L'IA dans la fabrication pharmaceutique : optimisation de la production et du contrôle qualité

L'intelligence artificielle (IA) offre de nombreuses possibilités dans l'industrie pharmaceutique, de l'optimisation de la conception et du contrôle des procédés à la prévision des résultats des essais cliniques. Cependant, il existe un domaine de l'industrie pharmaceutique où l'IA n'a pas été rapidement adoptée, bien qu'il soit le plus crucial : fabrication pharmaceutique.

La fabrication est un processus clé dans l'industrie pharmaceutique car la production globale des procédés de fabrication détermine les ventes et les revenus possibles de l'entreprise pharmaceutique pour le trimestre à venir. La fabrication comprend principalement deux étapes : la production et le contrôle qualité. Intéressant, l'IA offre des possibilités exceptionnelles dans les deux domaines suivants : optimisation de la production et le contrôle qualité. Voici comment fabrication assistée par IA peut être bénéfique pour les entreprises pharmaceutiques.

Le rôle de l'IA dans la fabrication pharmaceutique

Optimisation des procédés

L'optimisation de la production est un processus continu et crucial dans l'industrie pharmaceutique car il garantit moins d'immobilisations d'équipements, une faible perte de produit, moins de produits défectueux et une haute qualité de fabrication. Compte tenu de son importance, les chercheurs internes cherchent toujours des moyens d'optimiser la production, ce qui est une tâche chronophage. Toutefois, cela peut être simplifié grâce à l'IA. L'IA présente plusieurs applications prometteuses dans l'optimisation des procédés :

1. Maintenance des équipements : Les arrêts imprévus des équipements perturbent la production, entraînant des retards d'expédition et des coûts plus élevés. En fournissant des données historiques provenant des capteurs d’équipement et journaux de gestion, l'IA peut être utilisée pour prévoir les temps de maintenance et les éventuelles défaillances d'équipement. Elle peut prédire les schémas d'usure des équipements, garantissant que la maintenance soit effectuée rapidement, ce qui prolongera non seulement la durée de vie des équipements mais réduira les risques d'arrêt/retard de production.

2. Optimisation des procédés : Bien que les paramètres de procédé soient optimisés au niveau du laboratoire, ils doivent être ajustés une fois le procédé porté à l'échelle de production. À cet égard, des jumeaux numériques peuvent être utilisés pour simuler les procédés et décider des paramètres. Après la configuration initiale, l'IA peut optimiser davantage le procédé en analysant les données en temps réel, ce qui augmentera l'efficacité de la production et pourra réduire la variabilité entre lots. Par exemple, Pfizer utilise déjà l'analytique prédictive pour optimiser et rationaliser la production.

3. Interdépendance : processus de fabrication pharmaceutique comprennent plusieurs étapes interdépendantes. Par exemple, les intermédiaires doivent être isolés et traités avant de pouvoir être utilisés dans les étapes suivantes. Cependant, cette interdépendance augmente les coûts de main-d'œuvre et diminue l'efficacité. Les systèmes d'IA peuvent coordonner et même automatiser ces processus, réduisant l'intervention humaine requise.

4. Surveillance en temps réel : La surveillance traditionnelle des procédés repose fortement sur des prélèvements et analyses manuels. En plus d'être chronophage, ce processus retarde également les modifications. Lorsqu'une erreur est identifiée, le lot a déjà été fabriqué. Ainsi, des capteurs alimentés par l'IA peuvent être intégrés pour surveiller en continu les indicateurs de production. Les données obtenues peuvent ensuite être introduites dans des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier d'éventuels écarts et déclencher les alertes nécessaires.

5. Réduction des déchets et durabilité : L'IA peut également réduire la production de déchets. fabrication assistée par IA peut suggérer des ajustements aux procédés existants pour réduire les déchets, par exemple en minimisant l'utilisation de solvants ou en optimisant la consommation d'eau. Cela soutiendra les objectifs de durabilité de l'entreprise pharmaceutique et l'aidera à réduire les coûts des matières premières.

Contrôle qualité

Contrôle qualité est une autre étape clé dans la fabrication pharmaceutique ; elle garantit que la qualité et l'efficacité du produit final répondent aux normes établies par les autorités réglementaires. Ainsi, en plus de optimiser la production, l'IA peut également améliorer le contrôle qualité dans la fabrication pharmaceutique. Voici quelques cas d'utilisation de Contrôle qualité piloté par l'IA :

1. Détection des défauts : La détection des défauts traditionnelle repose sur l'inspection manuelle, qui est lente, incohérente et sujette aux erreurs. Les systèmes de vision alimentés par l'IA peuvent analyser des images haute résolution des produits pour identifier tout défaut physique du produit, tels que des fissures, un mauvais étiquetage et une décoloration. Cela réduira le temps d'inspection et les erreurs.

2. Cohérence des lots : De petites variations des matières premières, comme la couleur et le poids, et des conditions environnementales, comme la température et l'humidité, peuvent entraîner des incohérences entre les lots. Toutefois, ces changements peuvent être trop faibles pour être détectés visuellement. Ainsi, des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données de toutes les étapes de production pour identifier les écarts. Ensuite, des ajustements en temps réel peuvent être effectués pour garantir la cohérence d'un lot à l'autre.

3. Surveillance en temps réel : La vérification de qualité la plus critique est la vérification post-production. Cependant, à ce stade, le lot de produit a déjà été fabriqué. Si un défaut/écart est détecté, l'ensemble du lot peut devoir être mis au rebut. Ce problème peut être évité en intégrant des capteurs compatibles IA et des dispositifs Internet of Things (IoT), qui peuvent collecter des informations en temps réel comme la concentration de l'ingrédient actif et la teneur en humidité, puis les analyser pour identifier les écarts. Les problèmes potentiels peuvent être mis en évidence immédiatement, permettant de prévenir les problèmes tôt dans le cycle de production.

Technologies IA dans la fabrication pharmaceutique : principales technologies alimentées par l'IA utilisées dans la fabrication pharmaceutique

L'IA présente des cas d'utilisation uniques et bénéfiques dans la fabrication pharmaceutique. Différentes technologies alimentées par l'IA peuvent être utilisées pour optimiser la production et assurer le contrôle qualité. Voici cinq principales technologies alimentées par l'IA qui ont un fort potentiel dans la fabrication pharmaceutique.

Contrôle avancé des procédés (APC)

Le contrôle avancé des procédés (APC) utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour contrôler des processus de fabrication complexes tels que le mélange, la granulation et la séparation. L'APC peut ajuster les contrôles d'environnement tels que la température, le pH et l'humidité pour maintenir des conditions optimales tout au long de la production, garantissant une qualité constante entre les lots et minimisant les pertes.

Jumeaux numériques

Un jumeau numérique est une plateforme de simulation qui crée une réplique virtuelle exacte d'un objet ou d'un processus réel. Les jumeaux numériques peuvent être utilisés pour créer des simulations de processus avant leur montée en échelle ou leur réduction, ou lorsque le processus passe du laboratoire à la production. Ils peuvent également être utilisés pour optimiser la production les processus actuellement utilisés dans les installations. Cet outil peut améliorer le dépannage, faciliter les efforts d'optimisation et réduire les retards dus aux pannes d'équipement et aux défauts de procédé.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est un excellent outil alimenté par l'IA qui peut être intégré dans tous les aspects de la fabrication pharmaceutique. Cependant, il est le plus utile en production, où il peut être utilisé pour prévoir les besoins de maintenance et les perturbations possibles. En utilisant des données historiques sur la maintenance des équipements, des capteurs précis et l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive peut prévoir les schémas d'arrêts d'équipement et de retards de production. Par conséquent, cela aidera le personnel à optimiser les calendriers de maintenance, réduisant les temps d'arrêt.

Systèmes automatisés de manutention des matériaux

Les systèmes automatisés de manutention des matériaux, alias robots pilotés par l'IA, peuvent être utilisés pour transférer les matériaux, emballer les produits et remplir les flacons. Bien que nombre de ces applications aient déjà été réalisées, beaucoup ne le sont pas encore ; par exemple, le remplissage des flacons est souvent encore effectué manuellement. En outre, les systèmes automatisés de manutention des matériaux peuvent également transférer des intermédiaires d'une étape de production à une autre, réduisant le risque de contamination et les coûts de main-d'œuvre.

IoT

L'IoT avec intégration IA peut être utilisé pour la surveillance et le contrôle en temps réel des processus. Ceux-ci peuvent être utilisés pour surveiller les paramètres de production en temps réel et effectuer les changements nécessaires. De plus, des signaux d'alerte peuvent être émis immédiatement si un paramètre dévie de manière significative, et la production peut être arrêtée pour s'assurer que le problème est pris en charge. Cela contribuera à améliorer la conformité réglementaire et à réduire les chances de fabriquer des produits de mauvaise qualité.

Cependant, bien que l'IA ait de nombreux cas d'utilisation dans les processus de fabrication pharmaceutique, elle n'a pas été adoptée par de nombreuses entreprises pharmaceutiques. Voici quelques défis qui freinent l'application de l'IA dans la fabrication pharmaceutique.

Défis pour l'IA dans la fabrication pharmaceutique

Intégration insuffisante des pratiques de gestion des données

La numérisation des processus de fabrication, en particulier la surveillance et le contrôle en temps réel, générera beaucoup d'informations sur un procédé et un produit. Cela augmente la quantité de données générées en accroissant la fréquence d'enregistrement et le type de données consignées. Cependant, si la quantité de données brutes collectées augmente considérablement, la gestion des données doit également être améliorée. Par exemple, l'intégrité, la conformité réglementaire et la pertinence des données générées doivent être correctement gérées avant qu'elles puissent être utilisées. 

De plus, les données doivent être stockées de manière structurée pour garantir une récupération et une analyse simples afin d'aider à la prise de décision. Les systèmes et pratiques de gestion des données actuels peuvent ne pas être à la hauteur de cette exigence, et les entreprises peuvent devoir ajuster leurs pratiques de gestion des données pour rendre les données obtenues utiles.

Surveillance des données de fabrication pharmaceutique

La plupart Fabrication assistée par IA outils reposent sur l’informatique en cloud ou en périphérie. Le logiciel qui contrôle ces outils peut être sur site, mais les données générées et d’autres fonctions logicielles (par ex., mises à jour de version) seront hébergées sur des systèmes de gestion de données tiers. Dans de telles situations, il est difficile de gérer l’intégrité et la qualité des données. 

Bien que les agences réglementaires autorisent le recours à des tiers pour de telles fonctions, les accords peuvent ne pas couvrir correctement la sécurité des données, entraînant des défis réglementaires. Par exemple, les interactions entre les applications cloud et IoT et les systèmes de contrôle/monitoring des processus en temps réel peuvent rendre difficile l’établissement de la traçabilité des données, soulevant des questions relatives à la sécurité des données.

Directives peu ambitieuses

De manière réaliste, les grandes entreprises pharmaceutiques peuvent développer des modèles d’IA individuels pour la fabrication. Cependant, compte tenu du cadre réglementaire strict de l’industrie pharmaceutique, leur mise en œuvre est complexe. De plus, comme la plupart des modèles d’IA peuvent évoluer en raison d’un apprentissage continu, il est difficile de déterminer quand un modèle d’IA a tellement évolué qu’il nécessite une notification réglementaire. 

Par conséquent, des directives claires doivent être élaborées spécifiquement pour l’utilisation de l’IA dans la fabrication pharmaceutique. L’élaboration de ces directives pourrait faciliter l’adoption de l’IA dans l’industrie à mesure que les entreprises comprendront mieux ce qui est attendu d’elles et comment elles peuvent rester conformes tout en intégrant de nouvelles technologies.

Résoudre ces défis est la clé de l’intégration de l’IA dans la fabrication pharmaceutique. Cependant, ces défis, en particulier les questions de conformité réglementaire, ne sont pas facilement surmontables. Les entreprises pharmaceutiques doivent démontrer une preuve de concept avant que l’IA puisse être intégrée avec succès dans leurs processus de fabrication.

Conclusion

L’IA dans la fabrication pharmaceutique est encore en développement. Elle présente de nombreux avantages et cas d’utilisation : elle peut simplifier le contrôle qualité en temps réel, prévenir les défauts de lot, détecter précocement les pannes dans le cycle de production, et bien plus encore ! Cependant, bien que de nombreuses technologies alimentées par l’IA puissent être adoptées pour réaliser ces cas d’utilisation uniques, telles que l’analytique prédictive et le machine learning, peu d’entreprises y ont investi. Nous pensons qu’il s’agit d’un domaine de croissance potentiel, une direction dans laquelle les entreprises pharmaceutiques devraient envisager d’investir malgré les obstacles importants, car, finalement, cela se traduira par des revenus.

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Foire aux questions

1. L’IA peut-elle améliorer l’efficacité de la fabrication pharmaceutique ?

Oui ! L’IA peut améliorer l’efficacité de la fabrication pharmaceutique en prédisant les résultats, en automatisant la prise de décision, en réduisant les temps d’arrêt des équipements, en optimisant la production et en analysant les données en temps réel.

2. La mise en œuvre de l’IA dans la fabrication pharmaceutique est-elle coûteuse ?

La mise en œuvre de l’IA dans la fabrication pharmaceutique peut entraîner des coûts importants en raison des investissements dans la technologie et de la formation des employés. Cependant, ses bénéfices à long terme peuvent l’emporter sur les coûts.

3. Les mêmes outils d’IA peuvent-ils être utilisés dans différentes entreprises pharmaceutiques ?

Les outils d’IA ne peuvent pas être facilement utilisés dans différentes entreprises pharmaceutiques car chacune a des produits et des processus uniques. En fin de compte, même si le processus est le même, les paramètres réels varient et un ajustement est nécessaire.