Hệ thống kiểm soát tự động đã trở nên cần thiết để quản lý môi trường thiết bị sinh học với độ chính xác cao cần thiết trong ngành sinh học sinh học hiện đại, công nghiệp sinh học và nghiên cứu học. bằng cách liên tục kiểm tra và điều chỉnh các tham số quan trọng như nhiệt độ, khí oxy, và hệ thống dinh dưỡng dinh dưỡng dinh dưỡng dinh dưỡng bảo đảm rằng các nền văn hóa tế bào và hệ sinh vật sinh thái hoạt trong các cửa sổ xác định chặt chẽ. mức độ kiểm soát này ảnh hưởng trực tiếp đến sản phẩm, chất lượng và sự hiệu quả quá trình phân hủy, làm cho một góc của việc phát triển sinh học thành công và quy mô sản xuất.

Sự tiến hóa của sự tự động hóa sinh học

Quản lý thiết bị phát triển cơ bản đầu tiên phụ thuộc rất nhiều vào mẫu và điều chỉnh thủ công thủ công, điều này đã đưa ra khả năng biến đổi và cần thiết điều khiển. Sự ra đời của bộ điều khiển logic có thể lập trình (PLCs) và phân phối hệ thống điều khiển (DCS) trong những năm 1980 và 1990 đánh dấu một sự thay đổi quan trọng hướng tới các quy định tự động. Ngày nay, hệ thống hiện đại kết hợp các bộ cảm biến tân tiến, các thuật toán phức tạp, và các công cụ hiện đại hỗ trợ người dùng để cung cấp tiến trình giám sát thời gian thực. Sự tiến hóa này đã cho phép chuyển đổi từ việc xử lý hàng loạt sang các nền văn hóa nuôi dưỡng liên tục và tiếp tục, nơi mà vẫn duy trì điều kiện ổn định trong nhiều tháng hoặc cần thiết.

Thành phần then chốt của hệ thống điều khiển tự động

Mỗi hệ thống điều khiển tự động cho máy sinh học được đặt trên nền tảng của bốn thành phần phụ thuộc: cảm biến, điều khiển, cơ quan kích hoạt và phần mềm.

Các bộ cảm biến: Mắt của hệ thống

Cảm biến trực tiếp cung cấp các số đo liên tục của biến môi trường.

  • Máy dò tìm ) (máy dò nhiệt độ hoặc nhiệt độ) với độ chính xác cao hơn xét nghiệm xét nghiệm [FLT: 1 °C.
  • điện cực cần phải thường xuyên cân nhắc và bảo trì để tránh bị trôi dạt.
  • Các bộ cảm biến oxy ) dựa trên phân cực hoặc quang học (thời gian sống).
  • Bộ cảm biến định vị và chuyển hóa ), bao gồm các điện cực amperometric và các bộ dò quang phổ gần như vi mô (NIR) để giám sát thực tế nhiều hệ điều giải.
  • bộ cảm biến Biomas sử dụng cocoacitance, mật độ quang học (OD) hoặc trong stu microscopy để theo dõi sự tập trung tế bào.

Công nghệ cảm biến cấp cao, như quang phổ Raman và mô hình cảm biến mềm, đang ngày càng tích hợp để cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về các trạng thái trao đổi chất [FLT: 0] (Khoa học tổng quan về cảm biến sinh học) .

Bộ điều khiển: lõi quyết định

Điều khiển nhận dữ liệu cảm biến, so sánh nó với điểm đặt của người dùng, và tính toán hành động sửa chữa. Phương pháp điều khiển thông thường nhất là các tỷ lệ–ingral–dilution (PID), điều khiển (PID) điều chỉnh kết xuất dựa trên độ lớn lỗi, tích lũy lỗi, và tỷ lệ lỗi thay đổi. Điều khiển mục đích là các phương pháp điều khiển như Ziegler–Nicols hoặc mô hình - phương pháp tiếp cận - là thiết yếu cho sự ổn định và đáp ứng.

Những bộ điều khiển tối tân hơn trong việc kết hợp mô hình dự đoán (MPC) hoặc logic mờ để xử lý các động lực phi tuyến tính và tương tác đa biến thể. Những khả năng này đặc biệt có giá trị trong hệ thống truyền nhiều đầu vào (có, thu hoạch, luồng khí) phải được phối hợp cùng một lúc.

Hành động: Chuyển đổi lệnh thành thay đổi vật lý

Các nhà hoạt động thực hiện các điều chỉnh được xác định bởi bộ điều khiển.

  • Pumps (thường là, diaphram, hoặc ống tiêm) để thêm axit/cơ sở, antifoam, chất dinh dưỡng và chất gây nghiện.
  • Các máy điều khiển dòng chảy (MFC để có các quy định chính xác về không khí, oxy, nitơ và khí cacbon dioxide.
  • Các lò sưởi và máy đông lạnh được điều khiển bằng cách dùng chăn nóng, dây cuộn bên trong hoặc nước ngoài.
  • ổ đĩa Agitator với ổ đĩa tần số biến (VFDs) để điều chỉnh tốc độ động cơ, ảnh hưởng tới sự trộn lẫn và truyền oxy.

Phần mềm: Lớp không có màu

Bộ điều khiển phần mềm sinh học cung cấp giao diện– máy tính người (HMI), dữ liệu thu thập (SCADA) và ghi nhật sử. Họ cũng cho phép quản lý công thức, quản lý hệ thống báo động và báo cáo cho phép tuân thủ quy định (v. d., háu 21 CFR Part11). Nền hiện đại cung cấp sự kết nối đám mây để giám sát và hợp nhất với hệ thống thực hiện (MES).

Lợi thế của hệ thống điều khiển tự động

Việc tự động hóa trong quản lý thiết bị tạo cơ bản mang lại lợi ích hữu hình qua các giai đoạn phát triển và sản xuất.

Độ chính xác được tăng thêm và tính ngược lại

Hệ thống tự động duy trì các biến số quan trọng trong độ chịu đựng cực kỳ hạn hẹp (v. d., PH 0.02, nhiệt độ 0, 1 ° C, DO 2% điểm chính. Tính chính xác này là tối quan trọng để đạt được chất lượng nhất quán qua từng mẻ và tăng từ phòng thí nghiệm lên khối lượng thương mại. Tính năng đa dạng do sự khác biệt điều hành hay lỗi mẫu tay gần như bị loại bỏ.

Công việc làm ăn ngày càng hiệu quả và giảm đi

Việc tự động hóa giúp cho các hoạt động không bị giám sát, đặc biệt là vào những ngày cuối tuần, giải phóng các nhân viên chuyên nghiệp tập trung vào quá trình phát triển và có vấn đề bắn phá.

Bộ sưu tập và hiểu các tiến trình có hiểu rõ

Việc ghi nhật ký thực của hàng chục tham số quy trình tạo ra các bộ dữ liệu phong phú mà hỗ trợ phân tích dữ liệu đa biến đổi (MVDA) và tiến trình phân tích công nghệ (PAT). Những dữ liệu này là vô giá để xác định sự tương quan giữa điều kiện môi trường và các thuộc tính chất lượng của sản phẩm, mở đường cho việc thử nghiệm phát hành thời gian thực và tiến trình liên tục xác định [FLT: 0] [FLT] [FLT].].

Khả năng định hình và sự chuyển đổi kỹ thuật

Chiến lược điều khiển phát triển trên các thiết bị sinh học quy mô nhỏ có thể được chuyển tới các mạch lớn hơn với việc tái phân tích tối thiểu khi các luật lệ được hiểu rõ. hệ thống tự động đơn giản hóa quá trình quy mô bởi vì cùng một lý luận (các tham số dữ liệu dữ liệu, thời gian thực, chiến lược tổng hợp khí) có thể được áp dụng trên các nền tảng, cung cấp các tính chất tương tự sinh học và sinh lý học được duy trì.

Những thử thách trong việc tự động hóa sinh học

Dù có những lợi thế, việc kiểm soát bằng xe hơi không phải là điều dễ dàng, nhưng phải luôn luôn cẩn thận thiết kế và bảo trì những thử thách này.

Name

Cảm biến trực tuyến là đối tượng của nhiễu, trôi, và tín hiệu điện cực, ví dụ, cần phải làm sạch và điều chỉnh thường xuyên để ngăn chặn sự thay đổi cơ sở. Các cảm biến có đời dài nhưng có thể bị ảnh hưởng bởi sự hình thành sinh học. cảm biến và dự đoán chiến lược bảo trì giúp giảm thiểu các vấn đề này.

Sự phức tạp và hợp nhất của hệ thống

Cảm biến, điều khiển và cơ quan hành động từ những nhà cung cấp khác nhau có thể dẫn đến xung đột giao tiếp. Nhiều nhà thiết kế sinh học sử dụng phần mềm tự động để phức tạp hóa dữ liệu với hệ thống doanh nghiệp. Nhận nuôi những tiêu chuẩn mở như OPC UA (mô hình không xác định) đang cải thiện khả năng tương tác [FLT: 0] [PC Foundation] [FLT: 1].

Khả năng điều khiển đa dạng sinh học

Không giống như các quá trình hóa học, các hệ thống sinh học biểu diễn hành vi biến đổi thời gian do sự tăng trưởng tế bào, tiêu thụ dinh dưỡng và sự sản xuất chuyển hóa một bộ điều khiển định dạng có thể trở nên không ổn định như là sự thay đổi của quá trình động lực. chiến lược điều khiển thích nghi hoặc có thể bù đắp cho kế hoạch điều khiển, nhưng chúng làm tăng sự phức tạp trong thiết kế điều khiển.

Liều lĩnh và kiểm soát

Hệ thống tự động trong môi trường GMP phải được xác nhận để đảm bảo chúng hoạt động đúng trong mọi điều kiện có thể thấy trước. Điều này bao gồm các yêu cầu người dùng, đặc trưng chức năng, thiết kế, khả năng cài đặt, khả năng hoạt động và hiệu suất. Tài liệu hướng dẫn và nỗ lực thử nghiệm có thể đáng kể.

Hướng đi tương lai: AI, Cỗ Máy Học và Sinh đôi số

Biên giới tiếp theo trong tự động hóa sinh học bao gồm việc sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) và máy học (ML) để vượt ra ngoài việc kiểm soát điểm đặt đơn giản để dự đoán và tự tối ưu hóa hệ thống.

Máy học dự đoán tiến trình

Mô hình ML có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các trạng thái tương lai, chẳng hạn như sự phân hủy oxy hoặc sự chuyển hóa di truyền. Những dự đoán này cho phép hệ thống điều khiển điều chỉnh tốc độ dinh dưỡng hoặc hỗn hợp khí, thay vì phản ứng sau khi sự lệch hướng xảy ra. Các mạng lưới thần kinh và rừng ngẫu nhiên thường được áp dụng cho sự phát triển yếu và phát hiện lỗi.

Sinh đôi số để thử nghiệm ảo

Một cặp song sinh sinh số là một bản sao ảo của hệ thống phản ứng sinh học mô phỏng hành vi của nó trong thời gian thực. Bằng cách kết nối các mô hình cơ khí (phụ thuộc vào sự cân bằng và động lực học) với các bản cập nhật có định hướng dữ liệu, cặp song sinh số cho phép các nhà điều khiển kiểm tra chiến lược, điều tra “nếu như có, và tiến trình tối ưu hóa không ngắt quãng sản xuất.

Chiến dịch sinh học tự động

Các nhà nghiên cứu đang làm việc một cách hoàn toàn tự động “hệ thống xử lý điện tử tự động có thể tự chẩn đoán các vấn đề, cảm biến điều chỉnh lại và thậm chí bắt đầu làm sạch các chu trình. trong khi vẫn còn trong giai đoạn đầu, hệ thống như thế hứa hẹn giảm đáng kể chi phí lao động và tăng cơ sở.

Nghiên cứu: Tự động hóa trong sản xuất Biopharmactotal

Việc thực hiện thực tế cho thấy tác động của sự tự động hóa tiên tiến.

Một cơ chế sản xuất kháng thể đơn sắc thông qua Fed-Batch

Một tổ chức hợp đồng lớn sản xuất (CMO) nâng cấp 2000 máy lọc thép không rỉ với sự tích hợp PLC/DS để điều khiển nhiệt độ, PH, D, D, và nuôi dưỡng chất béo. Bằng cách thực hiện hồ sơ dinh dưỡng dựa trên mô hình và kiểm soát tự động D. qua việc tạo ra ô-xy, họ đạt được sự gia tăng 15% trong bộ phận chống co bóp và giảm khả năng biến đổi hàng hóa của 40%. Hệ thống tự động cũng cho phép giám sát từ xa qua tiến trình, cải thiện thời gian trả lời báo động.

Văn hóa tế bào phát triển để sản xuất thuốc men

Trong một quá trình tổng hợp liên tục sản xuất enzyme tái tổ hợp, một công ty công nghệ sinh học sử dụng một hệ thống tự động kết nối Raman với một máy đo phổ MPC. thiết bị thăm dò Raman đo nồng độ đường huyết, và mật độ tế bào mỗi 5 phút; tốc độ truyền dịch và tốc độ chảy máu để duy trì điều kiện liên tục trong vòng 60 ngày chạy. kết quả là chất lượng và loại bỏ các điều chỉnh bằng tay hàng ngày, dẫn đến giảm 30% chi phí lao động.

Kết luận

Hệ thống điều khiển tự động là thiết yếu để đạt được độ chính xác, hiệu suất và khả năng xác suất tối ưu của các hoạt động thiết bị thiết bị điện tử hiện đại. Bằng cách tích hợp các cảm biến đáng tin cậy, điều khiển mạnh mẽ, bộ điều khiển chính xác và phần mềm thông minh, những hệ thống này tạo ra một môi trường đóng kín mà thực hiện nhiều khả năng sử dụng thủ công bằng tay. Trong khi những thử thách như bảo trì và sự tích hợp các công nghệ đang nổi lên như kiểm soát tự động và các cặp song sinh học kỹ thuật số hứa cải tiến sự tự động và tính xác định của việc tự động xử lý. Khi ngành công nghiệp điện tử thúc đẩy những thiết bị cao hơn, việc xử lý dấu chân và xử lý liên tục, các hệ thống tự động sẽ chỉ tăng quan trọng.