Світовий фармацевтичний гігант Eli Lilly повідомив про успішне застосування технологій штучного інтелекту (ШІ) та цифрових двійників (Digital Twin) для оптимізації виробництва препаратів на основі GLP-1, попит на які останніми роками стрімко зростає.
За словами представників компанії, цифровий двійник виробництва дозволив створити віртуальну модель технологічних процесів, обладнання та матеріальних потоків підприємства. Завдяки аналізу даних у реальному часі система змогла виявити приховані резерви продуктивності, протестувати різні сценарії роботи та запропонувати оптимальні налаштування процесів без втручання у реальне виробництво.
Особливу увагу Eli Lilly приділила виробництву препаратів Mounjaro та Zepbound, попит на які значно перевищував наявні виробничі можливості. У компанії зазначають, що використання цифрового двійника та алгоритмів ШІ дозволило збільшити обсяги випуску продукції понад рівень, який вважався досяжним за традиційних підходів до управління виробництвом.
Крім оптимізації технологічних процесів, штучний інтелект використовується для автоматизованого контролю якості. Системи комп’ютерного зору аналізують десятки зображень кожного автоінжектора за частки секунди, виявляючи найменші дефекти корпусу чи комплектуючих, що можуть вплинути на безпеку та ефективність продукту.
Експерти відзначають, що цифрові двійники стають одним із ключових інструментів концепції Pharma 4.0. Технологія дозволяє не лише моделювати виробничі процеси, а й прогнозувати відмови обладнання, скорочувати простої, оптимізувати використання ресурсів та підтримувати безперервне вдосконалення виробництва.
Досвід Eli Lilly демонструє, що найближчими роками конкурентні переваги у фармацевтичній галузі отримуватимуть компанії, які інтегрують інструменти штучного інтелекту, цифрових двійників та аналітики даних безпосередньо у виробничі процеси. У той час як значна частина дискусій навколо ШІ зосереджена на розробці нових лікарських засобів, практичний ефект від його впровадження вже сьогодні проявляється у підвищенні ефективності виробництва та забезпеченні пацієнтів необхідними препаратами.
