Verbesserung der Produktqualität und Stabilität durch intelligente Verfahrenstechnik

Warum Qualitätsinstabilität in der Feinchemie und Pharmaproduktion weiterhin auftritt

Das Problem der inkonsistenten Qualität belastet die Feinchemie- und pharmazeutische Produktion weiterhin aufgrund mehrerer grundlegender Probleme. Zunächst einmal besteht das Problem, dass Rohstoffe von Lieferant zu Lieferant und von Charge zu Charge stark variieren. Selbst geringfügige Unterschiede in der Zusammensetzung können Reaktionen vollständig stören und dazu führen, dass unterschiedliche Verunreinigungen in den Produkten auftreten. Hinzu kommen diese komplizierten Produktionsverfahren mit Dutzenden von Schritten. Dabei entstehen laufend kleine Fehler – etwa wenn die Temperaturen während der Synthese nicht exakt stimmen oder sich die Luftfeuchtigkeit in Kristallisationskammern verändert. Herkömmliche Qualitätsprüfungen, die nach der Produktion durchgeführt werden, verpassen diese kleinen Fehler meist, bis es bereits zu spät ist. Die meisten Unternehmen agieren nach wie vor reaktiv und warten, bis Chargen abgeschlossen sind, bevor sie auf Probleme überprüfen. Bis dahin haben sich diese kleinen Störungen bereits zu erheblichen Schwierigkeiten aufgebauscht. Wenn die Werksleiter die Laborergebnisse erst Tage später erhalten, sind sie gezwungen, manuelle Korrekturen vorzunehmen, die oft zu spät kommen. Dieser Ansatz führt zu kostspieligen Rückrufen, die laut Daten des Ponemon Institute aus dem vergangenen Jahr durchschnittlich rund 740.000 US-Dollar pro Fall betragen. Alle diese Herausforderungen werden noch kritischer in Branchen, in denen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften absolute Präzision erfordert. Um dieses Chaos zu beheben, benötigen Hersteller intelligentere Methoden der Verfahrenstechnik, die unsere derzeitigen stopp-start-artigen Qualitätskontrollverfahren durch Systeme ersetzen, die kontinuierlich und in Echtzeit alles überwachen.

Wie eine intelligente chemische Verfahrenslösung die Echtzeit-Qualitätsstabilisierung ermöglicht

Geschlossene Integration von KI, IIoT und digitalen Zwillingen

Geschlossene Systeme verbinden KI, IIoT-Sensoren und digitale Zwillinge, um die Produktionsqualität von Anfang an stabil zu halten. Die IIoT-Sensoren überwachen Parameter wie Reaktortemperaturen, Druckniveaus und chemische Zusammensetzung und senden jede Minute Tausende von Datensätzen an Cloud-Server oder lokale Verarbeitungseinheiten. Die digitalen Zwillinge führen dann Simulationen basierend auf tatsächlichen physikalischen Eigenschaften durch, um Probleme bezüglich Produktreinheit oder Ausbeute zu erkennen, bevor sie zu stark von den akzeptablen Werten abweichen. Wenn die KI etwas erkennt, das nicht stimmt, beispielsweise wenn Katalysatoren im Laufe der Zeit beginnen sich abzubauen, kann sie innerhalb einer halben Sekunde die Zufuhrraten anpassen oder die Kühlungseinstellungen verändern. Diese schnelle Reaktion verhindert Produktionsausschuss, da die Moleküle stabil bleiben, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand manuell etwas bemerkt und korrigiert. Für Pharmaunternehmen macht diese Integration einen echten Unterschied. Sie reduzieren lästige Offline-Qualitätsprüfungen um etwa drei Viertel und vermeiden ungefähr jede fünfte Situation, in der Ausrüstung repariert werden müsste, nachdem sie fehlerhaft geworden ist.

Adaptives ML-Steuerung in der API-Synthese: Eine 73 %ige Verringerung des Verunreinigungsdrifts

ML-Controller für die pharmazeutische Herstellung werden kontinuierlich besser darin, die Synthese von Wirkstoffen zu optimieren, indem sie Prozessparameter ständig anpassen. Bei Kristallisationsschritten analysieren diese intelligenten Systeme Faktoren wie Lösungsmittelverhältnisse und das Kristallwachstum im Vergleich zu früheren Daten über Verunreinigungen. Sie passen die Menge des zugeführten Antisolvats an, falls das Risiko besteht, dass unerwünschte Kristallformen entstehen. Ein aktuelles Beispiel zeigt, wie effektiv dies sein kann: Ein Werk verzeichnete nach der Einführung adaptiver maschineller Lernverfahren über nur drei Chargen hinweg einen Rückgang des Tetrahydrofuran-Lösungsmittels um nahezu drei Viertel. Der Schlüssel für diesen Erfolg liegt darin, dass die Algorithmen tatsächlich die Verweilzeit der Materialien im Kristallisator basierend auf Echtzeit-Sensordaten zur Partikelgrößenüberwachung dynamisch anpassen. Diese präzise Kontrolle sorgt dafür, dass Endprodukte zuverlässig strenge Arzneibuchvorschriften wie die USP <467> erfüllen, ohne dass kostspielige Nacharbeit notwendig ist. Hersteller von Bluthochdruckmedikamenten berichten, dass durch diese intelligenteren Prozesse Ausschusschargen um die Hälfte bis fast vollständig reduziert wurden, und dass sie ihre Anlagen Jahr für Jahr näher an der maximalen Kapazität betreiben können.

Prädiktive Analytik: Vom reaktiven Qualitätskontroll zum proaktiven Einhalten von Spezifikationen

In der chemischen Industrie funktioniert die traditionelle Qualitätskontrolle oft reaktiv. Unternehmen prüfen fertige Produktchargen erst nach der Produktion anhand von Spezifikationen. Das Problem? Zwischen Produktion und Testergebnissen liegt in der Regel eine zeitliche Verzögerung. Während dieser Lücke stehen Fabriken vor kostspieligen Problemen, wie beispielsweise die Notwendigkeit, Arbeiten zu wiederholen, Abfallmaterialien zu erzeugen oder gegebenenfalls gegen gesetzliche Vorschriften zu verstoßen, falls etwas schiefgeht. Ein intelligenterer Ansatz ergibt sich aus modernen Verfahren der Verfahrenstechnik, bei denen prädiktive Analytik direkt in die Herstellungsprozesse integriert wird. Solche Systeme können bereits während der laufenden Produktion wichtige Qualitätsfaktoren vorhersagen. Stellen Sie sich beispielsweise die Vorhersage der Ausbeute, des erreichbaren Reinheitsgrads oder die Aufrechterhaltung der Selektivität innerhalb akzeptabler Bereiche während des gesamten Prozesses – und nicht erst am Ende.

Hybride physikinformierte ML-Modelle zur Vorhersage von Ausbeute, Reinheit und Selektivität

Wenn Unternehmen traditionelle chemische Prinzipien wie Reaktionsgeschwindigkeiten und Energieänderungen mit intelligenten Computermodellen kombinieren, entstehen virtuelle Nachbildungen, die vorhersagen können, was während Produktionsprozessen passiert, wenn unerwartete Änderungen eintreten. Schauen Sie sich an, wie einige Anlagen dies praktisch umsetzen. Sie kombinieren grundlegende Berechnungen zum Materialfluss durch Systeme, Echtzeitwerte von Sensoren, die Temperatur, Druckniveaus und Säuregehalt überwachen, sowie frühere Aufzeichnungen über zuvor gefundene Verunreinigungen. Die Zusammenführung all dieser Informationen ermöglicht es ihnen, Probleme mit der Arzneimittelreinheit oder abgenutzten Katalysatoren viel schneller als zuvor zu erkennen – gewöhnlich innerhalb von etwa fünfzehn bis zwanzig Minuten. Dadurch erhalten die Bediener rechtzeitig Hinweise, um Probleme zu beheben, bevor Produkte außerhalb der Qualitätsstandards liegen. Anlagen, die diese Methoden eingeführt haben, berichten, dass ihre Ausschussmengen um rund vierzig Prozent gesunken sind, und laut aktuellen Branchenstatistiken wird nahezu kein Produkt mehr wegen Nichteinhaltung der Spezifikationen abgelehnt. Der Unterschied zu herkömmlichen KI-Systemen besteht darin, dass bei diesen Ansätzen klare Aufzeichnungen darüber hinterlassen werden, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden. Dies ist besonders wichtig, um Genehmigungen von Aufsichtsbehörden wie der FDA und der EMA zu erhalten, die genau nachvollziehen müssen, wie Schlussfolgerungen zustande gekommen sind.

Überwindung von Einführungsbarrieren: Skalierbare digitale Zwillinge und randnah eingesetzte Prozesssteuerung

Digitale Zwillinge haben ein enormes Potenzial, Dinge zu verändern, doch ihre Einführung in der chemischen und pharmazeutischen Produktion ist nicht einfach. Ein großes Problem besteht darin, sie mit alten Anlagen zu integrieren, auf die viele Werke weiterhin angewiesen sind. Laut dem aktuellen Bericht von Gartner aus dem Jahr 2025 arbeiten etwa 60–65 % der Hersteller noch daran, herauszufinden, wie sie ihre bestehenden Systeme aufgrund von Kompatibilitätsproblemen mit neuen Zwillingstechnologien kompatibel machen können. Die Abhängigkeit von Cloud-Computing verursacht Verzögerungen, die bei der Echtzeitsteuerung von Reaktoren nicht akzeptabel sind. Außerdem verbrauchen diese anspruchsvollen Simulationsmodelle so viel Rechenleistung, dass sie die Kapazitäten überfordern, die den meisten Fabriken zur Verfügung stehen. Hier kommt das Edge-Computing ins Spiel. Indem die Datenverarbeitung direkt an der Quelle erfolgt, anstatt alles in die Cloud zu senden, sinken die Reaktionszeiten auf Bruchteile einer Sekunde. Diese lokale Verarbeitung verringert zudem Bandbreitenprobleme. Was diesen Ansatz attraktiv macht, ist, dass Unternehmen ihre bestehenden Systeme nicht komplett ersetzen müssen. Sie können klein anfangen und nach Bedarf schrittweise erweitern, was bedeutet, dass auch kleinere Hersteller Zugang zu einer besseren Prozessoptimierung erhalten, ohne ihr Budget zu sprengen.

Leichte Doppelmodule für Altanlagen und Echtzeit-Reaktoroptimierung

Digitale Zwillinge-Module, die leichtgewichtig konzipiert sind, ermöglichen es, alte Integrationsprobleme zu umgehen, dank ihres kompakten Designs, das nahtlos in bestehende SPS- und DCS-Anlagen integriert werden kann. Diese effizienten kleinen Systeme führen Analysen direkt auf der Ebene des Edge-Geräts durch und passen kontinuierlich wichtige Faktoren an, wie beispielsweise Temperaturschwankungen an verschiedenen Messpunkten oder die Durchflussgeschwindigkeit von Reaktionskomponenten bei der Herstellung von Wirkstoffen (APIs). Wenn Daten direkt dort verarbeitet werden, wo sie erfasst werden, reagieren diese Systeme innerhalb von nur 300 Millisekunden auf Verunreinigungen – etwa 73 Prozent schneller als Lösungen, die auf Cloud-Computing angewiesen sind, laut dem Process Optimization Journal aus dem Jahr 2025. Ihr herausragendes Merkmal in ingenieurwissenschaftlichen Kreisen der Chemie ist die Fähigkeit, sich selbstständig anzulernen und basierend auf den aktuellen Bedingungen innerhalb der Reaktoren anzupassen. Dadurch bleibt die Produktqualität auch bei schwankenden Rohstoffeigenschaften stets innerhalb der vorgeschriebenen Spezifikationen. Anlagen, die diese Technologie nutzen, benötigen zudem keine kostspieligen Investitionen in neue Hardware, da Tests zeigen, dass sie unter Belastung nahezu durchgängig mit einer Verfügbarkeit von 99,2 Prozent betrieben werden können. Dies beweist, dass auch ältere Anlagentechnik den heutigen Ansprüchen an gleichbleibende Produktqualität gerecht werden kann.

FAQ

1. Warum bestehen Inkonsistenzen in der pharmazeutischen Produktion fort?

Inkonsistenzen entstehen aufgrund mehrerer Faktoren, darunter Schwankungen bei Rohstoffen, komplexe Prozesse und die Abhängigkeit von traditionellen Qualitätsprüfungen, die erst nach der Produktion erfolgen.

2. Wie können KI und IIoT die Produktionsqualität verbessern?

KI und IIoT ermöglichen die Echtzeitüberwachung, wodurch sofortige Anpassungen an Produktionsprozessen vorgenommen werden können, was Fehler reduziert und die Produktqualität unmittelbar verbessert.

3. Welche Rolle spielt maschinelles Lernen bei der API-Synthese?

Maschinelle Lernalgorithmen optimieren die API-Synthese, indem sie kontinuierlich die Prozessparameter anpassen, wodurch Verunreinigungsdrift verringert und die Produktsicherheit erhöht wird.

4. Wie tragen digitale Zwillinge zur Prozessoptimierung bei?

Digitale Zwillinge simulieren reale Produktionsprozesse und ermöglichen prädiktive Analysen, die potenzielle Qualitätsprobleme vorhersagen, sodass vorbeugende Maßnahmen ergriffen und Ausschuss reduziert werden können.

5. Sind diese modernen Ansätze für ältere Produktionssysteme skalierbar?

Ja, leichte Twin-Module und Edge-Computing können in bestehende Systeme integriert werden und bieten skalierbare Lösungen, ohne umfangreiche Hardware-Upgrades zu erfordern.