인싸직딩 잡학박사의 스토리

Visual inspection은 제약 제조 공정에서 어려운 단계다. 특히 기포를 완전히 제거할 수 없어 입자와 구별하는 데 문제가 있는 점성이 있는 특성이 까다로운 제품에 대해서는 더욱 그러하다. 그러한 경우 검출과 불 검출의 균형 잡힌 운영 수준을 달성하기 위해서는 Vision algorithms에 대한 긴 개발 및 최적화 시간이 요구된다. 인공지능은 이러한 개발 기간을 단축하고 원하는 결과를 보다 신속하게 최적화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 즉, 궁극적으로 양질의 제품을 공급하는 제약업체와 이를 공급받는 환자 모두에게 윈-윈(win-win) 상황이다. Inspection 전 제품을 준비할 수 있는 individual spin unit, High resolution digital camera, ..

제약 및 생명 공학 분야에서 견고한 제조 공정을 어떻게 얻을 수 있을까? 이론적 대답은 프로세스를 특성화하는 동적 상태 방정식을 설정하기 위해 시스템을 결정하는 모든 관련 변수와 상수를 고려해야 한다. 그러나 사용 가능한 데이터가 항상 전체 정의를 설명하는 것은 아니기 때문에 물리적, 화학적 및 공학적 법칙에 따라 근사치를 만들도록 강요한다. 이론적 모델을 적용하기 위해 고려해야 하는 모든 변수의 실시간 데이터를 고려하는 것은 불가능하지는 않지만 많은 정보 소스가 일반적으로 통합되지 않거나 사용할 수 없기 때문에 어려운 작업일 수 밖에 없다. 이러한 상황은 산업환경에서 AI (Artificial Intelligence, 인공 지능)의 적용으로 크게 달라졌다. 2020 PDA Data Integrity W..

의약품 제조와 관련된 복잡성은 관련된 물질과 상호 연결된 공정의 본질적인 변동성으로 인해 바이오 의약품에서 크게 증가한다. 이러한 다변량 작업의 제어는 여러 요인으로 복잡한 반응을 해석 할 수 있는 고급 통계로 관리해야 한다. 관리해야 할 다양한 정보와 바이오 시스템의 민감도를 이해해야 할 필요성은 이 분야의 제조가 인공 지능 (A.I., artificial intelligence)의 이점을 얻을 수 있음을 시사한다. A.I.를 배우기 위해 PDA의 Process Validation Interest Group은 미래의 CPV(continued process verification)라는 실험 프로젝트에 착수했다. 이 프로젝트는 A.I.를 적용하여 발효 작업에서 CPV에 대한 표준 절차를 수립하는 것을 목표..