Biopolymerherstellung
Die Produktqualität sehen, bevor die Charge zu Ende ist
Ein Biopolymerhersteller, dessen Nachfrage die Kapazität übersteigt, möchte schon während einer laufenden Charge wissen, auf welche Molekulargewichtsqualität sie zusteuert.
Die Herausforderung
Das Molekulargewicht bestimmt die Qualitätsstufe, und die Qualitätsstufe bestimmt den Preis. Es wird durch das Geschehen während der Fermentation festgelegt, aber erst durch eine Offline-Analyse nach Abschluss der Charge bestätigt. Dann steht das Ergebnis fest.
Übersteigt die Nachfrage die Kapazität, ist jede Charge außerhalb der Spezifikation verlorene Kapazität: Sie läuft bis zum Ende, belegt Zeit in den Folgeschritten und wird dann günstiger verkauft, nachbearbeitet oder verschnitten. Die Einflussgrößen – gelöster Sauerstoff, Rührung und Feed – sind bereits in den Trendkurven sichtbar. Das Qualitätsattribut, das sie bestimmen, nicht.
Der Kunde
Ein europäischer Hersteller von Hyaluronsäure durch bakterielle Fermentation, der den Großteil seiner Produktion exportiert und an der Grenze seiner Kapazität arbeitet.
Unser Ansatz
Wir kalibrieren ein Modell an historischen Chargen: auf der einen Seite die Live-Signale, auf der anderen das Analyseergebnis jeder Charge. Während eines Laufs:
- schätzt der Zwilling das Molekulargewicht, auf das die Charge zusteuert, mit einem Unsicherheitsband
- warnt er, wenn der Verlauf das Muster der Chargen verlässt, die die Qualitätsstufe erreicht haben
- benennt er die verantwortliche Variable, damit die Korrektur gezielt erfolgt
Geschätzte Effekte
0
neue Bioreaktoren oder Sensoren
Die Schätzung entsteht aus Signalen, die die Anlage bereits aufzeichnet; mehr Produktion erreicht die bestellte Qualitätsstufe, ohne zusätzliche Kapazität.
Während des Laufs
statt nach der Analyse
Die Qualitätsstufe wird sichtbar, solange sich die Charge noch steuern lässt, nicht erst, wenn sie sich nicht mehr ändern lässt.
4 Wochen
bis zu einer gemessenen Antwort
Wie viel der Streuung des Molekulargewichts die aufgezeichneten Signale erklären, misst genau Phase 0. Einen fertigen industriellen Soft-Sensor für dieses Attribut gibt es nicht; dies ist daher der forschungsnahe Teil der Arbeit.
Wir versprechen keinen Prozentsatz. Die Erfolgskriterien werden in Phase 0 an den eigenen historischen Chargen des Herstellers vereinbart und festgeschrieben, bevor ein Modell gebaut wird.
So läuft der PoC ab
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01
Phase 0 · 4 Wochen
Datenbewertung; Erfolgskriterien vereinbart und festgeschrieben.
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02
Datenpuffer · 2–4 Wochen
Bereinigung, Digitalisierung und zeitliche Ausrichtung der Chargendaten.
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03
Phase 1 · 8–12 Wochen
Das Modell, aufgebaut und getestet an zurückgehaltenen Chargen.
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04
Nächster Schritt
Eine schriftliche Referenz für eine gute Charge, bereit zur Übertragung auf eine neue Linie und zur Unterstützung der Entwicklung neuer Qualitätsstufen.
Was wir angefragt haben
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Linienbeschreibung
Ein P&ID oder eine Zeichnung eines Fermenters mit Messstellen und Messbereichen.
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Chargentrends
Gelöster Sauerstoff, Rührung, Temperatur, pH, Feed sowie Rührerleistung oder Drehmoment, falls aufgezeichnet.
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Analyseergebnisse
Molekulargewicht und Verteilung je Charge sowie die Ausbeute – das, was das Modell vorherzusagen lernt.
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Chargenhistorie
Chargennummer, Start und Ende, Ziel-Qualitätsstufe, Medienlos und dokumentierte Abweichungen.
Was Sie erhalten
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Mehr verkaufsfähige Produktion
Ein größerer Teil der Anlagenkapazität in der bestellten Qualitätsstufe.
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Zeit zum Reagieren
Solange sich die Charge noch steuern lässt.
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Eine übertragbare Referenz
Wie eine gute Charge aussieht, schriftlich festgehalten für die nächste Linie.
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Weniger Entwicklungsversuche
Das Modell ordnet ein, was das Molekulargewicht tatsächlich beeinflusst.
Die Daten können in jedem Format kommen – CSV-Exporte, Tabellen, PDF, sogar gescannte Chargenprotokolle. Rezepturen müssen nicht offengelegt werden: Medienzusammensetzung und Stammdetails können als Loskennungen codiert bleiben. Für den Start sind keine neuen Sensoren, keine IT-Integration, kein Fernzugriff und kein Produktionsstillstand nötig.
Haben Sie einen ähnlichen Prozess?
Erzählen Sie uns davon. Wir sagen Ihnen, wo sich ein Modell zuerst auszahlt und welche Daten Sie brauchen.
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