通常称为“工业 4.0”（图 1），网络物理系统通过基于计算机的算法来监控活动。尽管对于一个仍可以通过“工业 3.0”运作的行业来说，这看起来像是科幻小说，但采用数字化转型的好处实在是不可忽视。专家预计，工业 4.0 将触发生产率飞跃，因为这些互连的机器和软件系统可以通过新的、令人振奋的方式来增强人力资源。在生物工艺中，随着时间流逝，通过这种革命可以实现许多可能性。例如，在不久的将来，工业 4.0 的工具可以最大限度地减少维护停机时间和工艺设备的备件库存。这些工具还可以不断提高工艺稳健性和效率。
图 1. 云计算、连接到互联网的机器以及更强大的软件所产生的影响，预计将促使生物工艺生产率发生飞跃。
不断发展的生物制药行业需要实现数据的连通
当今的制药行业格局看起来与 20 年前大不相同。生物制药创新的惊人增长为患者护理带来了新的可能性，并对制造业提出了挑战。许多新型的和创新的医学方法涉及针对较小患者群体的利基药物。这意味着药物生产量要小得多。因此，制造商必须提高操作效率，降低药物整体开发和生产成本，才能满足公众获取新药和合理定价的需求。工业 4.0 的范式将有助于实现这一目标。
根据工业 4.0 的范式，孤立的、以供应商为中心的做法是低效的。这是事实，因为制造软件系统的最终用户通常必须开发昂贵的、专有的点状解决方案。这种方法限制了利用最佳专业知识的能力，因为它抑制了已开发的解决方案在多个公司之间的转移、协作和交流。新型制造技术利用互操作性和数据交换标准的开放系统，如开放平台通信 (OPC) 和其他尚待开发的适用标准，可以解放数据。然后可以实现数据连通并结合环境使用，以满足各种应用程序需求。目标是促进更好的决策，发现改进机会，并最终优化运营。生物工艺中的数据连通可以提高生产率的一些领域包括：
- 正常运行时间— 设备连接后，可以提高对设备状况的可见性。制造商可以监控设备状况，并对维护做出预测，而不是等待设备出现故障。从供应链的角度来看，数据连通还允许查看在什么时候需要哪些材料。这种洞察可以减少不必要的库存和操作延迟。
- 理解工艺—当今使用的操作系统，例如控制自动化系统、制造执行系统 (MES) 和实验室信息管理系统 (LIMS)，旨在确保每次批次都能正确、平稳地运行。但是，这些系统生成的数据通常不会跨批聚合，也不会在系统之间连接以促进更好的决策。为了更全面地了解工厂和工艺性能，制造商需要让这些孤岛释放数据。从而缩短问题调查和其他工艺故障排除的时间。
- 稳健性和生产率— 随着数据变得更容易获得，有可能主动提高对制造工艺中差异来源的理解。这种主动方法将减少所需的调查数量，甚至可能消除批次故障。此外，数据访问将使制造商能够确定工艺改进的机会并实施变更以提高生产率。人们普遍发现，通过已在监管机构备案并批准的范围内优化控制参数，可以显著提高生物制造工艺产出。
- 合规性 — 当利用系统和数据之间的连通性为新应用提供支持时，数据完整性变得更加重要。由此可能会发现保持合规性的新机会。
通过观察工艺和工作流程的性能来确定改进点，从而推动生物制造数字化转型。这需要连接的基础设施，数据可以在其中流动并可视化。正如一篇 BPOG 论文 (1) 所讨论，这还要求团队进行连接，以便人们可以围绕预期结果进行协作。由此可以对用于预测分析的数据进行应用，例如建立知识和关注日益严重的特定问题。随着此连通的扩展，可以实现完全集成的预测模型，从而实现整体工艺优化。
如何成功实现数字化转型
考虑以下两个方面：
1. 实施新技术
工业 4.0 注重工具构建，这些工具可以利用和解释来自各种系统的数据，因此系统可以相互操作和通信（图 2）。数据是推动持续改进的原材料。如果无法跨设施访问数据，则将无法获得知识来实施有意义且有效的变更。如果可以访问数据，制造商可以发现其工艺中的低效点。尽管可能会发现一些主要改进机会，但小的量变聚集在一起会形成大的质变，进而显著节省成本。系统化的改进，无论规模大小，随着时间推移都会在整个制造过程中成倍增加，而不是简单的累加。
图 2. 工业 4.0 需要释放数据。小的改进多了就可以显著提高生产率。生物工艺的改进来自对传统孤立领域的改造。
2. 在组织内实施有效的变更管理
文化的改变通常是自上而下的，所以接受和执行一些可能引起恐惧和抵触的事情（特别是出于工作安全的考虑）应该从公司的高层领导开始。环境必须鼓励和接受变化。要成功进行数字化转型，还需要考虑外部关系的作用。例如，生物制造中的供应商/制造商关系通常具有很大的交易性。然而，遵循所讨论的开放互操作系统和协作原则，通过共享数据和知识，供应商和最终用户都将受益。
案例研究 – Cytiva 与 Biogen 之间的协作
Cytiva 和 Biogen 的案例研究表明，协作和数据共享如何互惠互利 (2)。这项研究面临的问题是：在当今行业中，如何管理工艺差异？具体而言，该行业对原材料差异的影响及其应对方法了解不足。即使进行了严格工艺开发，在商业化阶段仍存在工艺稳健性的不确定因素。相关风险通常以被动方式处理。这种方法导致了冗长调查、为纠正工艺性能而进行艰苦卓绝的努力，甚至是批次拒收。因此，有机会主动解决此问题，以便不断：
- 评估差异和消除风险
- 建立共享工艺知识
- 提高效率
此案例研究是在被淘汰的原有工艺上进行的。它是通过回顾分析 7 年的数据来进行的。目的是进行知识模拟，更重要的是，在每个时间点识别该知识的差距。研究方法是将制造商的工艺数据与供应商的详细原材料数据结合起来，以便从整体上了解工艺性能。
Cytiva 和 Biogen 能够主动识别和检测在运行该工艺时遗漏的潜在差异风险。他们还成功地预测了关键质量属性。然后，该预测模型可以检测其他潜在的差异风险，进而帮助确定缓解措施。通过这种协作方法，制造工艺可以相互联系，从而创造了围绕工艺生命周期建立长期战略伙伴关系的需要。这是当今典型的供应商/最终用户关系的一个重大转变，因为这种开放程度需要各方之间的信任。
供应商数据可以帮助用户从一开始就做出明智选择，并更好地了解与差异相关的风险。这种协作也有助于制定成功几率很高的控制策略。稍后，当试图理解差异时，最终用户可以确定相对于风险缓解在表征上投入的精力。供应商可以提供知识来说明材料在目标应用程序中的性能，并协助进行这些风险评估。根据在工艺开发过程中所学到的知识，供应商还可以帮助评估可能的控制策略选择。这样，这种关系就成为真正的协作，每个成员都提供指导和支持，并朝着同一目标努力。
生物制造商如何为迎接工业 4.0 做准备
总体而言，要实现数字化转型的长期利益，应立即开始制定策略。制定一个愿景，并通过指出任何实际问题来补充，这些问题可以通过更深入的数据洞察来解决。利用短期成功，利用这些成功的回报来为下一个项目提供资金。这样，就有可能实施侧重于业务成果而不是技术的项目，这有助于实现人员方面的数字化转型。最后，请记住，数字化转型需要制造商、供应商和其他业务合作伙伴共同协作。在信任、协作和开放式交流的基础上，找到愿意分享的合作伙伴。
参考文献
1. BioPhorum 运营小组 (BPOG)。开发数字植物成熟度模型以帮助生物制药生产转型 [在线] https://www.biophorum.com/digital-plant-maturity-model-paper/ (2016)。
2. Malmquist G, Jiang C; Smart: a synergistic life cycle approach to understand and control raw material variability through collaborative process analytics; Recovery of Biological Products RXVII, Bermuda, June 2016.