面对高水平的需求和破坏性的市场条件下,药品制造商,像其他asset-intensive行业,关注技术驱动敏捷性和盈利能力,同时有助于确保供应安全
这些挑战可以通过数字化有效地加以解决,报告Gerardo穆尼奥斯,AspenTech产品营销经理。
制药公司可以做出更明智的决策模型的结果对不同的场景,考虑资产利用率,改变供需,产品线定价和其他因素影响质量、盈利能力和交付。
通过迁移到混合建模方法,他们可以利用第一原理的组合建模和人工智能和机器学习技术带来新的产品更快进入市场和支持决策来实现效率计划。
传统第一原理建模从科学家利用几十年的经验,研究人员和行业。这是一个已知的方法和准确的过程受人尊敬的能力关键asset-intensive工业过程,基于工程基础。
提取从模型生成更大的精度,操作数据是用来校准他们观察条件和性能,通常还需要相当长的时间,专业知识和经验。
混合模型使用人工智能和机器学习,除了第一原则,捕获未知或不可测的现象的细节,同时调整模型使用这个数据更容易改变工艺条件。
与传统的建模方法中,表达式(反应动力学)需要已知或提出优化其参数之前,机器学习算法学习如何预测可用操作的设备性能数据。
这将导致一个更高效的工作流程,使简单的校准新的操作条件下,除了一个模型,通常是更准确的在更广泛的条件。
人工智能和机器学习允许制造商建立一个模型分析更广泛的数据集时,利用先进的模型预测数据科学技术。结合工程原则和专业领域时,模型可以建立和维护比传统方法用更少的时间和精力。
其他关键的好处是混合植物的造型提供了更好的表示,使得该模型相关的更长一段时间。
这减少了使用资产优化建模的门槛要求更少的努力和专业知识。与连接的模型,工人成为自由执行高附加值和战略工作。
整个asset-intensive行业,有这种新方法的应用范围:从植物数字双胞胎对通过使用过程和实验室数据来帮助预测设备故障和优化流程。
这种混合建模方法使建立准确的,健壮的,和快速的高保真模型,可用于支持实时决策操作帮助制造商,反过来,优化设计,操作和维护资产。
新方法还有助于平衡盈利能力和可持续性。一方面,它可以帮助运营商反应更快速,更敏捷和作出明智的战略决策。
另一方面,它可以帮助他们做出选择,节省能源,减少周期时间,提高产品质量。混合模型,过程模拟的好处是扩展到传统上没有一个好的资产和流程模拟方法。
混合造型迅速崛起。运营商和制造商,不认为自己是早期用户可能看到这种方法的好处但是正在等待它变成成熟。
通过这样做,他们可能会错过最直接的方法会使他们受益。对于许多组织来说,现在的时间混合建模。他们不能让它通过。
