বুদ্ধিমান রাসায়নিক প্রকৌশল ব্যবহার করে পণ্যের গুণগত স্থিতিশীলতা উন্নত করা

ফাইন কেমিক্যাল এবং ফার্মা উৎপাদনে গুণমানের অস্থিতিশীলতা কেন অব্যাহত থাকে

অসঙ্গত মানের সমস্যাটি কয়েকটি মৌলিক সমস্যার কারণে ফাইন কেমিক্যাল এবং ওষুধ উৎপাদনকে এখনও বিপর্যস্ত করে চলেছে। প্রথমত, সরবরাহকারী থেকে সরবরাহকারী এবং ব্যাচ থেকে ব্যাচে কাঁচামালের এত বেশি পরিবর্তনশীলতা নিয়ে সমস্যা রয়েছে। গঠনের ক্ষুদ্রতম পার্থক্যও বিক্রিয়াকে সম্পূর্ণরূপে বিঘ্নিত করতে পারে এবং পণ্যগুলিতে ভিন্ন ভিন্ন অশুদ্ধি আসার কারণ হতে পারে। তারপর আমাদের কাছে ডজন খানেক পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত জটিল উৎপাদন প্রক্রিয়া রয়েছে। প্রতিটি পদক্ষেপে ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ভুল ঘটে - যেমন সংশ্লেষণের সময় তাপমাত্রা যথাযথ না হওয়া বা স্ফটিকীভবন কক্ষে আর্দ্রতার মাত্রা পরিবর্তন হওয়া। উৎপাদনের পরে করা ঐতিহ্যবাহী মান পরীক্ষা সাধারণত এই ছোট ভুলগুলি ধরতে পারে না, যতক্ষণ না অনেক দেরি হয়ে যায়। বেশিরভাগ কোম্পানি এখনও প্রতিক্রিয়াশীলভাবে কাজ করে, সমস্যা খুঁজে পাওয়ার আগে ব্যাচগুলি শেষ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করে। ততক্ষণে, সেই ক্ষুদ্র সমস্যাগুলি ইতিমধ্যে বড় ঝামেলায় পরিণত হয়ে যায়। যখন কারখানার ম্যানেজাররা দিনের পর দিন পরে ল্যাবের ফলাফল পান, তখন তাঁদের বাধ্য হয়ে ম্যানুয়াল সংশোধন করতে হয় যা প্রায়শই অনেক দেরিতে আসে। এই পদ্ধতির ফলে প্রতিটি গড়ে $740,000 খরচ হয় প্রত্যাহারের ক্ষেত্রে, যা গত বছরের পনেমন ইনস্টিটিউটের তথ্য অনুযায়ী। যেসব শিল্পে নিয়ন্ত্রক অনুপালন পরম নিখুঁততার উপর নির্ভর করে, সেখানে এই সমস্ত চ্যালেঞ্জগুলি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এই বিশৃঙ্খলা ঠিক করতে, উৎপাদকদের বর্তমান স্টপ-স্টার্ট মান নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতিকে প্রতিস্থাপন করে কিছু কিছু স্মার্ট কেমিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং পদ্ধতির প্রয়োজন যা সবকিছুকে বাস্তব সময়ে অব্যাহতভাবে নজরদারি করে।

কীভাবে বুদ্ধিমান রাসায়নিক প্রকৌশল সমাধান রিয়েল-টাইম গুণগত স্থিতিশীলতা সক্ষম করে

AI, IIoT এবং ডিজিটাল টুইনগুলির ক্লোজড-লুপ ইন্টিগ্রেশন

ক্লোজড লুপ সিস্টেমগুলি এআই, আইআইওটি সেন্সর এবং ডিজিটাল টুইন প্রযুক্তি একত্রিত করে উৎপাদনের মান স্থিতিশীল রাখে। আইআইওটি সেন্সরগুলি রিঅ্যাক্টরের তাপমাত্রা, চাপের মাত্রা এবং রাসায়নিক গঠন ইত্যাদি মনিটর করে এবং প্রতি মিনিটে হাজার হাজার ডেটা পয়েন্ট ক্লাউড সার্ভার বা স্থানীয় প্রসেসিং ইউনিটে পাঠায়। এই ডিজিটাল টুইনগুলি প্রকৃত ভৌতিক বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে সিমুলেশন চালায় যাতে গ্রহণযোগ্য মাত্রা অতিক্রম করার আগেই পণ্যের বিশুদ্ধতা বা উৎপাদনের সমস্যা শনাক্ত করা যায়। যখন এআই কোনো সমস্যা শনাক্ত করে, যেমন ক্যাটালিস্টগুলি সময়ের সাথে ভেঙে যাওয়া শুরু হয়, তখন এটি অর্ধ সেকেন্ডের মধ্যে ফিড হার পরিবর্তন করতে পারে বা কুলিং সেটিংস সামান্য ঠিক করতে পারে। এই ধরনের দ্রুত প্রতিক্রিয়া ব্যাচগুলি ব্যাহত হওয়া থেকে রক্ষা করে কারণ অণুগুলি স্থিতিশীল থাকে এবং কারও দ্বারা সমস্যা লক্ষ্য করে ম্যানুয়ালি ঠিক করার জন্য অপেক্ষা করা হয় না। ওষুধ কোম্পানিগুলির জন্য এই একীভূতকরণ আসল পার্থক্য তৈরি করে। তারা অফলাইন মান পরীক্ষার বিরক্তিকর পরীক্ষাগুলি প্রায় তিন চতুর্থাংশ কমিয়ে ফেলে এবং প্রায় পাঁচটির মধ্যে একটি পরিস্থিতি এড়িয়ে যায় যেখানে সরঞ্জাম ভুল হওয়ার পর মরামতি প্রয়োজন হয়।

API সংশ্লেষণে অ্যাডাপটিভ এমএল নিয়ন্ত্রণ: অবশুদ্ধতা ড্রিফটে 73% হ্রাস

ঔষধ উৎপাদনের জন্য ML কন্ট্রোলারগুলি প্রক্রিয়ার প্যারামিটারগুলি ক্রমাগত সমন্বয় করে API সংশ্লেষণকে অনুকূলিত করার ক্ষেত্রে ক্রমশ ভালো হয়ে উঠছে। ক্রিস্টালাইজেশন ধাপগুলির ক্ষেত্রে, এই স্মার্ট সিস্টেমগুলি অবিশুদ্ধতার উপর অতীত ডেটার তুলনায় ক্রিস্টালগুলি কীভাবে গঠিত হচ্ছে এবং দ্রাবকের অনুপাতের মতো বিষয়গুলি পর্যবেক্ষণ করে। অবাঞ্ছিত ক্রিস্টাল আকৃতি দেখা দেওয়ার ঝুঁকি থাকলে তারা অ্যান্টিসলভেন্ট কতটা ইনজেক্ট করা হবে তা সামঞ্জস্য করবে। এটি কতটা কার্যকর হতে পারে তার সদ্য একটি উদাহরণ হল: তিনটি ব্যাচের মধ্যে অ্যাডাপটিভ মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করার পর একটি কারখানায় টেট্রাহাইড্রোফুরান দ্রাবকের মাত্রা প্রায় তিন-চতুর্থাংশ হ্রাস পায়। এটি এতটা কার্যকর হওয়ার কারণ হল এই অ্যালগরিদমগুলি আসলে কণার আকার নজরদারিতে থাকা সেন্সরগুলির ডেটা অনুযায়ী ক্রিস্টালাইজারে উপাদানগুলির অবস্থানের সময়কাল পরিবর্তন করে। এই ধরনের কঠোর নিয়ন্ত্রণের ফলে চূড়ান্ত পণ্যগুলি USP <467> এর মতো কঠোর ফার্মাকোপিয়া পরীক্ষা নির্ঘাত পাস করে, যার ফলে ব্যয়বহুল পুনঃকাজের প্রয়োজন হয় না। উচ্চ রক্তচাপের ওষুধ তৈরি করা উৎপাদকরা এই বুদ্ধিমান প্রক্রিয়াগুলির জন্য বাতিলকৃত ব্যাচের পরিমাণ অর্ধেক থেকে প্রায় সম্পূর্ণরূপে কমানোর কথা জানিয়েছেন, এবং বছরের পর বছর ধরে তাদের সুবিধাগুলি সর্বোচ্চ ক্ষমতার কাছাকাছি চালানোর সক্ষমতা পেয়েছেন।

প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স: প্রতিক্রিয়াশীল QC থেকে সক্রিয় স্পেসিফিকেশন কমপ্লায়েন্স

রাসায়নিক উৎপাদনে, ঐতিহ্যগত মান নিয়ন্ত্রণ (কিউসি) প্রায়শই প্রতিক্রিয়াশীলভাবে কাজ করে। শেষ পর্যন্ত সবকিছু উৎপাদিত হওয়ার পরেই কোম্পানিগুলি ব্যাচগুলির স্পেসিফিকেশনের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করে। সমস্যা কী? উৎপাদন এবং পরীক্ষার ফলাফলের মধ্যে সাধারণত একটি বিলম্ব থাকে। এই সময়ের ব্যবধানে, কারখানাগুলি কাজ পুনরায় করা, বর্জ্য উপাদান তৈরি করা এবং কখনও কখনও কিছু ভুল হলে নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা লঙ্ঘন করার মতো ব্যয়বহুল সমস্যার মুখোমুখি হয়। আধুনিক রাসায়নিক ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশলগুলি থেকে একটি বুদ্ধিমান পদ্ধতি আসে যা কিনা কীভাবে জিনিসপত্র তৈরি করা হয় তার সাথে সরাসরি প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স একীভূত করে। এই সিস্টেমগুলি উৎপাদন চলাকালীন সময়েই গুরুত্বপূর্ণ মানের কারণগুলি পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। এমন বিষয়গুলির কথা ভাবুন যেমন কতটা উৎপাদন হবে তা পূর্বাভাস করা, কী পরিমাণ বিশুদ্ধতা অর্জন করা হবে তা বা প্রক্রিয়া জুড়ে নির্বাচনী স্তর গ্রহণযোগ্য পরিসরের মধ্যে থাকছে কিনা তা পরীক্ষা করা—শেষ পর্যন্ত অপেক্ষা না করেই।

উপাদান, বিশুদ্ধতা এবং নির্বাচনীতা ভাবনার জন্য হাইব্রিড ফিজিক্স-ইনফরমেড এমএল মডেল

যখন কোম্পানিগুলি বিক্রিয়ার হার এবং শক্তি পরিবর্তনের মতো ঐতিহ্যবাহী রসায়নের নীতি স্মার্ট কম্পিউটার মডেলের সাথে মিশ্রিত করে, তখন তারা ভার্চুয়াল কপি তৈরি করে যা উৎপাদন প্রক্রিয়ার সময় অপ্রত্যাশিতভাবে জিনিসপত্র পরিবর্তন হলে কী ঘটবে তা পূর্বাভাস দিতে পারে। কিছু কারখানাগুলি কীভাবে এটি বাস্তবে কাজে লাগায় তা দেখুন। তারা সিস্টেমগুলির মধ্যে দিয়ে প্রবাহিত উপকরণগুলির মৌলিক গণিত, তাপমাত্রা, চাপের মাত্রা এবং অম্লত্ব পর্যবেক্ষণ করা সেন্সরগুলির লাইভ রিডিং এবং আগের দূষণের রেকর্ডগুলি একত্রিত করে। এই সমস্ত তথ্য একত্রিত করা তাদের ওষুধের বিশুদ্ধতা বা ক্ষয়প্রাপ্ত অনুঘটকগুলির সমস্যা আগের চেয়ে অনেক দ্রুত—সাধারণত প্রায় পনেরো থেকে বিশ মিনিটের মধ্যে—চিহ্নিত করতে সাহায্য করে। এটি অপারেটরদের পণ্যগুলি গুণমানের মানদণ্ডের বাইরে না যাওয়ার আগেই সমস্যা সমাধানের জন্য যথেষ্ট সতর্কতা দেয়। এই পদ্ধতি গ্রহণ করা কারখানাগুলি জানায় যে তাদের খারাপ ব্যাচগুলি প্রায় চল্লিশ শতাংশ কমেছে এবং সদ্য প্রকাশিত শিল্প পরিসংখ্যান অনুযায়ী প্রায় কোনও পণ্যই মানদণ্ড পূরণ না করার কারণে বাতিল হয় না। এই পদ্ধতিগুলিকে সাধারণ এআই সিস্টেম থেকে আলাদা করে তোলে এটি যে সিদ্ধান্তগুলি কেন নেওয়া হয়েছিল তার স্পষ্ট রেকর্ড রেখে যায়। এটি এফডিএ এবং ইএমএ-এর মতো নিয়ন্ত্রকদের অনুমোদন পাওয়ার জন্য অনেক গুরুত্বপূর্ণ যাদের প্রয়োজন ঠিক কীভাবে সিদ্ধান্তগুলি নেওয়া হয়েছে তা দেখার।

গ্রহণযোগ্যতার বাধা অতিক্রম: স্কেলযোগ্য ডিজিটাল টুইনস এবং এজ-ডিপ্লয়ড প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ

ডিজিটাল টুইনগুলি জিনিসগুলিকে পরিবর্তন করার বিশাল সম্ভাবনা রাখে, কিন্তু রাসায়নিক এবং ফার্মা উত্পাদনে এগুলি গৃহীত হওয়া সহজ নয়। একটি বড় সমস্যা হল অনেক কারখানা যে পুরানো সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভর করে সেগুলির সাথে একীভূত করা। 2025 সালের গার্টনারের সাম্প্রতিক প্রতিবেদন অনুযায়ী, আনুমানিক 60-65% উৎপাদনকারী এখনও সামঞ্জস্যতার সমস্যার কারণে তাদের বিদ্যমান সিস্টেমগুলিকে নতুন টুইন প্রযুক্তির সাথে কীভাবে কাজ করাবে তা নিয়ে কাজ করছেন। ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের উপর নির্ভরশীলতা এমন বিলম্ব তৈরি করে যা বাস্তব সময়ে রিয়েক্টরগুলি নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষেত্রে গ্রহণযোগ্য নয়। এছাড়াও, ঐ দুর্দান্ত অনুকলন মডেলগুলি এতটাই প্রসেসিং ক্ষমতা গ্রাস করে যে এটি বেশিরভাগ কারখানার কাছে প্রাপ্য সীমাকে চাপিয়ে দেয়। এখানেই এজ কম্পিউটিং কাজে আসে। সবকিছু ক্লাউডে পাঠানোর পরিবর্তে উৎসের কাছাকাছি ডেটা প্রসেসিং চালানোর মাধ্যমে প্রতিক্রিয়ার সময় এক সেকেন্ডের ভগ্নাংশে নেমে আসে। এই স্থানীয় প্রসেসিং ব্যান্ডউইথের সমস্যাও কমায়। এই পদ্ধতিটিকে আকর্ষক করে তোলে এই বিষয়টি যে কোম্পানিগুলির তাদের বর্তমান সিস্টেমগুলি সম্পূর্ণ অপসারণ করার প্রয়োজন নেই। তারা ছোট করে শুরু করতে পারে এবং প্রয়োজন অনুযায়ী ধীরে ধীরে প্রসারিত করতে পারে, যার অর্থ ছোট উৎপাদনকারীদের কাছেও ব্যাঙ্ক ভাঙার ঝুঁকি ছাড়াই ভাল প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশনের প্রবেশাধিকার থাকে।

পুরানো সিস্টেম এবং রিয়েল-টাইম রিঅ্যাক্টর অপ্টিমাইজেশনের জন্য হালকা দ্বৈত মডিউল

হালকা ডিজাইনের ডিজিটাল টুইন মডিউলগুলি পুরনো ইন্টিগ্রেশনের সমস্যাগুলির সমাধান করেছে, কারণ এদের কমপ্যাক্ট ডিজাইন পুরনো PLC এবং DCS সেটআপের সঙ্গে সহজে মিলে যায়। এই ক্ষুদ্র কিন্তু দক্ষ সিস্টেমগুলি এজ ডিভাইস লেভেলেই বিশ্লেষণ চালায়, যেখানে বিভিন্ন পয়েন্টে তাপমাত্রার পরিবর্তন এবং API তৈরির সময় উপাদানগুলির প্রবাহের গতি সহ গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টরগুলি ধ্রুবকভাবে সমানুপাতিক করা হয়। যেখানে তথ্য সংগৃহীত হয় ঠিক সেখানে প্রক্রিয়াকরণ করা হয়, সেখানে এই সিস্টেমগুলি দূষিত উপাদানের প্রতি মাত্র 300 মিলিসেকেন্ডে সাড়া দেয়, যা ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের উপর নির্ভরশীল সিস্টেমগুলির তুলনা করলে প্রায় 73 শতাংশ দ্রুত বলে প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন জার্নাল 2025 এ উল্লেখ করা হয়েছে। রাসায়নিক ইঞ্জিনিয়ারিং বৃত্তে এদের বিশেষত্ব হল বিকারকের ভিতরে যা কিছু ঘটছে তার ভিত্তিতে এদের শেখার এবং নিজেকে সামলানোর ক্ষমতা, তাই এমনকি যদি কাঁচামাল কিছুটা ভিন্ন হয়, তবু পণ্যের গুণমান প্রয়োজনীয় স্পেসিফিকেশনের মধ্যে থাকে। এই প্রযুক্তি ব্যবহার করা কারখানাগুলির ব্যয়বহুল নতুন হার্ডওয়্যার বিনিয়োগের প্রয়োজন হয় না, কারণ পরীক্ষায় দেখা গেছে চাপের মধ্যে থাকা সত্ত্বেও এদের প্রায় সবসময় 99.2 শতাংশ আপটাইম বজায় রাখে, যা প্রমাণ করে পুরনো সরঞ্জামগুলিও আজকের জন্য ধ্রুবক পণ্য গুণমানের মান পূরণ করতে পারে।

FAQ

1. ওষুধ উৎপাদনে অসঙ্গতি কেন বজায় থাকে?

কাঁচামালের পরিবর্তনশীলতা, জটিল প্রক্রিয়া এবং উৎপাদনের পরেই ঘটিত ঐতিহ্যগত গুণমান পরীক্ষার উপর নির্ভরশীলতা ইত্যাদি কয়েকটি কারণে অসঙ্গতি দেখা দেয়।

2. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং IIoT কীভাবে উৎপাদনের গুণমান উন্নত করতে পারে?

AI এবং IIoT বাস্তব-সময়ের নিরীক্ষণ সুবিধা প্রদান করে, যা উৎপাদন প্রক্রিয়ায় তাৎক্ষণিক সমন্বয় করতে সাহায্য করে, ফলে ত্রুটি কমে এবং পণ্যের গুণমান তাৎক্ষণিকভাবে উন্নত হয়।

3. API সংশ্লেষণে মেশিন লার্নিংয়ের ভূমিকা কী?

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রক্রিয়ার প্যারামিটারগুলি ক্রমাগত সামঞ্জস্য করে API সংশ্লেষণ অপটিমাইজ করে, ফলে অপদ্রব্যের পরিমাণ কমে এবং পণ্যের নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি পায়।

4. ডিজিটাল টুইনগুলি কীভাবে প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশনে অবদান রাখে?

ডিজিটাল টুইনগুলি প্রকৃত উৎপাদন প্রক্রিয়াগুলির অনুকরণ করে, যা সম্ভাব্য গুণমান সমস্যাগুলি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রেডিক্টিভ বিশ্লেষণ সক্ষম করে, যার ফলে আগে থেকে ব্যবস্থা নেওয়া যায় এবং খারাপ ব্যাচগুলি কমে।

5. পুরানো উৎপাদন সিস্টেমের জন্য কি এই আধুনিক পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করা সম্ভব?

হ্যাঁ, লঘু টুইন মডিউল এবং এজ কম্পিউটিং পুরনো সিস্টেমের সাথে একীভূত করতে পারে, ব্যাপক সমাধান প্রদান করে যা ব্যাপক হার্ডওয়্যার আপগ্রেডের প্রয়োজন ছাড়াই কার্যকর করা যায়।