工业4.0时代下的制药工业

目前，行业内许多人喜欢采用“制药工业4.0”的概念，其实我个人认为并不一定很恰当。因为除了德国正式提出“工业4.0”的概念以外，在我国家官方及其行业并没有正式提出所谓“制药工业4.0”的概念，这只是部分公司自己定义的一种说法，其真正的含义应该就是“制药工业的智能制造”。我国政府发布的《中国制造2025》战略规划的“战略任务与重点”中明确指出：“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。”对照我国的制药工业，其重点任务就是“制药装备智能化”和“药品生产过程智能化”(实际上还应该包括“制药装备制造过程的智能化”)， 而其目的就是要在制药工业领域“培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。” 目前中国和德国工业发展的水平不在一个起点和水平线上。德国制造业是在成功完成“工业1.0”、“工业2.0”并基本处在从3.0到4.0发展的阶段，而中国制造业则是处在“工业2.0”补课、“工业3.0”普及，“工业4.0”示范的发展阶段，远没有进入“工业4.0”时代，更何况我国相对比较传统，自动化与信息化理念与水平都相对比较落后的制药行业。

即便是规划实现我国制药工业所谓的“工业4.0”或“智能制造”，我个人认为也得首先搞清楚包括有关所谓的“智能制造”、 “智能工厂”、“智能装备”等在内的一系列基本定义、概念与要求，其次是要结合制药行业自身的特点与需求，这时我们才能形成真正比较符合“工业4.0”(或说“智能制造”)特征又符合制药行业特点与要求的智能制造模式或模型。

满足“智能制造”定义特征

虽然现在所谓的“智能制造”定义说法很多，但以国家工信部和国家标准化管理委员会2015年10月正式发布《国家智能制造标准体系建设指南》(征求意见稿)对“智能制造”所作的定义如下：“制能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具备以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。”

根据以上定义的内容，将来所谓“工业4.0”时代的制药工业必须起码满足以下“智能制造”的要求和特征:1.以物联网、大数据、云计算、工业互联网等新一代信息技术为基础的。即必须是通过“新一代信息技术”(而非传统的信息技术)与制造过程全生命周期活动的各个环节(包括设计、生产、管理、服务等)紧密融合的，其实质就是德国“工业4.0”所提的“一个网络”概念要求:即必须要建立虚拟网络世界与现实物理世界的相融合的所谓信息物理系统CPS(Cyber-Physical Systems)。2.所构成的制造过程、系统与模式必须是满足三个“自”的要求的：即信息深度“自感知”、智慧优化“自决策”、精准控制“自执行”等。3.“智能制造”需要具备四个“以”的特征：即以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础，以网通互联为支撑，其中最为关键的是大数据和网通互联。4.注意“智能制造”的最终目的不是为了“智能”而“智能”，而是为了效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗等。

三个维度集成

无论哪个行业的制造业的所谓“智能制造”模式，在总体内容上都需要按照《国家智能制造标准体系建设指南》所提出的“三个维度集成”方向努力:即从企业“系统层级”构架角度的纵向集成、从产品全“生命周期”角度的端对端集成和从不同价值链的“智能功能”角度的横向集成。这也正是德国“工业4.0”所提的“三个集成”的概念要求。其中“纵向集成”主要包括设备层、控制层、车间层、企业层和协同层5个层。“端对端集成”主要包括设计、生产、物流、销售和服务等5 个环节。而“横向集成”主要包括：制造资源要素、系统资源集成、互联互通技术、信息融合应用和新兴业态的创新等5个方面。现在我国制药工业的“智能制造”的重点突破工作还仅仅主要集中在“纵向集成”的最底下的三层(设备层、控制层、车间层)而已，其中包括目前宣传最多的所谓MES系统，所以应该讲制药行业离实现真正的“智能制造”还有漫长的路要走。

智能工厂

如前面所说，所谓的“智能工厂”就是 “智能制造”的一个载体。它的重点在“智能制造”的“纵向集成”。它是在新一代信息化技术基础上所构成的基本结构，通常应该是包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、智能决策层五个层面。也就是说制药行业真正的“智能工厂”是建立在CPS或工业互联网基础之上的，这是与以往传统的自动化、信息化工厂的最大差别。因为如果没有今天包括以物联网、大数据、云计算、工业互联网等新一代信息技术所构建的基础平台，是无法实现真正意义上的智能制造的，其中尤为关键的是所谓“大数据”的获取与应用技术。目前我国制药行业的智能化工厂的大量探索工作实际上还基本只是局限在物理层、信息层，其中包括一些制造单元自动控制水平的提升、制药装备的智能化改造与集成、智能化装置的应用(包括机器人、AGV车等的应用)以及部分MES系统的应用等。

另外，在制药行业，由于药品生产工艺与管理特点，除了制药装备制造业也是典型的离散化制造业之外，药品的生产(无论化学制药、生物制药还是中药)则往往是介于连续的流程化制造与间歇的离散化制造形式之间。只不过是原料药生产的流程化相对比较高些，而制剂药生产的离散化比较高些。因此，在制药行业，原料药生产工厂或车间可以重点参照流程化制造业的形式，在实现原料药生产全程自动化的基础上首先建立包括ERP\MES\PCS在内的IACS综合控制系统，而制剂药生产工厂或车间可以重点参照离散化制造业的形式，在制药装备的智能化、物料的智能传送与追踪基础上首先构建ERP\MES\智能化的设备与生产线系统，然后两者都在新一代信息化的支撑下，逐步实现“智能化”工厂或数字化车间的建设。所以说，到目前为止，对于我国制药工业的所谓“智能制造”或“智能工厂”的谈论或探索，总体上还基本处在初步的概念性蓝图或基础建设阶段。

根据目前我国制药企业的自动化与信息化的水平与现状，实现制药行业真正意义的“智能制造”和“智能工厂”必然会有一个探索、循序渐进和不断完善的过程，不同制药装备、不同药品生产工厂也必然会有不完全相同的“智能化”内容与形态，一切都有待踏踏实实地探索与完善。因此我国制药行业“智能制造”的道路依然漫长和艰巨。过早地以某种初步和局部的智能化内容和形态，打上实现“智能制造”和“智能工厂”的标签未必科学务实。

自动化、信息化和智能化

从所谓工业革命的历程，即所谓的“工业2.0”、 “工业3.0”到“工业4.0”的概念出发，中国制造业实际还普遍处在的“工业2.0”补课、“工业3.0”普及，以及个别的“工业4.0”示范的现状。如果从这个角度来说，以“自动化、信息化和智能化”三阶段表述也未尚不可。但是要注意的是，按照我国《中国制造2025》战略规划要求来说，即便由于制药工业的特殊性，我国制药工业在自动化与信息化方面的基础都相对比较落后，但是也必须与其它工业领域一样走“跨越式”发展的道路，也就是说，不是像西方发达国家那样按照“工业2.0”、 “工业3.0”到“工业4.0”循行渐进的“串行”发展模式，而必须采取“并行”发展的模式。因为只有这样，我国的制药工业才不至于会被西方发达国家落得太后面。尽管目前看来，国外制药工业的智能化发展也不像离散加工和装配业发展得那么快。

一般来说，传统的自动化，只侧重单一目标的自动检测与偏差的自动调节以及特定动作按特定时间、条件的执行，传统的信息化主要侧重于提升企业上层管理效率，而今天的“智能化”已经是完全不同的概念。从“智能”和“智能化”的概念来说，通常主要应该体现以下四个方面的能力;1.感知能力、 2.记忆、思维(分析与判断)能力、3.学习与自适应能力、4.决策和执行控制能力。同时前面也已经说到，所谓的“智能制造”必须起码满足三个“自”的要求：即信息深度“自感知”、智慧优化“自决策”、精准控制“自执行”等。

因此，对于“智能化”而言，任何装备、系统或工厂，尽管它们各个单元组成部分不一定都具备这些能力特性，但它们的整体必须具备这样的能力特性，才能真正称得上所谓的“智能”或“智能化”。这也是其区别于通常“自动化”和“信息化”的关键所在。也就是说，自动化和信息化不一定就是智能化，而智能化却必须要有自动化与信息化的基础。

对自动化技术的要求

正如前面所说，制药工业的智能制造对自动化技术必然会提出更多的需求和和更高的要求，其中当然包括了大量传统的和现代的自动化技术，以及与自动化技术密切相关的信息化技术，其中与制药行业比较密切相关自动化技术大概包括：

1.各类数据与信息的自动化感知技术。各类关键质量与有效成分的检测、传感与分析技术(如PAT过程分析技术);微量异物检测技术;非接触式检测技术、RFID射频、二维码、多维码标签等标签识别与追踪技术;无线传感和通讯技术;有关的视频、视觉技术等。 2.新一代的信息化技术和先进自动化控制应用技术。物联网、工业大数据、云计算与工业互联网等技术;基于物联网的药品全生命周期质量监控追追溯技术;自动化批控制技术(Batch Control);先进控制技术(APC);模糊控制技术(Fuzzy Control);MES应用技术;ERP\MES\PCS在内的IACS综合控制系统等。3.数字建模和仿真技术。各类建模、仿真和基于模型技术(基于模型定义MBD、基于模型系统工程MBSE、基于模型系统企业MBE)等。4.人工智能技术(AI，Artificial Intelligence)。智能诊断、智能优化、智能决策和智能控制技术等。5.各类模块与装置应用技术。嵌入式技术、机器人应用技术(包括AGV运载)、气流输送技术、特殊要求的自动装卸与执行装置等。6.其它特殊要求和应用的技术。增强现实技术(Augmented Reality)AR、虚拟现实技术(Virtual Reality )VR、柔性化人机交互技术、包括3D打印技术在内的混合制造技术等。

制药行业作为一个特殊的传统产业，它与其他行业相比，其最大特殊点就是制药行业是一个特别讲究质量、规范和验证的行业。为了确保药品从研发，临床、生产、配送、经营直到使用等整个生命周期各个方面的质量，国内外的药监机构或有关医药组织从合规性要求出发，制订了一整套严格的质量管理规范(通称为GxP)。因此，制药行业在将来的智能制造模式下，从合规性要求出发，势必有两个特别重要的关注点。

合规性和计算机化系统验证

在将来的智能制造模式下，制药行业从生产设备的形式、生产控制与管理的模式、企业管理的模式以及制造系统的结构都可能会发生极大的变化，在这种情况下，各类智能化设备与系统及其应用的合规性要求会更加复杂和严格。因此，探索在“智能制造”模式下如何确保这些智能化设备与系统的GxP合规性和如何科学、合理地对这些系统进行所谓计算机化系统验证CSV(Computerize System Validation)，必然将是实现制药行业“智能制造”过程中一个特别重要课题。(其中包括：根据在智能化制造模式形态下，针对不同类型的计算机化系统，研究制订相应科学、完整与可操作的计算机化系统验证标准，同时，在新的智能制造与智能工厂的模式下，建立在原来传统生产模式基础上的有关的GxP规范本身也可能会有作必要的合理调整的需求。)

信息安全与工业控制安全

由于制药行业的质量监管部门对于与药品质量密切相关的有关数据的真实、可靠、安全与可追溯性特别重视与关注，然而随着工业互联网、物联网、工业大数据、云计算等新一代的信息化技术的广泛应用，在大范围网络平台下的各种资源信息共享与协同服务的作业则可能大规模打破了原来各方面的封闭性，大大增加了各种人为与病毒侵入的机会和危险性。原来的GxP有关电子签名、电子记录等法规的要求措施在确保数据和系统安全性方面有可能已经无法完全满足要求。因此，如何从安全技术与安全管理等方面，研究和采取有效措施，确保智能化系统的硬件安全、软件安全、运行服务安全和数据安全，以切实保障在将来的“智能制造”模式下的信息安全(包括数据安全)与工业控制安全也将是实现制药行业“智能制造” 过程中的一个至关重要的课题。

制药工业如何与工业4.0达到较好的融合?

“工业4.0”的意义在某种角度上讲，是使制造业模式可以从传统的以产品为中心向以用户为中心转变，其中包括生产模式从大规模流水线生产转向定制化规模生产转变，而产业形态从生产型制造向服务型制造的转变。但是由于制药行业产品(药品)的特殊性，一般不可能依据消费者(患者)的喜好来定制化生产(制药装备业可能略有需求)，所以它的定制化需求不是很强烈。

制药行业也有它的两个最大特点：1.不管是原料药还是制剂药生产，不管它们的流程化或离散化程度如何，它们所有的产品基本都是按照“批次”的概念来安排生产和管理的，因此，所谓“批管理(Bach Management)”与“批控制(Bach Control)”的概念、可追溯性与柔性化要求都将贯穿在药品智能化生产的全过程。因此，在将来的智能化生产模式下，药品生产的批控制、批管理以及产品、工艺和设备的柔性化控制与管理会得到充分的发挥。2.由于药品质量本来就有一个严格的从药品的研发、生产、流通到使用的全生命周期质量的GxP合规性监管要求，而智能制造从产品全生命周期的端对端的集成要求正好与药品质量全生命周期的监管与追溯要求是密切相符。因此制药行业的智能制造模式将为实现药品全生命周期质量的监管与追溯创造了得天独厚的条件。

国内制药装备如何与国外缩短差距?

在制药行业，无论是从智能制造的纵向集成概念，还是智能工厂或制造系统的构成，所谓设备层的制药装备及其智能化都是基础的基础。对于我国制药行业来说，要实现真正的“智能制造”与“智能工厂”的关键就是首先必须打好两个基础：从上充分采用工业互联网、物联网、工业大数据、云计算等新一代的信息化技术，建立以这些技术为基础的数据中心和支撑服务平台;从下提升制药生产底层制药装备和制药过程的自动化、数字化、网络化和智能化的水平，从而建立所谓的信息物理系统CPS的智能化物理基础。

对于制药装备而言(尤其是制剂设备)，目前的首要任务就是必须在改进装备本身基本性能的基础上，进一步提高制药设备的集成化、连续化、自动化、数字化、网络化和智能化水平。改进制药装备的合规性与开放性、增强制药装备信息上传下控和网通互联功能，形成真正的智能化制药装备，以为实现药品生产全过程的自动化与柔性化的批控制与批管理，建立真正完整的生产执行系统MES和实现智能制造和智能工厂创造好底层的基础。

值得注意的是必须搞清楚所谓“智能装备”的概念与要求。根据《国家智能制造标准体系建设指南》对所谓“智能装备”定义是：“智能装备是指在其基本功能以外具有数字通信和配置、优化、诊断、维护等附加功能的设备或装置，一般具有感知、分析、推理、决策、控制能力，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。”

所谓的智能制药装备一般应该具备以下特征能力:1.具有网络通信功能(包括标准和开放的数据接口)。2.对自身状态、环境和过程的自感知能力(包括故障诊断功能)。3.具有分析、推理、决策和执行能力(包括对身状态、环境和过程)。4.具有一定的自适应与优化能力，(能够根据感知、分析、推理、决策的结果，优化装备/产品的运行模式和状态)。5.能够提供各类有关数据，支撑数据分析与挖掘。(实现服务与创新性应用)。所以，目前我国制药装备的智能化水平都需要按照提升这些方面能力的方向努力。

虽然国外的制药装备在性能、质量、自动化和数字化水平等方面普遍要比国内同类设备要进步一些，但从智能化要求角度来看，实际上同样都有个进一步提高和改进的过程。各类具体的制药装备技术差异，可能具体从事制药装备研究与制造厂商更为了解一些。

另外，除了提升原有的制药装备的质量、自动化、数字化、网络化和智能化水平以外，也应该根据实际情况，高度重视探索一些新的配套技术与装置在制药装备的应用，例如：PAT技术、机器人(包括AGV车)、增强现实AR技术、虚拟现实VR技术、柔性化人机交互技术、3D打印技术等，进一步提高制药装备实际智能化水平。同时，目前我国部分制药装备企业(例如楚天科技、东富龙、新华医疗集团等公司)也已在提升单一制药装备性能的同时，充分利用自身对CPS系统最基础的设备与控制的物理层方面的主导权优势，开始按照制药工程配套的要求，注意通过企业兼并、整合与业务扩展，提高和扩展在信息化软件开发、工程设计与工程实施能力，探索提升从下到上的纵向综合集成和构建实现智能制造的系统构架的能力。我个人认为这不能不是一个聪明之举，也是一种有益的尝试与创新。)

原料药生产智能化的改进方向与建议

制药工业在我国是一个传统的产业，由于行业的特殊性，使制药行业在生产、经营和管理等方面的自动化水平与信息化水平都处在相对比较落后的状态。它的智能制造的水平基本还处在重点探索实现和完善单纯的纵向集成中的底下三层。

从工业自动化系统的应用来说，除了中小规模、单体的自动控制器(主要是PLC和SCADA系统)被广泛应用于自动化制药装备之外，大部分的比较正规一些的DCS控制系统主要应用于原料药的生产。由于与现代化的石油、化工等领域的大规模、连续化生产方式不同，我国原料药的生产过程基本上是采用小规模、单元化、批量化和间歇式的生产方式(尤其是生物制药和中药)。因此，这些自动化控制系统的应用目前也仅局限在某些常见的局部工段、单元或辅助系统上(如：化学制药的反应、抗生素发酵、中药提取、浓缩和分离、无菌和水系统在线灭菌、消毒和清洗等)，很少看到真正比较完整和全过程的自动化控制系统应用。虽然可以普遍见到一些通常的PID控制或程序控制的应用模式，但是制药行业真正希望的全过程的自动化批控制模式普遍没有真正实现。“两化融合”所要求的“普及先进过程控制和制造执行系统”(APC、MES) 的要求也没有普遍真正实现。

要逐步实现制药工业的智能制造，对于原料药的生产来说，就是首先要提高原料药生产设备层的自动化化水平，提高自动控制系统的应用水平，其中包括在提高原料药生产连续性的基础上，充分发挥自动化控制系统的功能作用，努力实现原料药生产全程的自动化和柔性化的批控制( Batch Control )模式，建立包括ERP\MES\PCS在内的IACS综合控制系统，为实现原料药生产的执行系统MES和智能制造打好基础。