基于仿真的生物技术与制药生产优化

基于仿真的生物技术与制药生产优化

概述

一家提供实验性个性化医疗服务的生物技术初创企业,希望在交付新产品时进行基于数据驱动的药物制造仿真,以优化决策过程。但这些产品正在进行临床试验,并且在美国食品和药物管理局(FDA)批准之前,生产过程是不确定的。关键的问题是,公司资源匮乏,且需要在无故障的情况下尽快的生产出自己的产品。另外,产品的生产过程中包括一些不可以中断的连续过程,总的持续时间可达数周,要知道,对于晚期患者,及时交付药物是至关重要的。

公司最前沿的个性化医疗服务形式成本高昂,特别是在早期阶段。由于产品是针对每个患者高度个性化定制的,所以无法缩减规模。在临床试验阶段,药物产品的生产量非常小,而且生产过程根据患者的反应不断调整。因此,公司需要一个数字工具来测试未来量产的生产环境,明确生产过程中的瓶颈。为此,公司的领导人聘请普林斯顿咨询公司(Princeton Consultants)来开发一个药品生产仿真模型,用于仿真未来生产过程及决策优化。

问题

由于无法获得实际数据,普林斯顿咨询公司开发一个基于仿真数据的模型,用于仿真未来的制药过程和设备调度策略。咨询师要确定的是,在不降低产品质量的前提下实现产能最大化。首要任务是防止生产故障,因此,有必要通过制药仿真模型来检测可能存在的瓶颈,并评估这些消除瓶颈的方案。如果在生产过程中出现错误,则必须从头开始重新启动耗时的流程,造成资源的浪费,更重要的是,患者可能没有足够的时间接受治疗。

其中有少量的设备,在不同的阶段使用,参与了大约50%的生产。这种设备价格昂贵、体积庞大且无法补充。优化该设备资源利用率,需要在生产的各个阶段对产品和制造程序进行优先级排序,这取决于每个阶段延迟的危害程度。

另一个稀缺资源是人员。高技能操作人员需要从头到尾执行一些程序,即便是这些程序需要持续几个小时。在某些程序中,操作员是无法更换的。因此,他们的轮班时间为10-12小时,在手术室4-5小时每天,加班费非常高昂,需要尽量减少。

当制药仿真项目开始时,普林斯顿咨询团队遇到了一些异常建模问题,这些问题与特定的需求相关。

此外,对于同时生产的几种产品,需要保留相同的稀缺资源以防止处理失败,因此调度很复杂。制药生产仿真的目标是确定流程的优先顺序,尽量减少故障,提高资源的有效利用率,缩短整个生产周期,并尽量减少操作人员的加班时间。

解决方案

普林斯顿咨询公司选择AnyLogic制药制造仿真软件作为开发该模型的平台,因为AnyLogic能够在一个模型中结合基于智能体和离散事件的建模方法。模型开发过程中,AnyLogic软件内置的可定制的实验框架,有利于评估和比较场景。AnyLogic是基于Java的软件,因此建模人员还可以引入一个求解器API。

药物仿真模型demo

在开发的早期阶段,通过临床试验中存在的原型过程开发基本模型,并通过原型过程验证基本模型行为的正确性。然后添加了流程更改和新功能。每次迭代之后,都会运行密集的测试。项目和客户团队会对详细的结果和关键指标进行跟踪和审查,以确定它们在假设情况下是否合理。

为了确定最佳缓冲区容量,在不同的参数和场景下进行了仿真,根据失败次数平衡风险和回报。通过药物制造仿真结果可更好地了解时序问题,为微调缓冲区提供了依据。

通过动态事件、保持块和超时用于管理智能体在流程中通过资源受限的点,有时将它们从某些流程流模块中移除并插入到流程的前一部分。跟踪每个智能体的当前和未来状态以及由此产生的调度灵活性,并将其传递给调度器。

在模型的最新调用中植入最新的解决方案以显著缩短解决时间,实现新的调度逻辑。项目组并不是按照每小时重新安排一次日程,而只是在必要时重新安排,例如产品在处理过程中出现故障,则必须重新启动。将调度时间缩短到更可靠的窗口也提高了性能。

结果

通过制药生产仿真节省了数月的开发时间,使这家生物技术初创企业能够在其设施完工前评估潜在的生产工艺变化。该模型有助于对最有可能导致失败或过度使用资源的过程区域进行微调。最终,提出了一种更好、更可靠的规划算法。

根据仿真结果,普林斯顿咨询公司确定,一些拟议的更改将得到更好的流程架构,但也会对已经有限的系统施加额外的资源需求。公司领导决定将研究重点放在关键区域,以优化资源利用。仿真有助于确定在一段时间内可以处理的订单数量,以及完成这些订单的建议时间。该公司收集了许多制药生产过程中的高价值见解,并因此确定了调度策略,以合理安排操作人员,从而避免加班过多或人员过多。

观看Patricia Randall在AnyLogic会议上演示此案例的视频,或下载演示文稿

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