生物制藥企業如何建成智能化工廠？

制藥行業是我國智能化水平重點提升的十大領域之一——隨著“工業4.0”、“中國制造2025”等戰略的不斷推出，越來越多的制藥企業開始重視自動化和數字化在工廠建設方面的重要性。

想要建設生物制藥智能化工廠，僅僅只是配備信息化系統還遠遠不夠，因為它是一個更加全面的概念——即 “面向藥品生產從原料到包裝的全流程環節，以高端智能裝備為基礎，利用信息化、大數據、云處理等先進技術，與藥品生產工藝要求高度集成，實現智能化生產的新型工廠”。它需要同時滿足生產運營的柔性、高效、高質量、安全（GMP）、節能環保等要求，并能通過互聯網與供應商、客戶等外部資源聯系，實現“云”制造。

“工欲善其事，必先利其器”。目前，為建成智能化工廠，生物制藥企業除了在科技創新上下功夫外，還不斷向智能制造邁進，以期實現產業的智能化。未來，數字化和智能化將成為生物制藥企業降本增效與擴大產能的重要手段，并推動生物制藥企業的發展邁入快車道。本文將從“制藥企業智能制造系統基本架構搭建”、“計算機化驗證系統管理”、“制藥智能工廠的未來展望”三個維度，深入闡述在工業4.0 時代，生物制藥企業智能化工廠的解決方案。

制藥企業智能制造系統基本架構搭建

根據《中國制藥工業智能制造白皮書（2020 年版）》，制藥企業智能制造的系統架構包括設備層、控制層、業務管理層、經營管理層4 個方面，如圖1 所示。

圖1 制藥企業智能制造系統架構

設備層，一般由單體硬件組成，具體包括基于指令的自動化操作設備、儀表及傳感器等。設備層負責執行具體的生產作業，并為生產過程控制生成、提供底層數據。

控制層承擔與設備層對接，數據收集、整合設備層等有關數據的職責，是智能制造的信息化管理基礎。企業可以通過數據整合在控制層初步實現可視化管理。此外，可以在控制層按需配置初級的跨設備管理系統，實現小范圍的自動化運行。

業務管理層，通過生產制造執行系統（MES）、倉儲管理系統（WMS）、實驗室信息管理系統（LIMS）、質量信息管理系統（QMS）等系統的單項建設與系統間集成，實現智能制造業務管理一體化應用。

經營管理層，它橫跨于其他系統之上，貫穿研發、生產、質量和物流全流程，是制藥企業實現全局優化的管理需求的關鍵。業務管理層、控制層和設備層各系統間的全面互聯互通是經營管理層發揮智能決策作用的重要前提。

實現智能化制藥工廠的關鍵技術包括：企業物聯網；生產設備智能化、工作站化；機器人技術及智能傳感器技術的應用；符合制藥行業特點，滿足GMP 要求的智能化管理系統；能進一步優化生產，提高企業整體運營效率的大數據分析技術；云計算技術應用；互聯網與智能化工廠的融合；數據安全技術等。

智能化制藥工廠的基礎物聯網是以工業以太網、無線工業以太網為標準，以環形拓撲網絡為結構，每一個節點都可以從網絡上獲取、發送信息，并將傳感器、控制器、設備、人員、軟件和產品等聯系在一起，形成人與物、物與物的相聯，通過物聯網，打通藥廠生產的全流程數據鏈，實現大數據分析及生產過程的智能管理。

智能化制藥工廠云服務主要可以分為IaaS (Infrastructure as a Service，基礎設施即服務)、PaaS(Platform as a Service，平臺即服務)、SaaS (Software as a service，軟件即服務)。這三者的差別可以通過舉例來輔助理解：

1.IaaS，即當藥企進行中試放大的時候，由服務商提供廠房、設備、動力這些基礎設施，藥企自己來做中試；

2.PaaS，即當藥企進行中試放大的時候，服務商除了會提供基礎設施，還會順便購買輔料，并提供人員進行中試放大，藥企只需要提供原料和配方；

3.SaaS，就是只做藥品上市許可持有人（MAH），服務商承包所有工作，企業可以直接拿到產品去出售。

計算機化驗證系統管理

國家提出的工業4.0 布局中包括機器人、高端智能設備、大數據及云的信息化和計算機化系統驗證服務。在這4 個核心戰略里，其中最為重要的一項就是計算機化系統驗證服務。制造行業有一句重要的質量口號：沒有被記錄下來的一切都是謊言。計算機化系統驗證是從計算機化系統驗證V模型（如圖2 所示）演變過來的，相比之下模型更加細化，并加入了驗證文檔。計算機化系統驗證實施的詳細內容如表1 所示。

圖2 計算機化系統驗證V 模型

表1 計算機化系統驗證實施內容

（續）

制藥智能工廠的未來展望：軟核心與硬核心

對于制藥企業來說，建設智能化工廠的主要目標包括：設備/生產過程/產品/管理全方位滿足GMP 要求；用智能化生產設備實現更高效、高質量的生產；利用機器人技術代替人工，提高效率，節約成本，并滿足潔凈、無菌生產環境的需求；智能化管理系統與設備的融合，實現柔性化、定制化生產，保證企業批量生產盈利；利用大數據分析，進一步優化生產，提高企業整體運營效率；產品智能化，實現周期可追溯；利用云及互聯網技術實現遠程智能服務、智能物流；實現工廠之間、工廠內部生產全流程的高度集成。

生物制藥智能化工廠的硬核心是生產裝備智能化。首先，現有裝備應進行智能化升級，即設備升級為工作站。每個工作站是由若干個設備組成，組成了局部的信息物理系統（CPS），能自主地完成生產工作。工作站之間可實現信息互聯、自我整定、自我動作調解。工作站可以從管理系統獲取相關的生產指令，并智能調整各設備的動作，這些都是互聯的優勢。其次，應使用機器人替代機械設備。應用場景之一是在無菌潔凈環境中，機器人可以實現在無菌制劑灌裝瓶傳送過程中對產品進行檢測及快速處理；還可實現在膠塞清洗滅菌轉運后，與灌裝系統的無菌對接；另外，泡罩機器人和預灌封一體機機器人也已得到了廣泛應用。應用場景之二是在搬運、上下料、碼垛等倉儲物流方面。最后，應采用具有物聯網的智能傳感器及視覺系統使產品智能化。通過接入企業物聯網，可隨時感知其他設備的狀態，實現生產過程及工藝的自動調整；監控數據、報表等可實時傳輸到智能生產管理系統，與產品批次實時統一，單一的設備就此變成了模塊化的工作站。

生物制藥智能化工廠的軟核心是智能化管理系統。如果制藥企業已經配備了很多的管理系統，那么進行合規、有效的管理是非常重要的。軟核心亟需解決的問題是建設安全高效的數據庫。一個智能化工廠必須擁有一個大數據存儲中心，進行大量數據采集和數據存儲，并有安全的保障。這個安全保障是多方面的，既包括可防止數據庫不被病毒攻擊，本身可以安全穩定地運行，也包括對公司質量管理全方位的監督。另外，確保數據的真實可靠性保證也異常重要。具體操作包括：在采集時，通過采用傳感器及智能設備來代替人工錄入；在存儲時，則可以運用大數據技術、加密技術、冗余技術、數據備份等方法；在數據分析時，確保各功能分析模塊滿足GMP 認證要求；在數據操作時，進行嚴格的登陸管理、操作權限管理；在數據記錄/輸出時，有電子簽名。

除此之外，智能化工廠的實施也面臨著諸多的難點。第一個難點就是標準化。它包括企業物聯網標準化、管理系統模塊標準化、功能標準化、生產過程標準化及管理產品的標準化。目前要工廠做到每個工序都進行標準化，還較為困難。第二個難點就是安全，即信息安全、產品安全和生產過程安全。第三個難點就是打造一個智能化工廠的成本非常高昂，所以進行良好的成本控制非常重要。

制藥智能工廠實際案例

目前，國內眾多領先的生物制藥企業已經開始布局智能化工廠。例如，抗體藥物CDMO 新銳企業白帆生物，2020 年就在上海的臨港新片區建成了智能化無交叉生產基地并投產。該基地符合中國GMP、美國GMP以及歐盟GMP 標準，生產規模最高可達12 000 l。秉承著“質量源于設計”的理念，白帆臨港基地在設計之初，就以打造智能化工廠為目標，首創NONCROS?無交叉抗體技術，配備了全球一流的智能化設備和管理系統，實現了高效的自動化生產和電子化管理，可保障合作客戶臨床前藥學研究、臨床研究、商業化生產等各階段項目高效率和高標準的交付。

相信在未來，走向智能化將有效賦能制藥企業長遠發展，構建企業的核心競爭力，為企業發展提供有力支撐，并且協同行業上下游助推中國創新生物藥物的發展。