Digitalisierung und Process Analytical Technology (PAT) ohne Multimillionen Budget

Warum die meisten KI/ AI Initativen die Pharma Produktion nicht erreichen

Executive Summary

Digitalisierung und Process Analytical Technology (PAT) bieten Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil, indem sie eine präzise Steuerung der Produktion in Echtzeit ermöglichen. Statt großer Batchgrößen haben sie flexible, kleine Produktionsslots, die Kosten senken und Risiken wie Qualitätsprobleme, Lagerabschreibungen und komplexe Produktionsplanung minimieren. Nutzen Sie vorhandene Maschinendaten und Qualitätskontrollen aktiv für Prozessoptimierungen ! Mit einfachen, maßgeschneiderten Tools und schrittweisen Umsetzungen reduzieren Sie Investitionen, GMP-Risiken und Implementierungszeiten. So steigern wir Qualität, senken Kosten und erhöhen die Effektivität und Effizienz Ihrer Produktion nachhaltig, ohne riesige Budgets und in kleinen übersichtlichen Teilprojekten. Keine Riesenprojekte, sondern klare, rasche Umsetzung unter Kostenkontrolle!

Mit Digitalisierung und PAT sind hier Technologien gemeint, die Prozesse modellieren können. Auf mathematischen und statistischen Grundlagen werden damit physikalische und chemische Vorgänge beschrieben. Nicht gemeint sind hier LLM Modelle wie ChatGPT etc.

Die Digitalisierung der pharmazeutischen Produktion und Herstellung ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Warum?

Digitalisierung und PAT eröffnete Möglichkeit die Produktion bereits während der Herstellung genau zu kontrollieren und noch wichtiger-zu steuern! Erst dadurch eröffnet sich die Möglichkeit für flexible Batchgrößen, sehr schnelle Produktwechsel und kontinuierliche Produktion.

Das Grundproblem unserer Herstellung in vielen Firmen, ist die Optimierung auf maximale Batchgrößen. Damit versucht man die administrativen Kosten (Einkauf von Materialien, interne Abwicklung von Aufträgen, Freigabekosten etc.) möglichst gering zu halten, weil diese alle auftragsbezogen sind. Weniger, dafür aber große Aufträge, minimieren diese Kosten.

Diese Strategie hat mehrere Gefahrenstellen

• ein erhöhtes Risiko, wenn Qualitätsparameter nicht in Ordnung sind: es ist sofort ein sehr großes Produktvolumen betroffen, das dann gesperrt legt und nicht verkauft werden kann
• die Produktionsplanung ist kompliziert: wenn ein Batch fünf Tage durchlaufen soll, ist in vielen Firmen diese Produktion Nummer an sehr wenigen Wochen im Jahr möglich. Alle Wochen die Feiertage enthalten fallen automatisch weg, da man die fünf Tage nicht abdecken kann. Diese Produktion muss immer an einem Montag starten und an einem Freitag aufhören. Ergeben sich auch nur kleine Abweichungen zum Starttermin, muss die gesamte Produktion verschoben werden. In der Realität schafft man sich dann immer einen Puffertag vor dieser Produktion-der in den ursprünglichen Kalkulationen natürlich nicht berücksichtigt war. Auch ist eine Produktion während der typischen Ferienzeiten (Sommer, Winter, Ostern, Schulferien, Grippezeit – es bleibt nicht mehr viel!) immer mit großem Risiko verbunden oder ganz unmöglich, da die Mannschaft nicht vollständig ist.
• Große Batches funktionieren nur dann gut, wenn die Verkaufsplanung bzw. Verkaufsprognose fantastisch gut ist! Ist sie das immer?

Was meinen wir damit:
Der große Produktionsbatch wird üblicherweise direkt verpackt in die jeweilige Verpackung des Marktes/Landes. Bei Ländern mit großem Bedarf bzw. hohen Verkaufszahlen klappt das gut, bei Ländern mit kleinen Abrufzahlen liegen diese Packungen dann auf Lager. Relativ regelmäßig kommt es hierzu kräftigen Abschreibungen dieser Lagerbestände, da der Verkauf schleppender läuft als geplant oderdurch regulatorische Änderungen an der Verpackung, Beipackzettel oder anderen kleinen Änderungen, die Ware nicht mehr verkaufbar machen. Dazu kommt natürlich noch die Überlagerung, d. h. wenn die Ware unter zwei Jahre verbleibende Haltbarkeit fällt, muss meistens ein Rabatt gewährt werden.

 

Mit der großen Batch-Strategie fährt man ausgezeichnet, wenn die Verkaufszahlen sehr gut planbar sind und hauptsächlich große Märkte beliefert werden mit sehr kurzer Umschlagzeit: also fast nie.

Wir sehen es als wesentlich idealer an, kleine Produktionsslots effizient zu produzieren, und so der Nachfrage sehr genau folgen zu können. Damit minimiert man mögliche Abschreibungen der Ware wegen Überlagerung und zahlreichen regulatorischen Risiken (zum Beispiel Packungsänderung) oder Qualitätsrisiken.

 

Diese Idee zu diskutieren ist die eine Sache, sie aber effizient und kosteneffektiv voranzutreiben ist die wirkliche Herausforderung.

Liest man von Digitalisierung und PAT dann meistens im Zusammenhang mit millionenschweren Budgets und jahrelangen Entwicklungszeiten, gefolgt von Implementierungsproblemen. Das schreckt natürlich ab, da jeder in Verantwortung einen erheblichen Kosten und Ertragsdruck hat. Daher werden solche Projekte meist gar nicht angegangen.

Wir sind Fans kleiner und schneller Projekte, die leicht in einem überschaubaren Rahmen bleiben und daher gut kontrollierbar sind.

Was meinen wir damit konkret?

 

Nutzen der vorhandenen Daten

Anstatt alles neu zu erfinden, nutzen wir die bereits vorhandenen Daten! Alle Anlagen, alle Maschinen sind bereits mit Sensoren ausgerüstet. Diese Daten werden meistens nur zu ganz einfachen Kontrollzwecken verwendet, aber sehr selten zur Analyse der Qualität der Prozesse und zur Steuerung nicht nur der Maschinen sondern auch der Prozessleistung zur Produktherstellung. Was kann das konkret sein? Nahezu alle Anlagen verfügen über Pumpen oder für das Systeme für API, Excipients, Lösungsmittel. Haben Sie schon einmal versucht ihre Prozessschwankungsdaten mit den Prozessdaten ihrer Maschinen und Anlagen zu vergleichen? Also wie API Inhalts- Schwankungen ihrer Tabletten oder Kapseln oder Vials mit den Fördererschwankungen ihrer Pumpen oder anderer Transportsysteme zusammenhängen? Dieser Blick lohnt sich! 

Nutzen Sie Ihre QC Daten wirklich?

Die Eingangskontrollen der Rohstoffe und die Ausgangskontrollen der erzeugten Produkte, werden nur außerordentlich selten miteinander verknüpft. Obwohl sie doch eigentlich stark verknüpft sein müssten oder? Sowohl in Eingangskontrolle als auch in Ausgangskontrolle werden sehr spezifische Messungen (Gehaltsanalyse zum Beispiel oder Analyse der Nebenbestandteile bzw. Verunreinigungen) zusammen mit unspezifischen Analysen wie Farbe, pH-Wert, Schüttvolumen usw. durchgeführt.
All diese Analysen wären tagaus tagein durchgeführt, die Daten werden aber nur zur Freigabe verwendet. Sinnvoll ist es diese Daten aktiv zu verknüpfen um damit die Prozesskontrolle zu verbessern.  Qualitätstrends ihrer Lieferanten werden somit sichtbar (hier ein Hinweis aus der Praxis: Talkum nach Arzneibuch!) und oft erhalten unvorhergesehene Produktionsprobleme eine solide Erklärung und werden somit auch verbesserbar. Diese Daten haben Sie bereits! Es kostet Sie nichts sie zu erzeugen! Sie brauchen nur ein paar ganz simple Tools und sie können diese Daten wirklich nützen!

Simple Tools!

Ich habe jetzt mehrmals die Anwendung simpler statistischen Tools angesprochen. Natürlich können Sie hier komplexe Softwarepakete kaufen mit vielen Updates und notwendigen Schulungen. Sie können oben angesprochenen Analysen mit Sicherheit angehen und auch durchführen. Wenn sie spezialisierte Mitarbeiter dazu haben natürlich. Wir raten Ihnen nicht dazu, für solche Analysen komplexe Tools einzukaufen. Sie sind sehr umfangreich, erfordern intensive Schulung und werden daher oft meist nicht genutzt oder nur in einem kleinen Umfang. Wir bevorzugen solche Analysen mit unseren maßgeschneiderten Software Tools durchzuführen. Dadurch haben sie keine jährlichen Lizenzgebühren und die Applikationen machen genau das was sie brauchen. Dass ist effektiv, effizient und schont das Budget.

Umsetzungen in der Firma

wir haben sehr gute Erfahrungen mit der schrittweisen Umsetzung solcher Maßnahmen in Firmen. Also nicht zuerst ein großes Programm starten, mit komplexer Planung, großem Team und einer Umsetzung in relativ weiter Ferne. Sondern, sehr kleine Unterprojekte mit einem kleinen Team schnell umsetzen, testen und prüfen, anpassen und weiter beobachten. Erst wenn es einige Monate „läuft“, dann auf andere Bereiche oder Anlagen ausdehnen. Das minimiert technische Risiken und auch GMP Risiken und bleibt im Budget und Zeitrahmen.

Die Verknüpfung

von neuen oder bestehenden Sensoren (IoT) ist kein Hexenwerk! Der erste Schritt ist immer es zu versuchen! Meistens lernt man bereits in den Anfangsstadien besonders viel und erkennt wo her mögliche Probleme kommen. Wir gehen also so vor, dass wir unkompliziert und günstig vorhandene Systeme mit einander verknüpfen und analysieren. Das kann eine Verknüpfung über statistische Analysen sein oder aber auch Sensordaten direkt über ein Netzwerk abfragen und analysieren. Dabei stellt man sehr schnell fest ob der Ansatz Verbesserungen bringt oder nicht. Man analysiert also die bereits gemessenen Daten zusammen mit den Daten der Maschinen und Anlagen (praktisch alle modernen Apparate können verbunden und abgefragt werden). Erkennt man hier durch statistische Analysen bestimmte Muster die bei guten oder schlechten Prozessen (mit höherer Variabilität) auftreten, gehen wir gezielt an die Verbesserungen heran. Und den Daten Verknüpfungen erkennen wir ob wir in die richtige Richtung gehen oder nicht. Klappt diese Analyse und Verbesserung, können Sie dieses System fix einführen. Manchmal ist es so, dass durch die Verknüpfung der Daten und fundierte Analyse bereits der Grund für die Probleme gefunden wird und der Grund bereits bekämpft werden kann. Das ist der ideale Fall, denn dann hat man den Prozess auf ein besseres Niveau gehoben. Wir gehen also schrittweise vor und versuchen nicht einen neuen „Superprozess“ zu etablieren. Das erleichtert die betriebsinterne Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen und verbessert auch die Überzeugungsarbeit ich die man auf jeden Fall machen muss.

Was nicht damit erreicht werden kann

Ein Produktionsprozess der von Anfang an falsch aufgesetzt ist, wird auch mit Digitalisierung nicht stabil. Ein Beispiel aus der Praxis: Wenn die Produktionsgeschwindigkeit einer Tablettenpresse erhöht wird, geht das nur bis zum Limit dass von den Rohstoffen und Pressdruck und der Zeit vorgeben wird. Darüber hinaus, hängt die Qualität stark von den verwendeten Rohstoffen ab (z.B. Korngrössenverteilung, genauer Zusammensetzung usw). Ist man hier bereits im falschern Bereich, rettet die Digitalisierung und PAT den Prozess auch nicht mehr.

Fazit

Dieser Artikel zeigt was jetzt bereits realistisch möglich ist – die Umsetzung verlangt aber Erfahrung im Umgang mit komplexen Projekten in GMP Umgebung.

PAT und Digitalisierung bringen erhebliche Qualitätsvorteile und Kostenvorteile bei der Fertigung. Mit der Einführung vermeiden Sie, dass Daten zwar gemessen werden aber nicht mehr weiterverwendet werden, was eine doch erhebliche Verschwendung darstellt.

Erst mit einer Digitalisierung der Herstellung und dann einer Verknüpfung aller Daten zur Steuerung des Produktionsprozesses, können Sie sehr fein in die Prozessregulierung eingreifen. Damit eröffnen sie sich auch die Möglichkeit Prozessumstellungen bei Produktwechsel zu beschleunigen und einen hohen Teil der Analytik durch Prozessmessungen abzudecken. Damit ist ihre Herstellung schneller, besser und günstiger!