互聯網和新技術在智能制藥領域的應用

• 陳博 2023年7月28日 來源：中研網 1300 85
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工業互聯網通過對人、機、物的全面互聯，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型生產制造和服務體系。制藥企業可運用工業互聯網技術滿足工業資源的網絡互連、數據互通和系統互操作，逐步實現設備、工序和流程的智能化控制，達到毫秒級延遲的數據采集和傳輸水平

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一、工業大數據

工業大數據是工業領域產品和服務全生命周期數據的總稱。具體到制藥行業，工業大數據包括藥物研發、生產、物流、經營管理等各個環節中生成的全部數據，是企業發展寶貴的戰略資源，是推動企業數字化、網絡化、智能化發展的關鍵生產要素。2020年5月，工信部發布《關于工業大數據發展的指導意見》，為數據匯聚、數據共享、數據應用、數據治理、數據安全和產業發展指明了方向。

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企業應當由管理層牽頭，從上到下加強對工業大數據的認識，加大對軟硬件設施投入和人才引進培養，充分利用第三方資源降低成本投入，解決工業大數據應用中可能存在的“不想用”、“不會用”、“不敢用”的問題。在研發層面，通過對健康大數據的挖掘，制藥企業可以更好地感知市場需求；通過上市后藥物使用數據的收集和分析，制藥企業可以更好地指導新適應癥的開發；通過比對藥物在細分患者群體中的療效和安全性數據，制藥企業可以開發生物標記物，指導精準用藥。在生產和質量管理層面，制藥企業可以通過追溯性回顧識別和控制影響藥品質量的關鍵因素；通過對人、機、料、法、環、測等信息的智能化分析實現主動調整。

二、工業互聯網

工業互聯網通過對人、機、物的全面互聯，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型生產制造和服務體系。制藥企業可運用工業互聯網技術滿足工業資源的網絡互連、數據互通和系統互操作，逐步實現設備、工序和流程的智能化控制，達到毫秒級延遲的數據采集和傳輸水平。工業互聯網的實施包括可以分階段進行。

三、云計算

云計算以互聯網為中心，提供快速且安全的數據計算與存儲服務，幫助用戶隨時隨地、按需、便捷地使用共享的計算設施、存儲設備、應用程序等資源。云服務包含基礎架構即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）三種模式。基礎架構即服務中，供應商為企業提供服務器、存儲器和網絡計算資源。平臺即服務中，供應商為企業提供云環境，用于應用的開發、管理和交付。軟件即服務中，供應商為企業提供對云端軟件的訪問。用戶無需在本地安裝應用，而是通過Web或API訪問部署在遠程網絡中的應用。

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靈活運用云計算技術，可以幫助制藥企業在信息化建設的初期大幅降低資金和人員投入。比如，在數據規模較小的情況下，使用云計算存儲器、交換機等硬件資源，按需付費，可以避免自有資源空置帶來的額外成本。同時，云計算可以幫助制藥企業降低信息部門的運維投入，從而更好地把有限的人力資源集中在智能制造系統規劃和建設等具有更高附加值的工作中。

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此外，云計算在制藥企業的應用場景貫穿藥物的全生命周期。在研發領域，云計算可以幫助制藥企業極大縮短藥物研發周期、降低研發成本、控制研發風險。比如通過在云端進行高效模擬輔助分子和晶型的篩選，基于云計算平臺的臨床試驗和數據分析加速臨床試驗進程。在營銷領域，制藥企業可以構建供應鏈協同平臺，實現數據在云端的水平流動。在物流領域，可以構建運輸云，實現制造企業、第三方物流公司和客戶的三方信息共享，并提高車輛往返的載貨率，對冷鏈物流等具有更高要求的物流操作進行全程監控。

四、人工智能

人工智能在制藥工業中的應用還處于初期階段，但是前景廣闊。在研發環節，已經有一定信息化基礎的制藥企業可以使用人工智能算法輔助藥物的分子設計和合成路線設計。比如，MIT研究人員通過人工智能軟件提出合成分子方法路徑，然后由化學家審查這條路線并將其細化為化學“配方”，最后由機器人平臺根據這些配方自動組裝硬件并執行反應構建分子。

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在生產和物流環節，制藥企業可以利用機器學習技術挖掘產品缺陷與歷史相關數據之間的關系，形成控制規則，從而減少產品缺陷。同時人工智能技術能夠幫助制藥企業集成專家經驗，形成知識的固化與傳承。

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其次，機器視覺、手勢識別等人工智能技術與工業機器人深入融合，可以代替操作人員進行復雜工作場景的判斷和復雜工序的執行。此外，人工智能算法可以幫助制藥企業科學規劃物料需求與生產排程，減輕計劃人員的工作量，同時提高生產資源的利用效率。

五、數字孿生

數字孿生是指在利用數字化技術營造與現實世界對稱的數字化鏡像。數字孿生充分利用物理模型、傳感器數據、運行歷史數據，在虛擬空間中完成物理對象的完整映射。從數據源獲得的信息越多，形成的仿真模型就越生動逼真。

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數字孿生可以輔助制藥企業的工廠建設。一般情況下，應在規劃階段完成廠房及生產線的數字化模型，在虛擬空間中對工廠進行仿真模擬，將真實參數傳給實際的工廠建設過程。工廠建成之后，數字孿生可以幫助企業實現異地工廠的管理，保證廠區之間的質量一致性。此外，數字孿生模型可以用于設備設施的預防性維護。從傳感器獲取的數據實時傳輸到數字孿生模型中，幫助企業預先識別和解決潛在故障。數字孿生技術在藥物研發領域也有所應用，比如通過數字孿生產生的患者模型可以輔助新化合物的評價，加速藥物研發過程。

六、邊緣計算技術

制藥企業可以采用邊緣計算技術采集數據信息，在本地進行實時處理和預測，也可將本地提取的特征數據傳輸給云端大腦，能在輕量化上云的同時保證藥品的配方和工藝參數等數據的保密性。制藥企業還可以利用邊緣計算的優勢，第一時間進行設備故障隱患預判，發現潛在故障。再基于大數據技術對設備進行全面分析，了解設備各部件的“健康指標”，優化邊緣分析模型，實現設備預測性維護。

七、數字化交付

數字化交付是數字化工廠和智能工廠的基礎，為工廠提供數據支持，實現資產可視化。在制藥工程項目全生命周期內簡化決策流程，提高決策準確性和全面性。搭建數字化交付平臺存儲和分析二維、三維設計數據、文檔及后期運維數據。制藥企業可根據實際需求在數字化平臺中定制數據，并進行后期運維數據分析。企業應當將數字化平臺與分布式控制系統（DCS）或監測控制和數據采集系統（SCADA）對接，采集現場控制數據及信息。同時，數字化平臺應當與生產執行系統（MES）對接，實現信息流互通。

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