生物制藥的工業進步可能會對這一代人甚至是未來產生積極影響，所以在這個領域工作的技術人們致力于不斷尋求有意義的進展。其中之一便是生物什火尋找與生物制藥制生產自動化和其他高科技增強相關的機會。

以下是制藥將工業4.0引入該行業的一些十分引人注目的應用場景，小歐帶你一起了解。產生

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機器人無菌灌裝

無菌加工在生物制藥行業很常見，工業因為它會生產出耐貯存的技術產品。機器人特別適合無菌灌裝任務，生物什火因為它們可以持續執行任務并且發揮相對穩定，制藥并且在有限的產生甚至無需人工干預的情況下完成工作。

生命科學公司Cytiva似乎已經通過使用機器人完成這項任務而獲得了不錯的工業結果。2022年夏天有消息稱該公司通過在加拿大溫哥華開設新工廠，技術將制造能力提高了200%以上。生物什火而中國臺灣一家生物技術工廠的制藥新無菌灌裝設施系統的灌裝準確率高達99.99%，這非常適合高價值生物制藥液體的產生生產。據報道，該系統是同類系統中的第一個，并且值得注意的是，它使用的是無需人工干預的無手套機械臂，顯著降低了污染風險并消除了與人為錯誤相關的問題。

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數據分析工具

工業4.0的技術允許生物制藥行業人士提高該行業的追蹤能力。

從上世紀90年代中期開始，研究人員提出使用條形碼進行生物分子識別。十多年后，人們嘗試使用具有生物相容性的條形碼磁珠。隨著流程越來越自動化，條形碼繼續發揮重要作用。

最近的一個使用場景與生物制藥行業使用的玻璃容器的單位級可追溯性有關。通過使用識別碼，可以讓人們看到裝滿單個容器的時間和日期、花費的時長以及哪臺機器完成了這項工作。這樣就可以更輕松地查看哪些設備對整體運營更有幫助，這可以幫助決策者選擇何時升級或淘汰設備。

收集和分析數據的工具還可以通過創建數字孿生（也叫做“數字鏡像”，現實資產的數字化版本）來實現生物制藥生產的自動化。從事生物制藥行業的人士表示，數字孿生對于流程優化和控制特別有用。

為了擴大自動化運營，數字孿生可以幫助工廠負責人了解他們需要做什么，也更容易發現可能會限制自動化相關工作順利開展的瓶頸或問題。

當負責人對將什么改進為自動化以及何時改進這兩點有疑問時，數據分析也會提供幫助。相比沒有技術輔助的人，專業工具可以更快地處理大量的信息。分析結果要么會突出顯示目前效率低下的流程，要么會告知哪些流程適合自動化改造。

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云數據庫

云計算是生物制藥領域發展的另一個重要方面。許多公司在全球設有分支機構，一個擁有云計算平臺的登錄憑證的人，無論身在何處，都可以訪問公司網絡。

云平臺還可以幫助那些想要遠程監控流程的人。比如單個生物技術實驗可能會生成數十個樣本，每個樣本都需要單獨分析，這便成了應用生物制藥生產自動化的理想情況。一個人可以通過云端對過程進行場外監控，然后僅在出現問題時才請人監視設施中發生的事情。

各個工業部門也使用實時數據來改進關鍵設備的維護策略。有關異常工作溫度、振動或其他統計資料的數據可以直接進入云端進行即時處理和分析。

對于一些遠程工作的生物制藥公司員工來說，從云端獲取數據也很重要。許多人在COVID-19大流行期間就是這樣做的。云計算使人們得以從幾乎任何可以訪問互聯網的地方獲得所需的公司資源，這種便捷的訪問性促進了分布式團隊之間更好的協作。

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3D打印

3D打印最近獲得了很高的關注，因為它使人們能夠比傳統方法更快地制造產品。許多制造業領頭羊使用3D打印機進行原型制作或依靠它們進行備件的現場生產。這種方法通常比從供應商處訂購更高效，尤其是現在許多供應鏈并不順暢。

一位以色列研究人員使用患者的生物體材料，3D打印了一顆人類心臟。這顆心臟在解剖學、細胞和生化需求方面，與使用它的人相匹配。

為了滿足患者的需求，一些公司還專注于3D打印個性化的藥物。這樣就能為特定的人提供合適劑量、大小甚至口味的藥物。一些企業甚至在藥丸上印刷圖案或盲文，方便有視力障礙的人服用它們。

這些技術仍處于早期發展階段，所以它們可能還需要一段時間才能對生物制藥生產自動化產生顯著影響。即便如此，隨著公司擴大生產并找到最適合滿足實際需求的應用，在這些投入中學到的東西應該會被證明是有價值的。

生物制藥生產自動化值得探索

生物制藥生產自動化的實現需要時間、投入和完備的考慮，為了提高這些舉措獲得成功的可能性，決策者必須設定預算、優先事項和目標，也要為遇到困難做好準備。同時可以試著了解生物制藥領域的同行使用自動化的方式，學習他們的經驗，這也可以幫助人們更有信心地制定發展計劃。

生產自動化在早期并沒有應用到生物制藥行業，然而，越來越多的領導者意識到了它的好處，那現在自然就是開始使用并探索其他可能性的好時機了。

審核編輯 ：李倩