在數(shù)字化浪潮推動下，機器學習作為人工智能的核心技術，正在重塑全球工業(yè)發(fā)展格局。該技術通過構建數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析系統(tǒng)，實現(xiàn)自主知識發(fā)現(xiàn)與決策優(yōu)化。
在制藥這一具有嚴格質(zhì)量規(guī)范的特殊工業(yè)領域，機器學習技術正掀起生產(chǎn)范式的深度變革。以DeepSeek為代表的認知智能大模型，憑借其強大的模式識別與預測能力，為藥品研發(fā)、工藝優(yōu)化與質(zhì)量控制開辟了新路徑。迦南科技作為制藥裝備和整體解決方案供應商，已初步構建了"數(shù)據(jù)+算法+知識"三位一體的智能制藥解決方案，通過設備預測性維護、質(zhì)量實時控制與生產(chǎn)全局優(yōu)化三大核心模塊，推動制藥行業(yè)向智能化4.0時代邁進。
基于深度學習的設備健康管理系統(tǒng)
傳統(tǒng)制藥設備維護普遍存在"故障突發(fā)性強、停機損失大"的痛點。迦南科技的智能化設備運用機器學習算法，實時收集設備運行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、振動等。通過對海量歷史數(shù)據(jù)的分析建模，系統(tǒng)能夠精準預測設備可能出現(xiàn)的故障，提前發(fā)出預警，讓設備維護人員及時采取措施。
例如，在某制藥企業(yè)的實際應用中，一臺關鍵設備在運行時，系統(tǒng)監(jiān)測到其振動參數(shù)異常波動(振動速度RMS值異常上升至7.1mm/s，超過基線值2.3倍)。經(jīng)分析預測可能在 48 小時內(nèi)出現(xiàn)關鍵部件損壞，通過精準定位故障位置并預先生成維修方案。維護人員提前準備配件并進行維護，成功避免了一次可能導致生產(chǎn)停滯一周甚至發(fā)生安全生產(chǎn)事故的重大故障，大大降低了企業(yè)的生產(chǎn)損失。
質(zhì)量源于智能（QbI）的實時控制體系
藥品質(zhì)量關乎生命健康，容不得半點馬虎。針對制藥過程的質(zhì)量控制難題，迦南科技構建了基于聯(lián)邦學習的質(zhì)量預測網(wǎng)絡。該系統(tǒng)整合PAT(過程分析技術)在線檢測數(shù)據(jù)、MES生產(chǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)與LIMS實驗室數(shù)據(jù)，建立涵蓋23個關鍵質(zhì)量屬性(CQAs)的動態(tài)預測模型，利用機器學習模型預測藥品質(zhì)量。
在藥品生產(chǎn)過程中，一旦發(fā)現(xiàn)某些參數(shù)可能影響藥品質(zhì)量，系統(tǒng)會立即發(fā)出調(diào)整建議。某制藥廠在使用該系統(tǒng)后，藥品質(zhì)量不合格率從原來的 5% 降低至 1% 以內(nèi)，極大地提升了企業(yè)的市場競爭力。
智能生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化平臺
制藥生產(chǎn)過程是一個復雜的系統(tǒng)工程，生產(chǎn)設備與物流系統(tǒng)的協(xié)同對于提升生產(chǎn)效率節(jié)約人力成本至關重要。迦南科技生產(chǎn)智能化控制系統(tǒng)運用機器學習算法，采用改進的多目標優(yōu)化算法，對生產(chǎn)計劃、物料配送、設備運行狀態(tài)進行全面分析與優(yōu)化，實現(xiàn)生產(chǎn)效率與成本的最優(yōu)平衡。
通過合理安排設備生產(chǎn)順序和AGV等配送物料時間，配合數(shù)字孿生技術進行的虛擬試運行，減少了設備閑置時間和物料等待時間，生產(chǎn)效率大幅提升。據(jù)統(tǒng)計，采用該系統(tǒng)的制藥企業(yè)，生產(chǎn)周期平均縮短了 20%，生產(chǎn)成本降低了 15% 以上。
機器學習驅(qū)動的制藥過程智能化控制與優(yōu)化，為制藥行業(yè)帶來了革命性的變革機遇。通過構建智能預測、智能控制和智能決策系統(tǒng)，可實現(xiàn)制藥過程的全面優(yōu)化升級。未來，隨著5G、數(shù)字孿生等新技術的融合應用，制藥行業(yè)將加速向智能化、數(shù)字化方向邁進，為保障藥品質(zhì)量和提升產(chǎn)業(yè)競爭力提供有力支撐。迦南科技提供涵蓋藥品生產(chǎn)全生命周期的信息化解決方案，為制藥企業(yè)制定切實可行的實施路徑，分階段推進智能化升級，以實現(xiàn)質(zhì)量、效率和效益的全面提升。
