품질 관리는 대부분의 제조 응용 분야에서 중요하지만 비효율적인 프로세스입니다. 의약품 생산업체는 대부분의 업체보다 훨씬 더 많은 어려움에 직면해 있습니다. 품질 기준은 더 높지만 생산이 너무 느리면 잠재적으로 생명을 구할 수 있는 치료법에 대한 접근이 제한될 수 있습니다. AI는 업계의 상황을 바꿀 수 있습니다.

기계 학습 기술이 향상됨에 따라 더 많은 의료 제조업체가 AI를 활용하여 품질 보증(QA)을 간소화하고 개선하고 있습니다. AI의 QA 이점이 전체 제작 일정에 걸쳐 적용되므로 이유를 쉽게 알 수 있습니다.

더욱 빨라진 R&D

제약 품질 관리에서 AI의 이점은 연구 개발(R&D) 단계에서 시작됩니다. 기계 학습 모델은 약물 상호 작용을 시뮬레이션하여 시간이 많이 걸리는 실제 테스트 없이 어떤 화합물이 신약에 가장 유망한 후보가 될 수 있는지 알아낼 수 있습니다.

이러한 속도와 정확성 덕분에 Moderna는 다음을 합성하고 테스트할 수 있었습니다. 한 달에 1,000개의 mRNA 가닥 코로나19 백신 후보를 연구할 때. 기존의 수동 방법으로는 동일한 시간 내에 30개의 가닥만 생산할 수 있었습니다.

AI는 이상적인 약물 후보를 선택한 후 임상시험 과정을 간소화할 수 있습니다. 머신러닝으로 시작됩니다 대규모 실제 결과 예측 실험실 테스트를 기반으로 합니다. 여기에서 AI 모델은 인구통계학적 데이터를 분석하여 이상적인 지역과 인구를 강조하여 더 많은 참여를 위한 약품을 테스트할 수도 있습니다.

이러한 AI 애플리케이션은 계획 단계에서 시간을 단축하는 동시에 R&D 정확성을 향상시킵니다. 결과적으로 의약품은 더 많은 시간을 들이지 않고도 처음부터 더 높은 품질 기준에 도달할 수 있습니다.

빠르고 정확한 오류 감지

AI는 생산 과정에서 수동 품질 검사에 대한 보다 효율적인 대안을 제공합니다. 최종 라인 QA 검사는 일반적으로 제품을 면밀히 검사하는 것이 제조 속도보다 훨씬 느리기 때문에 병목 현상을 발생시킵니다. 특히 저온 분쇄와 같은 공정에서 입자가 생성될 수 있는 의약품의 경우에는 더욱 그렇습니다. 10 마이크로미터 이하, 매우 정밀한 검사가 필요합니다.

머신 비전은 인간보다 훨씬 빠르게 이러한 검사를 수행할 수 있습니다. 그들은 제품을 통과 가능한 품목의 모양에 대한 하드 데이터와 비교하기 때문에 즉시 결함을 식별할 수 있습니다. 결과적으로 일부 AI 품질 검사 시스템은 생산 라인에서 의약품을 만드는 것처럼 신속하게 의약품을 분석할 수 있습니다.

AI는 인간보다 빠른 것 외에도 더 정확합니다. 의약품 QA 점검은 매우 세부적입니다. 인간은 이러한 작업을 실수 없이 수행하기 위해 고군분투하지만 AI는 매번 동일한 표준을 제공합니다.

생산 시 인적 오류 최소화

AI는 또한 생산 프로세스의 오류 가능성을 줄여 제약 제조의 QA를 간소화합니다. 머신 비전이 품질 테스트에서 실수를 최소화하는 것처럼 유사한 AI 애플리케이션도 생산 과정에서 실수를 방지합니다.

협업 로봇 조립 정밀도를 대폭 향상, 머신 비전과 같은 AI 기능을 통해 적응력이 향상됩니다. 결과적으로, 자동화된 기계는 다른 조건이 변경되더라도 이러한 정확성을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 인간 및 기계 관련 오류가 감소합니다.

AI는 또한 생산 라인의 디지털 트윈을 분석하여 오류가 발생한 위치를 강조할 수 있습니다. 일부 모델은 잠재적인 변화를 제안할 수도 있어 제약 회사가 워크플로를 개선하여 품질 실수를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이러한 AI 기반 개선은 최종 QA 검사에 도달하기 전에 의약품에 결함이 있을 가능성이 낮다는 것을 의미합니다. 단순히 실수를 식별하는 것이 아니라 실수를 방지함으로써 제약 제조업체는 결함이 있는 약품을 제거하거나 오류를 수정하는 데 소요되는 시간을 최소화합니다. 결과적으로 제품 품질과 생산 효율성이 향상됩니다.

AI는 제약 제조에 혁명을 일으킬 수 있습니다

제약 제조업체는 공중 보건 문제에 대한 관심이 높아짐에 따라 처리량과 QA를 개선해야 한다는 압박에 직면해 있습니다. 완전히 수동적인 워크플로우로 이를 수행하는 것은 어렵습니다. AI는 기업이 이러한 수요의 양면을 충족하는 데 필요한 정확성과 속도를 제공합니다.

AI는 이미 제약 제조, 특히 R&D 단계에서 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이러한 추세가 계속됨에 따라 더 많은 제약 회사가 프로세스에서 이 기술을 활용하고 구현할 것입니다. AI 덕분에 전체 산업은 천천히 더 높은 효율성과 품질 표준에 도달하게 될 것입니다.

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