Fabrication de biopolymères
Voir la qualité du produit avant la fin du lot
Un fabricant de biopolymères dont la demande dépasse la capacité veut savoir, pendant que le lot est encore en cours, vers quelle qualité de masse moléculaire il se dirige.
Le défi
La masse moléculaire détermine la qualité, et la qualité détermine le prix. Elle se joue pendant la fermentation, mais n’est confirmée que par une analyse hors ligne une fois le lot terminé. À ce stade, le résultat est ce qu’il est.
Quand la demande dépasse la capacité, chaque lot hors spécification est une capacité perdue pour de bon : il va jusqu’au bout, occupe du temps en aval, puis est vendu moins cher, retraité ou mélangé. Les facteurs déterminants (oxygène dissous, agitation et alimentation) figurent déjà sur les courbes de tendance. L’attribut qualité qu’ils déterminent, lui, n’y figure pas.
Le client
Un fabricant européen d’acide hyaluronique par fermentation bactérienne, qui exporte l’essentiel de sa production et fonctionne à la limite de sa capacité.
Notre approche
Nous calibrons un modèle sur des lots historiques : d’un côté les signaux en direct, de l’autre le résultat analytique de chaque lot. Pendant un essai, le jumeau :
- estime la masse moléculaire vers laquelle se dirige le lot, avec une bande d’incertitude
- alerte lorsque la trajectoire s’écarte du profil des lots qui ont atteint la qualité visée
- désigne la variable responsable, pour que la correction soit ciblée
Effets estimés
0
nouveau bioréacteur ou capteur
L’estimation repose sur des signaux que l’usine enregistre déjà ; une plus grande part de la production atteint la qualité commandée, sans capacité supplémentaire.
Pendant l’essai
au lieu d’après l’analyse
La qualité devient visible tant que le lot peut encore être piloté, et non quand il ne peut plus être modifié.
4 semaines
pour une réponse mesurée
La part de la dispersion de masse moléculaire expliquée par les signaux enregistrés est précisément ce que mesure la phase 0. Il n’existe pas de capteur logiciel industriel prêt à l’emploi pour cet attribut : c’est donc la partie de niveau recherche du travail.
Nous ne promettons pas de pourcentage. Les critères de réussite sont convenus et figés en phase 0, sur les lots historiques du fabricant, avant la construction de tout modèle.
Déroulement du PoC
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01
Phase 0 · 4 semaines
Évaluation des données ; critères de réussite convenus et figés.
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02
Tampon données · 2–4 semaines
Nettoyage, numérisation et alignement temporel des données de lot.
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03
Phase 1 · 8–12 semaines
Le modèle, construit et testé sur des lots mis de côté.
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04
Étape suivante
Une référence écrite d’un bon lot, prête à être transférée sur une nouvelle ligne et à soutenir le développement de nouvelles qualités.
Ce que nous avons demandé
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Description de la ligne
Un P&ID ou un schéma d’un fermenteur, avec les points de mesure et leurs plages.
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Tendances des lots
Oxygène dissous, agitation, température, pH, alimentation, et puissance ou couple de l’agitateur s’ils sont enregistrés.
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Résultats analytiques
Masse moléculaire et distribution par lot, ainsi que le rendement : ce que le modèle apprend à prédire.
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Historique des lots
Numéro de lot, début et fin, qualité visée, lot de milieu et déviations enregistrées.
Ce que vous obtenez
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Plus de production vendable
Une plus grande part de la capacité de l’usine dans la qualité commandée.
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Du temps pour réagir
Tant que le lot peut encore être piloté.
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Une référence transférable
Ce à quoi ressemble un bon lot, consigné par écrit pour la ligne suivante.
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Moins d’essais de développement
Le modèle classe ce qui fait réellement varier la masse moléculaire.
Les données peuvent arriver dans n’importe quel format : exports CSV, tableurs, PDF, voire dossiers de lot scannés. Aucune divulgation de recette n’est nécessaire : la composition du milieu et les détails de la souche peuvent rester codés sous forme d’identifiants de lot. Aucun nouveau capteur, aucune intégration informatique, aucun accès à distance ni aucun arrêt de production n’est nécessaire pour démarrer.
Vous avez un procédé similaire ?
Parlez-nous-en. Nous vous dirons où un modèle est rentable en premier et de quelles données vous auriez besoin.
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