Die Zukunft vieler Prozesse in komplexen Bereichen der produzierenden Industrie liegt in der kontinuierlichen Produktion, welche die Chargenproduktion ablöst. Vielen Unternehmen der Pharma-, Biotech-, Lebensmittel- und Chemiebranche kann der kontinuierliche Betrieb zu deutlich höherer Produktivität und Produktqualität verhelfen. Weitere Vorteile: Die Prozesse werden außerdem flexibler, einheitlicher und weniger anfällig.
Martin Gadsby, Director von Optimal Industrial Technologies, erläutert, warum prozessanalytische Technologien (PAT) die Basis einer kontinuierlichen Produktion bilden.
Im Gegensatz zur Chargenproduktion, bei der die Erzeugnisse in wiederholten, separaten Durchgängen hergestellt werden (mit Stillständen für Qualitätskontrollen), ist die kontinuierliche Produktion durch zusammenhängende Arbeitsgänge gekennzeichnet, welche die Erzeugnisse im stetigen Fluss und ohne Unterbrechungen durchlaufen.
Paradigmenwechsel im Qualitätsmanagement
Der erste Schritt bei der Umsetzung eines Konzepts zur kontinuierlichen Produktion besteht in der Einführung eines geeigneten Systems für das Management der Produktqualität. Das klassische „Quality by Testing“ (QbT) beinhaltet die Prüfung des Erzeugnisses nach jeder Verarbeitungsstufe, um sicherzustellen, dass die kritischen Qualitätsattribute (Critical Quality Attributes, CQAs) mit den Vorgaben übereinstimmen. Hierfür muss die Produktion gestoppt werden, um Proben zu ziehen, die außerhalb der Produktion in einem Analyselabor untersucht werden. Hierdurch geht QbT mit langen Unterbrechungen einher, die einem kontinuierlichen Produktionsprozess im Wege stehen.
Erst durch einen ganzheitlichen, qualitätsorientierten Ansatz in der Produktentwicklung und Prozessgestaltung wird ein Übergang von der chargenweisen zur kontinuierlichen Verarbeitung möglich. Der Fachbegriff hierfür lautet „Quality by Design“ (QbD) und bezeichnet das Prinzip, wonach die Produktqualität integraler Bestandteil des Prozesses sein soll, anstatt sie schrittweise zu prüfen und anschließend gegebenenfalls zu korrigieren. Eine höhere Prüfungsfrequenz nach dem QbT-Prinzip ist keine Lösung, denn sie verbessert nicht die Produktqualität an sich, sondern verursacht unter Umständen sogar zusätzliche Qualitätsprobleme.
In der Praxis erfordert QbD einen rein sachlichen und gleichzeitig pragmatischen Ansatz, der sowohl den Prozess als auch das Produkt berücksichtigt und die Gestaltung wirksamer Echtzeitstrategien für die Qualitätsüberwachung ermöglicht. Auf diese Weise kann ein vorab definiertes Qualitätsziel erreicht werden, d. h. die Fertigerzeugnisse werden die geforderten Qualitätsmaßstäbe zuverlässig erfüllen oder gar übertreffen. Ein maßgeblicher Erfolgsfaktor für QbD sind prozessanalytische Technologien (PAT), indem sie die Messung der Produktqualität in Echtzeit systematisieren, den Prozess nachvollziehbar machen und letzten Endes so lenken, dass eine einwandfreie Produktqualität gewährleistet ist.
Konkret arbeitet PAT typischerweise mit diversen spektralen (multivariaten) und univariaten Datenquellen sowie mit Prognosewerkzeugen (Prediction Engines), um in Echtzeit Vorhersagen über die Produktqualität zu liefern. PAT greift im kontinuierlichen Prozess an mehreren Stellen, um ein ganzheitliches QbD-Qualitätssystem zu erreichen. Kurzfristig kann das Bedienpersonal die verfügbaren Qualitätsprognosen nutzen, um durch Anpassung der CPPs die Produktqualität jederzeit konstant zu halten. Auf mittlere bis lange Sicht kann durch automatisierte Regelkreise eine qualitätsbasierte Prozesssteuerung realisiert werden. Hierbei werden die Analysen prozessintern und in Echtzeit vorgenommen, während der Prozess weiterläuft. Eine Unterbrechung der Produktion zur Durchführung von Qualitätskontrollen ist dann nicht mehr nötig.
Fließender Übergang zur kontinuierlichen Produktion
QbD und PAT sind elementar für die kontinuierliche Produktion, lassen sich aber auch mit erheblichen Vorteilen auf die Chargenproduktion anwenden. Daher erfordert die Einführung dieser Qualitätsmanagement-Werkzeuge keinen abrupten Vorstoß in eine ganz neue Welt, sondern ermöglicht eine sorgfältige Abwägung der Umstellung auf kontinuierliche Produktion, nachdem die Vorteile durch PAT bereits in der Chargenproduktion evaluiert wurden.
Hersteller können zunächst einen begrenzten und nicht zu komplexen Prozess auswählen, um sich mit QbD und PAT vertraut zu machen und Erfahrungen zu sammeln, bevor sie schrittweise zu komplexeren Prozessen übergehen und letztendlich die Umstellung von der Chargenproduktion auf einen durchgehend kontinuierlichen Prozess vollziehen. Unserer Erfahrung nach verspricht eine maßvolle Herangehensweise bei QbD- und PAT-Vorhaben den größten Projekterfolg. Indem so die mit QbD und PAT zu erreichenden Vorteile innerhalb kurzer Zeit nachgewiesen werden, wächst innerhalb des Unternehmens die Offenheit für die neuen Strategien und es wird eine Basis für die Einführung im größeren Maßstab geschaffen.
Kontinuierliche Produktion bedeutet Big Data
Der wesentliche Erfolgsfaktor von QbD und PAT ist ihre Fähigkeit, das Potenzial großer Datenmengen („Big Data“) zu erschließen. Hierzu gilt es, das anfallende Datenvolumen aufsichtskonform zu verarbeiten, darzustellen, zu sichern und in wertvolles Wissen zu verwandeln. Ein Universalwerkzeug zur systematischen Bewältigung dieser Herausforderung sind PAT-Softwareprodukte für Daten- und Wissensmanagement.
Dabei handelt es sich um zentrale oder dezentrale Softwareplattformen, die sowohl in chargenweisen als auch in kontinuierlichen Prozessen fortwährend Qualitätsprognosen liefern und den Aufbau von faktenbasiertem Wissen ermöglichen, indem sie den jeweiligen Fachexperten die Daten in verwendbar aufbereiteter Form präsentieren. Auf diese Weise ermöglichen Wissensmanagementlösungen letztlich die Ausführung von Regelalgorithmen, die auf Prozesskenntnis und Produktqualität beruhen.
Eine der fortschrittlichsten Plattformen für PAT-Wissensmanagement ist synTQ von Optimal, mit der mittlerweile mehr als die Hälfte der zehn größten internationalen Pharmahersteller arbeitet. Das ist auch kaum verwunderlich, nachdem hiermit die Zykluszeiten für eine Reihe wichtiger Pharmaprodukte von Wochen auf Stunden reduziert werden konnten – einhergehend mit einem Quantensprung in der Produktivität und geringerem Bedarf an Produktionsfläche.
Die neueste Version von synTQ zeichnet sich durch verbesserte Benutzerfreundlichkeit und noch umfassendere Funktionen zur Qualitätsoptimierung aus. So lässt sich mithilfe eines Echtzeit-Viewers für multivariate statistische Prozesssteuerung (Multivariate Statistical Process Control, MSPC) und benutzerdefinierter Control Charts beispielsweise erkennen, wann ein Prozess sich aus seinem optimalen Betriebsfenster bewegt, um den Zustand umgehend zu korrigieren.