Sensordaten für die KI-Prozessanalyse
Höhere Effizienz durch die Analyse umfangreicher Sensorleistungsdaten.
Die Medikamentenentwicklung ist ein hochkomplexer und anspruchsvoller Prozess, der kaum Fehler zulässt und bei dem teure Resourcen mit Bedacht eingesetzt werden. Mithilfe Künstlicher Intelligenz lassen sich Prozesse detailliert analysieren, wodurch Produkte schneller die Markreife erreichen können. Der hochpräzise SONOFLOW CO.55 V3.0 Clamp-On-Durchflussmesser liefert wertvolle Signal- und Leistungsdaten, die in KI-gesteuerten Prozessmodellen genutzt werden können.
Daten zur Verbesserung der Prozessstabilität
In der Prozessanalytik (PAT) können die hochaufgelösten Sensordaten der Ultraschall-Durchflussmesserserie SONOFLOW CO.55 V3.0 maßgeblich zum Erfolg von Quality-by-Design Strategien (QbD) beitragen. Diese Daten ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung des Durchflusses als kritischen Prozessparameter (CPP), was zu einem besseren Verständnis des Gesamtprozesses führt und dadurch die Einhaltung kritische Qualitätsmerkmale (CQAs) über alle Chargen hinweg gewährleistet.
Der SONOFLOW CO.55 V3.0 Durchflussmesser liefert wertvolle Sensordaten für maschinelles Lernen und anspruchsvolle Datenanalysen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich Muster in der Signalqualität und den akustischen Eigenschaften identifizieren, um Prozessabweichungen frühzeitig zu erkennen. Diese zusätzlichen Erkenntnisse tragen dazu bei, die Prozessstabilität zu verbessern, die Konsistenz in der GMP-konformen Fertigung zu erhöhen und die Entwicklung datengestützter Bioprozesse zu beschleunigen.
In welchen Prozessen können Sensordaten für KI-Modelle genutzt werden?
- Medien- und Pufferherstellung
Überwachung der Durchflussdaten und der Veränderungen der akustischen Eigenschaften des Mediums zur Gewährleistung einer konsistenten Rezeptur. - Zellkultur und Fermentation
Früherkennung von Prozessabweichungen aufgrund von Schwankungen der Schallgeschwindigkeit oder der Signalintensität. - Downstream
Überprüfung von Flüssigkeitstransfers und Filtrationsschritten zur Gewährleistung einer reproduzierbaren Ertragsmenge und Reinheit.
- Single-use Systeme
Zuverlässige, nicht-invasive Durchflussüberwachung zur Unterstützung einer PAT-gesteuerten Prozessintensivierung. - Kalibrierung und Validierung
Integration in die automatisierte Steuerung zur Überprüfung der CPP und zur Sicherstellung der CQA.
Beispiele: Sensordaten als Indikator für Prozessabweichungen
Neben der Durchflussmessung liefern Ultraschall Clamp-On Sensoren zusätzliche Signaldaten, die Veränderungen der physikalischen Eigenschaften des Prozessmediums darstellen. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie diese Parameter auf Prozessabweichungen oder Veränderungen in der Zusammensetzung des Mediums hinweisen können.
Signalstärke und -qualität
Veränderungen der Signaldämpfung beeinflussen die vom Sensor erfasste Signalstärke. Diese Schwankungen können durch Veränderungen der akustischen Eigenschaften des Mediums oder der Schläuche verursacht werden. Mögliche Ursachen sind:
- Ablagerungen in oder auf dem Schlauch
- Reduzierte Schallübertragung durch das Medium
- Veränderungen der Umgebungseigenschaften
- Veränderte Druckverhältnisse
Das Ultraschallsignal selbst bleibt konstant. Schwankungen entlang des akustischen Messwegs beeinflussen die gemessene Signalstärke. Durch die Überwachung der Signaldämpfung im Zeitverlauf lassen sich schleichende Veränderungen erkennen, die andernfalls unbemerkt bleiben könnten.
Die Testreihe veranschaulicht, wie eine zunehmende Anzahl von Partikeln oder Mikroblasen im Medium die Signalstärke verringert. Während das Diagramm einen linearen Rückgang zeigt, können tatsächliche Prozessabweichungen im Zeitverlauf langsamer auftreten.
Schallgeschwindigkeit | Messzeit
Neben Daten zu Durchflussrate und Volumenstrom liefern die SONOFLOW CO.55 V3.0-Durchflussmesser auch Informationen über die Schallgeschwindigkeit im Prozessmedium. Dieser Parameter hängt von physikalischen Eigenschaften wie Materialdichte, Temperatur und Druck ab.
Änderungen dieser Eigenschaften beeinflussen die Messzeit des Ultraschallsignals. Schwankungen der Messzeit können auf Veränderungen der Medieneigenschaften oder der Prozessbedingungen hinweisen. Die folgende Grafik zeigt zwei Beispielmessungen:
- Graue Kurve
Die Temperatur wird in der Einlaufstrecke des Sensors gemessen. Wenn etwas kälteres Medium zugeführt wird, sinkt die Temperatur. - Orange Kurve
Messdauer innerhalb des Messkanals. Das Testmedium ist Wasser; die Zugabe kleiner Mengen Isopropanol verändert die Messdauer erheblich, da sich die Schallgeschwindigkeit der beiden Flüssigkeiten unterscheidet.
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