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近日，國(guó)藥工程將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、具身智能等AI前沿技術(shù)融入醫(yī)藥生產(chǎn)全流程，為醫(yī)藥企業(yè)提供“合規(guī)為基、智能為翼”的全鏈條解決方案，助力行業(yè)向更高質(zhì)量、更有效率、更可持續(xù)的方向邁進(jìn)。

全場(chǎng)景智能賦能

從生產(chǎn)到可持續(xù)的深度變革

1 制造環(huán)節(jié)：精準(zhǔn)調(diào)控工藝，穩(wěn)定藥品質(zhì)量

在生物制藥的核心發(fā)酵環(huán)節(jié)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)時(shí)采集并分析發(fā)酵罐內(nèi)溫度、pH值等20多項(xiàng)參數(shù)，動(dòng)態(tài)分析并微調(diào)工藝參數(shù)，提升單位時(shí)間藥物成分產(chǎn)量；機(jī)器學(xué)習(xí)能預(yù)測(cè)抗生素發(fā)酵過(guò)程中的代謝產(chǎn)物濃度變化，有效避免批次差異。

在制劑生產(chǎn)中，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度優(yōu)化混合工藝：針對(duì)片劑生產(chǎn)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)原料顆粒度、濕度等特性，自動(dòng)調(diào)整混合機(jī)轉(zhuǎn)速、攪拌時(shí)間及攪拌槳角度，確保每顆藥片的有效成分含量偏差降低，大大提高藥品的一致性，從源頭保障藥品質(zhì)量穩(wěn)定性。

2 質(zhì)量管控：深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí) + 具身智能雙重把關(guān)，合規(guī)與效率雙向提升

國(guó)藥工程通過(guò)“深度學(xué)習(xí)視覺(jué)檢測(cè) + 具身智能全流程核驗(yàn)”構(gòu)建立體防線。在包裝外觀檢測(cè)環(huán)節(jié)，通過(guò)360°高清攝像頭捕捉藥品包裝缺陷，紙盒油墨的不均現(xiàn)象等，檢測(cè)效率較人工大幅提升，且將漏檢率控制在0.01%以下。針對(duì)包裝密封性，機(jī)器學(xué)習(xí)深度挖掘歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)，優(yōu)化負(fù)壓測(cè)試、泄漏測(cè)試的參數(shù)組合。

搭載機(jī)械臂的機(jī)器人可自主抓取待檢包裝，先通過(guò)視覺(jué)模塊完成外觀拍照，再用精密傳感器執(zhí)行密封性測(cè)試，最后掃描標(biāo)簽信息與生產(chǎn)系統(tǒng)比對(duì)，自動(dòng)識(shí)別批號(hào)打印錯(cuò)誤、有效期格式不符等問(wèn)題，全程無(wú)需人工干預(yù)，檢測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳追溯系統(tǒng)，完全符合GMP對(duì)“全過(guò)程可追溯”的要求。

3 供應(yīng)鏈與倉(cāng)儲(chǔ)：智能規(guī)劃穿透全鏈條，降本增效看得見(jiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)分析歷史訂單和流行病數(shù)據(jù)，精確預(yù)判原輔料需求波動(dòng)，提前做好供應(yīng)鏈調(diào)整，避免資金占用與生產(chǎn)斷供風(fēng)險(xiǎn)。在生產(chǎn)計(jì)劃排程方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線優(yōu)先級(jí)，確保緊急訂單按時(shí)交付。倉(cāng)儲(chǔ)物流中，機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)藥品特性自動(dòng)分配貨位，減少過(guò)期損耗，優(yōu)化藥品流轉(zhuǎn)效率。在醫(yī)藥冷鏈物流中，深度學(xué)習(xí)可結(jié)合實(shí)時(shí)路況和冷鏈車(chē)溫度變化等因素，為疫苗配送規(guī)劃最佳路線，確保藥品始終處于適宜溫度環(huán)境，提升物流效率。

4 設(shè)備管理：預(yù)判 + 自主運(yùn)維，讓生產(chǎn)線“不停機(jī)”

制藥設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行直接影響生產(chǎn)連續(xù)性，通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)性維護(hù) + 自主修復(fù)”雙重保障。機(jī)器學(xué)習(xí)分析設(shè)備軸承的振動(dòng)頻率、表面溫度等數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障預(yù)警模型，可提前4-6周預(yù)判軸承磨損趨勢(shì)，準(zhǔn)確率達(dá)92%，讓企業(yè)有充足時(shí)間采購(gòu)備件、安排計(jì)劃性維修，減少非計(jì)劃停機(jī)。

在設(shè)備異常診斷環(huán)節(jié)，深度學(xué)習(xí)算法能精準(zhǔn)解析振動(dòng)數(shù)據(jù)的“異常密碼”——通過(guò)對(duì)比正常運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)頻譜，快速識(shí)別“齒輪嚙合頻率突然升高”“軸承外圈故障特征頻率出現(xiàn)”等異常模式，定位故障部件，避免盲目拆解設(shè)備造成的二次損傷。

5 可持續(xù)發(fā)展：AI助力綠色生產(chǎn)，降碳與效益雙贏

在“雙碳”目標(biāo)指引下，深度學(xué)習(xí)賦能廠區(qū)能源系統(tǒng)，自動(dòng)優(yōu)化光伏發(fā)電與儲(chǔ)能設(shè)備的聯(lián)動(dòng)，降低外購(gòu)電比例，減少碳排放。針對(duì)廢溶劑回收難題，機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化蒸餾工藝，提升回收率并減少能耗，推動(dòng)環(huán)保效益與經(jīng)濟(jì)效益并行。

未來(lái)展望

持續(xù)創(chuàng)新，引領(lǐng)醫(yī)藥行業(yè)智能制造升級(jí)

目前，在國(guó)藥工程承建的某知名藥企，具身智能人形機(jī)器人已投入搬運(yùn)、說(shuō)明書(shū)上料場(chǎng)景，基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也已應(yīng)用于包裝生產(chǎn)線。未來(lái)，國(guó)藥工程將持續(xù)深化AI技術(shù)與場(chǎng)景的融合創(chuàng)新，以行業(yè)責(zé)任與專(zhuān)業(yè)擔(dān)當(dāng)，與醫(yī)藥行業(yè)伙伴共同探索智能制造的更多可能，為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入持久動(dòng)力。

國(guó)藥工程供稿