The path to scalable continuous manufacturing

Rubrik: Maschinen- und Anlagenbau

(Treffer aus Tech4Pharma, Nr. 02, Seite 68 (2025))

Panek J | Köth C

The path to scalable continuous manufacturing / Insights from a full-scale pilot for parenterals · Panek J, Köth C · |
Parenterals Continuous manufacturing Process Analytical Technology (PAT) Holistic approach Business case The pharmaceutical industry is at a critical juncture where innovation is not only a competitive advantage but a necessity. The growing demand for affordable, high-quality medicines and manufacturing flexibility in response to fluctuations to product supply are driving stronger focus on sustainability, efficiency, and right-first-time approaches. Among the potential solutions, continuous manufacturing (CM) has emerged as a transformative approach that can address several key challenges faced by the industry [ 1 – 4 ], especially for high-volume and low-margin products. Implementing continuous processes requires not only deep process understanding ...

Explainable AI für die KI-Validierung in der aseptischen Arzneimittelproduktion

Rubrik: IT

(Treffer aus pharmind, Nr. 04, Seite 541 (2022))

Polzer A | Fleiß J | Thalmann S | Kainz P | Brandstetter P | Köth C

Explainable AI für die KI-Validierung in der aseptischen Arzneimittelproduktion / Polzer et al. • Explainable AI für die KI-Validierung · Polzer A¹, Fleiß J¹, Thalmann S¹, Kainz P², Brandstetter P³, Köth C⁴ · ¹ Universität Graz, Graz (Österreich) und KML Vision GmbH, Graz (Österreich) und Accenture Scientific Informatics Services, Zürich (Schweiz) und Fresenius Kabi Austria GmbH, Graz (Österreich)
Während künstliche Intelligenz in verschiedensten Unternehmen bereits erfolgreich eingesetzt wird, findet sie in hochregulierten Bereichen wie der pharmazeutischen Industrie bisher kaum Anwendung. Der Hauptgrund dafür ist die nach wie vor unklare Vorgehensweise bei der im GMP-Umfeld notwendigen Validierung, sofern man überhaupt die technischen Hürden im Vorfeld geschafft hat. Im vorliegenden Fall wurde ein auf Explainable Artificial Intelligence (XAI) basierender Validierungsansatz für ein KI-System im Bereich der aseptischen Arzneimittelproduktion entwickelt und getestet. Die Analyse der Resultate hat gezeigt, dass der entwickelte Ansatz ausreichend Nachweise für die erfolgreiche Validierung sammeln kann, dass er mehr Aufwand als die klassische Softwarevalidierung erfordert, aber gleichzeitig ...