En général, les jumeaux numériques facilitent l'anticipation et la compréhension de tous les processus de production industrielle. Qu'en est-il spécifiquement pour l'industrie pharmaceutique ? Récapitulatif.
Tout d'abord, rappelons les conditions nécessaires pour la mise en œuvre d'un jumeau numérique. Il faut : un vaste ensemble de données historiques, une qualité et une granularité des données élevées, un accès rapide aux données, un processeur graphique (GPU) puissant pour le développement de modèles et les prévisions en temps réel, ainsi qu'une infrastructure de données pour gérer le développement, le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning (ML). Le jumeau numérique peut ensuite être appliqué à de nombreux domaines tels que l'optimisation des processus, la gestion du cycle de vie des équipements, la réduction de la consommation d'énergie et l'amélioration de la sécurité.
Pour l'industrie pharmaceutique, les jumeaux numériques sont d'importants leviers de conformité réglementaire, de performance et de réduction des coûts. Avec un jumeau numérique, il est possible de passer de la fabrication par lots à la fabrication en continu de type « process analytical technology (PAT) », grâce à une meilleure intégrité des données qui sont sécurisées et vérifiées. Une telle démarche permet d'améliorer la productivité, de réduire les temps d'arrêt, de faciliter un transfert sécurisé des données entre les sous-traitants (contract manufacturing organizations, CMO) et les fabricants de niveau 1. À cela s'ajoute la réduction des coûts d'infrastructure en transférant les données dans le cloud.
Les jumeaux numériques sont particulièrement utiles dans les processus par lots. En utilisant des données interpolées sur 30 secondes et une fenêtre de données antérieures, la technologie permet de prédire les futurs points de données dans un intervalle de 5 minutes.
Événements de production à venir ou en cours : les jumeaux numériques facilitent l'anticipation et renforcent également la compréhension des processus en cours ou passés. Ils permettent en effet de révéler les dynamiques sous-jacentes (pour en savoir plus, consultez nos pages sur les Solutions pour l'industrie ici).
