制药生产中的智能制造技术应用

制药生产中的智能制造技术应用

钟 莲 李 鑫  

马应龙药业集团股份有限公司 江西马应龙美康药业有限公司 

摘要：制药企业在社会发展中发挥着非常重要的保障作用，能够为人们提供各种药物，保障其生命健康。制药企业运营中，不仅需要高度重视各种新技术、新材料的引进工作，提高药品生产的效率和质量，控制生产成本，还必须加强内部控制，做好对于所有生产经营活动的调节与控制。智能制造背景下，制药企业在内部控制中，应该关注信息技术手段的有效应用，以此来提升内部控制的效果。

关键词：制药生产；智能制造技术；应用要点

中图分类号：R457

文献标识码：A

引言

药物是保障人类健康与治疗疾病的重要手段，近年来随着科技的不断进步和全球健康需求的日益增长，制药行业正在经历前所未有的变革和发展。为满足全球范围内的健康需求，制药公司正广泛使用数字化技术以提升药品销售推广水平。例如通过数字化营销，面向医学工作者开展专业学术推广，提高药品的经济效益和社会效益。

1智能制造概述

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种人机一体化的职能系统，可以将智能分析、智能推理、智能判断等融入到制造过程中，通过人与智能机器的相互合作，实现对专家和技术人员在制造环节脑力劳动的部分替代以及延伸。智能制造具备几个显著特征：一是自律能力，简单来讲就是能够对环境信息和自身信息进行收集，分析自身行为，需要以相应的知识库和知识模型为支撑。二是人机一体化，在突出制造系统中人的核心地位的同时，强调通过智能机器的配合，将人的潜能充分发挥出来，强调人与机器的相互协作。三是自组织超柔性，智能制造系统中存在大量的组成单元，其能够依照工作任务的要求，自行组成最佳结构，因此具备自组织超柔性的特点。四是学习维护，智能制造可以在实践中实现对自身知识库的不断充实和完善，具备自学习功能，也能够自行做好故障诊断和排除，能够很好地适应各种复杂环境。

2制药生产中的智能制造技术应用

2.1AI在药物合成与制剂中的应用

药物合成通常是药学研究的难点之一，其合成路径主要依赖于专业的有机合成经验，一般需要专业人员根据目标分子的结构逐步设计反应路径，但是实验方法往往成功率不高且难以控制。特别是由于药物分子复杂多样的特点，一些合成反应需要高温、高压或强酸碱条件，可能导致副反应的产生。因此，实验方法合成药物的效率与准确性有待进一步提升。

AI能够从大量的化合物数据中学习和发现潜在的合成路径，从而构建合成数据库和知识图谱，用来预测分子性质和反应行为，辅助设计催化剂、反应条件与合成路径。有研究通过AI迁移学习的方法，成功提高了合成分析中的反应预测准确性、底物选择准确性和反应序列准确性。然而由于一个分子可能具有多个合成路径，找出其中成功率最高、反应步骤最少等最优的合成路径，是药物合成的难点。AI可通过图探索策略筛选最优合成路线。AI图探索策略，可以将图中每个节点代表为一个化学物质，用连接线表示它们之间的可能化学反应。AI利用图搜索策略训练模型，搜索从某个起始物质（节点）到达目标物质（另一个节点）的最优路径。当在训练好的AI模型中输入一个起始物质时，它会根据最优的规则，构造虚拟的化学合成图，图中包括每个合成步骤的反应物、试剂、溶剂和催化剂等信息。随着AI训练模型的成熟，可结合数字化手段，设计具备AI能力的计算机辅助合成系统，进一步提高合成路径分析的速度和准确性。

此外，为提升药物制剂的效率，AI能够基于历史数据模拟产生最优的制剂工艺，从而避免繁琐的实验，同时确保较高的合成路径分析准确度。有研究利用AI优化脂质纳米颗粒配方方案，成功实现了用于皮肤癌治疗的新型药物递送方法，节省了时间和成本。AI技术能够预测分子性质和反应行为，寻找最优合成路径，有望提高药物合成的效率和准确性。

2.2 AI在药物生产质量管理的应用

药物生产质量管理是确保药品质量和安全性的重要环节。传统的质量管理方法往往需要依靠人工统计与分析质量偏差，处理效率相对较低。AI模型可以通过学习质量偏差的历史数据与偏差处理方案，根据偏差数据预测生产中的新风险，从而提高生产企业在处理质量偏差的决策效率。例如有研究通过AI技术实现对中药饮片外观质量的视觉检测，从而快速识别不合格药品，结合供应链数据快速定位不合格药品的原料批次等因素，推动中药饮片生产质量的提升。目前AI在药物生产领域的应用，主要集中在生产过程检测、药物识别、安全评估和药物标签识别等领域，在改善生产质量与效率方面具有潜力。为确保药品生产质量，大多数国家的药品生产法规均要求计算机技术具备可解释、可验证的能力，AI模型也不例外。因此AI模型在生产领域的应用，需确保其决策过程透明可信，以满足药品生产的法规要求。

2.3AI在生产与供应链的应用

在药品生产领域，制药设备一般按照固定不变的工作流程来生产药品，避免工艺改变带来的药品生产质量风险，这导致难以通过AI模型直接优化生产工艺与生产参数。常使用AI模型持续检测生产过程的数据，利用AI模型检测原材料质量，预测生产设备故障、质量风险等问题，从而保证产品质量的稳定性和一致性。例如在线拉曼监测技术，可通过非侵入性的分子振动光谱分析，利用AI模型实现药物原料、杂质、成品的快速鉴定。有研究在生物制药的生产过程中，通过拉曼设备检测培养基成分，然后使用AI辅助分析细胞培养基等关键成分的一致性。这将有助于避免将成分差异较大的培养基投入生产，减少出现不合格药物的质量问题。

在药品的生产包装方面，制药企业与药品监管机构通常希望防范假药，以及未经批准的药品在市场上流通。通常假药和未经批准的药品识别，需要耗费人力进行收集、分析与鉴定。有研究利用AI图像识别技术以及自然语言处理（natural language processing，NLP）技术对药品包装上的图像和文本进行药物的精准识别，通过药物包装快速鉴别药品的生产、流通等过程信息，并且从大量文本数据中提取医学知识，帮助监管机构快速鉴别药品真伪。在药品的供应链与运输方面，根据药品供应的距离远近，药品的运输周期可能较长，导致部分医院的药品存在过剩或短缺的情况。通过整合供应链的数据并应用预测分析，AI可优化物流和库存管理，提高交货效率，确保药物供应的可靠性和安全性。此类AI技术的应用，可以加强药品供应链的透明度，从而提升整体药品生产和交付的质量和效率。

2.3落实过程管控

（1）原料管理。制药企业需要做好对于药品原材料和成品存量的合理把控，利用好信息技术和智能系统，做好仓储预测及管理，精准把握好存货量，以此为基础确定后续的采购行为。药品本身存在保质期，而且价格会受到相关政策和市场动态变化的影响，如果企业存货过多，会引发资金周转困难的问题。

（3）计划环节。制药企业在计划环节，一方面，需要确定好整体计划，确保原料需求可以很好地匹配自身产能，避免盲目接单超出生产能力的情况。另一方面，应该加强流程管控，对生产环节的设备进行合理选择及调配，确保相关工作的顺利实施。

结束语

近年来，人工智能与制药和医疗结合的新兴研究逐步增多，从干细胞递送到等离子体医学，从医疗纠纷分析到AI药房，甚至AI与核医学已有相关研究成果。未来，随着AI技术的不断进步，其在制药行业的应用将更加完善。期待AI在制药领域更多的创新和突破，以更好提升人类的健康水平。

参考文献

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