Siemens: AI и цифровые двойники в фармацевтике

Цифровая трансформация в фармацевтике и биотехнологиях развивается постепенно, через операционные улучшения. Компании фокусируются на снижении рисков, повышении соответствия стандартам и оптимизации рабочих процессов. Siemens прогнозирует, что в ближайшие пять лет инвестиции в масштабирование цифровых решений определят развитие трансформационных технологий, включая промышленный метавселенную.

AI выходит за рамки разработки препаратов

Хотя AI наиболее известен в области открытия лекарств (ускорение скрининга молекул), технологии уже приносят ценность в производстве:

• Компьютерное зрение на базе AI анализирует визуальные данные с производственных линий
• Раннее обнаружение отклонений в качестве продукции
• Контроль упаковки и маркировки препаратов

AI также оптимизирует вспомогательные процессы, повышая пропускную способность и снижая риски в длительных производственных циклах. Ключевой фактор успеха — интеграция AI с системами управления, экспертизой предметной области и риск-менеджментом.

От цифровых двойников к промышленному метавселенной

Siemens рассматривает цифровизацию как трехступенчатую лестницу:

• Цифровые двойники — базовый уровень цифрового отражения физических процессов
• Промышленный AI — аналитика и оптимизация на основе данных
• Промышленный метавселенная — интерактивная среда для коллаборации с 3D-визуализацией

В промышленном контексте метавселенная сохраняет высокодетализированную 3D-визуализацию, но связывает её с реальными физическими активами и процессами.

Применение в России

Российские фармацевтические предприятия активно внедряют технологии цифровых двойников и AI, особенно в рамках импортозамещения и модернизации производств. Решения Siemens используются на заводах для:

• Моделирования технологических процессов перед физическим внедрением
• Прогнозного обслуживания оборудования
• Автоматизации контроля качества на линиях фасовки и упаковки

Развитие промышленного метавселенной в России находится на стадии пилотных проектов, преимущественно в крупных фармхолдингах, где требуется координация между распределенными исследовательскими и производственными площадками.