化工智能制造概論第六章 藥物和精細(xì)化學(xué)品的智能制造10/19/20252第六章藥物和精細(xì)化學(xué)品的智能制造6.1藥物和精細(xì)化學(xué)品的分子設(shè)計(jì)原理6.2配方產(chǎn)品的智能設(shè)計(jì)6.3工藝過(guò)程智能優(yōu)化和設(shè)計(jì)6.4工藝過(guò)程在線分析和優(yōu)化應(yīng)用示例：藥物和精細(xì)化學(xué)品的智能制造第六章藥物和精細(xì)化學(xué)品的智能制造10/19/202536.1藥物和精細(xì)化學(xué)品的分子設(shè)計(jì)原理有機(jī)合成以過(guò)程為中心的低附加值大宗化學(xué)品以產(chǎn)品為中心的高附加值精細(xì)化學(xué)品√制藥大國(guó)

×制藥強(qiáng)國(guó)藥企仍存在“多、小、散、低”現(xiàn)象新藥上市慢，品種少仿制藥的整體質(zhì)量水平不高，產(chǎn)能過(guò)剩嚴(yán)重，同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)激烈出口多為原料藥、中間體、仿制藥，很難打入高端國(guó)際市場(chǎng)究其原因，制藥技術(shù)、研發(fā)能力遠(yuǎn)落后于國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家，尤其在有機(jī)合成技術(shù)方面以新興有機(jī)合成技術(shù)為依托的精細(xì)化學(xué)品高質(zhì)、高效、綠色、安全、低耗生產(chǎn)必須取得進(jìn)一步發(fā)展6.1.1計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)10/19/20254定義化合物發(fā)現(xiàn)是利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)在自然界的動(dòng)物、植物和礦物中發(fā)現(xiàn)具有特定功能性能的化合物；化合物設(shè)計(jì)是利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)設(shè)計(jì)具有特定功能性能的化合物；化合物結(jié)構(gòu)優(yōu)化是利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)對(duì)那些具有特定功能性能的化合物結(jié)構(gòu)的取代基團(tuán)及其位置作適當(dāng)調(diào)整，以提高化合物性能。方法基于數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，獲得相應(yīng)的化合物功能、性質(zhì)和化學(xué)結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)。基于邏輯，利用功能性質(zhì)與結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系及規(guī)則，根據(jù)化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)它的可能功能性質(zhì)?；谠?，利用量化計(jì)算方法，根據(jù)化合物的化學(xué)結(jié)構(gòu)，計(jì)算化學(xué)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的相關(guān)物化參數(shù)，并根據(jù)參數(shù)，推測(cè)可能的功能。6.1.1計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)10/19/20255工作流程利用數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)查詢(xún)憑經(jīng)驗(yàn)和靈感設(shè)計(jì)出的化合物是否已存在（即基于數(shù)據(jù)的方法）。如果數(shù)據(jù)庫(kù)中已收錄了對(duì)應(yīng)的化合物，則需要根據(jù)預(yù)測(cè)模型、經(jīng)驗(yàn)和靈感修改化合物結(jié)構(gòu)；如果該化合物尚未被收錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中，則需要利用結(jié)構(gòu)與性質(zhì)之間的關(guān)系及規(guī)則，預(yù)測(cè)該化合物的性質(zhì)；如果預(yù)測(cè)結(jié)果符合設(shè)計(jì)要求，則進(jìn)入合成階段；如果不符合要求，設(shè)計(jì)者則需要根據(jù)預(yù)測(cè)模型、經(jīng)驗(yàn)和靈感優(yōu)化化合物結(jié)構(gòu)，利用基于數(shù)據(jù)的方法，判斷該化合物是否被數(shù)據(jù)庫(kù)收錄；利用基于邏輯或原理的方法預(yù)測(cè)該化合物性質(zhì)，并判斷是否符合設(shè)計(jì)要求；重復(fù)上述過(guò)程，直到獲得符合求的預(yù)測(cè)結(jié)果，然后進(jìn)入合成階段。6.1.1計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)10/19/20256化合物性質(zhì)預(yù)測(cè)的方法以分子描述符為自變量，性質(zhì)為因變量的方程式作為預(yù)測(cè)依據(jù)：

通過(guò)已有的軟件計(jì)算多種的分子描述符，分析這些描述符與性質(zhì)的相關(guān)性，建立對(duì)應(yīng)的方程式，并用于預(yù)測(cè)化合物性質(zhì)。軟件開(kāi)發(fā)的工作量較小，但必須依靠計(jì)算分子描述符的軟件。以實(shí)驗(yàn)得到的規(guī)律作為預(yù)測(cè)依據(jù)的專(zhuān)家型推理：

通過(guò)收集已報(bào)道的實(shí)驗(yàn)總結(jié)得出的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)關(guān)系，比較被預(yù)測(cè)化合物結(jié)構(gòu)與規(guī)則相符度，預(yù)測(cè)化合物的性質(zhì)。這種方法有效地利用了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但實(shí)驗(yàn)規(guī)則數(shù)量有限。以分子結(jié)構(gòu)信息與性質(zhì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系為預(yù)測(cè)依據(jù)：

通過(guò)收集已報(bào)道的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析化學(xué)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)之間的關(guān)系，建立化學(xué)結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系模型，并用于預(yù)測(cè)化合物性質(zhì)。有效地利用了實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其結(jié)果中隱含的規(guī)則，但該法軟件開(kāi)發(fā)工作量極大。6.1.1計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)10/19/20257化合物性質(zhì)預(yù)測(cè)軟件PASS，Sybyl和DiscoveryStudio適用于藥物或農(nóng)藥研發(fā)中化合物生物活性的預(yù)測(cè)；MaterialStudio適用于材料研發(fā)中化合物物化參數(shù)和材料性能的預(yù)測(cè)；DEREK，MultiCASE，CISOC-PSCT，CISOC-PSMT，CISOC-PSAT和TOPKAT用于預(yù)測(cè)化合物的毒性；CISOC-logP，CISOC-pKa和CISOC-logS預(yù)測(cè)化合物的疏水常數(shù)、酸堿解離常數(shù)和水溶解度。6.1.2計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)computer-aideddrugdesign，CADD10/19/20258設(shè)計(jì)方法（根據(jù)篩選原理的不同）基于受體的藥物設(shè)計(jì)（receptor-baseddrugdesign）基于配體的藥物設(shè)計(jì)（ligand-baseddrugdesign）已知靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)信息，基于靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)出發(fā)尋找可與靶點(diǎn)特異性結(jié)合的配體分子（直接藥物設(shè)計(jì)），基本要求是明確作用受體（靶點(diǎn)）的三維空間構(gòu)型，根據(jù)受體結(jié)合位點(diǎn)的形狀和性質(zhì)要求，借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)構(gòu)造出形狀和性質(zhì)互補(bǔ)的新的配基分子的三維結(jié)構(gòu)。其理論基礎(chǔ)是受體結(jié)合位點(diǎn)與配基之間的互補(bǔ)性。在靶點(diǎn)信息不明的情況下，根據(jù)已知活性的藥物分子，利用計(jì)算機(jī)軟件構(gòu)建可靠的藥效基團(tuán)模型或定量構(gòu)效關(guān)系模型（quantitativestructure-activityrelationship,QSAR），對(duì)新化合物進(jìn)行活性預(yù)測(cè)、篩選，以期得到活性較好的先導(dǎo)化合物分子6.1.2計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)computer-aideddrugdesign，CADD10/19/20259藥效團(tuán)是藥效特征元素的集合，保持化合物活性所需的結(jié)構(gòu)特征，可以反映這些化合物在三維結(jié)構(gòu)上的一些共同原子、基因或化學(xué)功能結(jié)構(gòu)及空間取向，這些往往決定著配體的活性，以此分析已知的與受體結(jié)合的配體的共同藥效特征來(lái)篩選藥物。QSAR是通過(guò)以配體和靶點(diǎn)的三維結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，根據(jù)分子內(nèi)能變化和分子間相互作用的能量變化，將已知的一系列藥理的理化性質(zhì)和三維結(jié)構(gòu)參數(shù)擬合出定量關(guān)系，再進(jìn)行優(yōu)化改造，因此QSAR不僅可以模擬結(jié)合受體的配體的結(jié)構(gòu)特征，還可以預(yù)測(cè)藥物的活性。說(shuō)明：6.1.3人工智能在藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202510機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用目前藥物研發(fā)使用最多的機(jī)器學(xué)習(xí)方法大致可分為5類(lèi)：監(jiān)督學(xué)習(xí)（監(jiān)督、半監(jiān)督、非監(jiān)督）主動(dòng)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)多任務(wù)學(xué)習(xí)。6.1.3人工智能在藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202511機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用基于配體的藥物設(shè)計(jì)：相似性搜索、化合物分類(lèi)和回歸活性預(yù)測(cè)三大技術(shù)。應(yīng)用于配體虛擬篩選的機(jī)器學(xué)習(xí)方法以分類(lèi)器為主。具有代表性的模型主要有：樸素貝葉斯、k最近鄰居、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。樸素貝葉斯模型適用于虛擬篩選分類(lèi)和獲取特異性結(jié)合于靶點(diǎn)的分子骨架。k最近鄰居模型對(duì)于預(yù)測(cè)多靶點(diǎn)結(jié)合活性等多任務(wù)學(xué)習(xí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。支持向量機(jī)則可用于化合物分類(lèi)和合成可及性或水溶性等化合物屬性值預(yù)測(cè)。隨機(jī)森林可以改善定量構(gòu)效關(guān)系數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，也可用于對(duì)接打分函數(shù)以及預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)－配體結(jié)合親和力研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常應(yīng)用于潛在藥物靶標(biāo)識(shí)別、化合物分類(lèi)、定量構(gòu)效關(guān)系以及蛋白質(zhì)－配體結(jié)合親和力等研究。6.1.3人工智能在藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202512機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用基于受體的藥物設(shè)計(jì)：主要涉及靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、活性位點(diǎn)識(shí)別、配體和受體相互作用識(shí)別、對(duì)接打分函數(shù)和結(jié)合親和力計(jì)算等。靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)已用于靶標(biāo)蛋白質(zhì)同源性檢測(cè)，扭轉(zhuǎn)角、二級(jí)結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)及翻譯后修飾預(yù)測(cè)，區(qū)分活性和非活性構(gòu)象以及模型評(píng)估等?；钚晕稽c(diǎn)與相互作用識(shí)別方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)合位點(diǎn)或聯(lián)合決策樹(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)構(gòu)位點(diǎn)。對(duì)接打分函數(shù)和結(jié)合親和力計(jì)算方面，主要是通過(guò)結(jié)構(gòu)分類(lèi)、回歸模型和深度學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)。此外深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)還可應(yīng)用于化合物的反向找靶。6.2配方產(chǎn)品的智能設(shè)計(jì)10/19/202513復(fù)配技術(shù)的定義為了滿足應(yīng)用對(duì)象的特殊要求或多種需求，為了適應(yīng)各種專(zhuān)門(mén)用途的需要，針對(duì)單一化合物難以解決這些要求和需要而提出的，研究精細(xì)化學(xué)品配方和制劑成型理論與技術(shù)的綜合應(yīng)用技術(shù)，表現(xiàn)出“1+1>2”的技術(shù)。解決單一化合物難以滿足應(yīng)用對(duì)象特殊需要或多種要求的問(wèn)題。利用協(xié)同增效改變產(chǎn)品的性能并擴(kuò)大產(chǎn)品的應(yīng)用范圍。改變精細(xì)化學(xué)品的性能和形式，賦予其更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力擴(kuò)大商品的數(shù)量，提高精細(xì)化學(xué)品的經(jīng)濟(jì)效益。復(fù)配的基本原因復(fù)配三效應(yīng)協(xié)同增效協(xié)同減害降低成本6.2配方產(chǎn)品的智能設(shè)計(jì)10/19/202514精細(xì)化學(xué)品配方研究舊配方的剖析新配方的研制精細(xì)化學(xué)品劑型研究劑型的選擇與確定劑型的加工技術(shù)復(fù)配的研究?jī)?nèi)容劑型是指將精細(xì)化學(xué)品加工制成的物理形態(tài)或分散形式。劑型加工一般可以分為以下四種類(lèi)型固態(tài)劑型：塊劑、片劑、粉末劑、顆粒劑、微膠囊、膜片劑、棒狀劑等。半固態(tài)劑型：膏劑和膠狀劑型等。液態(tài)劑型：溶液、懸浮劑、乳膠、膠體狀等。氣體劑型：氣霧劑、熏蒸劑、煙熏劑等。6.2.1配方的最優(yōu)化設(shè)計(jì)原理10/19/202515（1）配方最優(yōu)化設(shè)計(jì)方法單因素優(yōu)選法多因素優(yōu)選法正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)線性規(guī)劃改進(jìn)的單純形法6.2.1配方的最優(yōu)化設(shè)計(jì)原理10/19/202516（2）配方最優(yōu)化設(shè)計(jì)的原理及過(guò)程原理：應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)，從而使配方實(shí)驗(yàn)從原來(lái)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的被動(dòng)處理轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^(guò)實(shí)驗(yàn)方案的科學(xué)設(shè)計(jì)而進(jìn)行數(shù)據(jù)的主動(dòng)處理，達(dá)到可用計(jì)算機(jī)處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)回歸分析建立變量與指標(biāo)之間數(shù)學(xué)關(guān)系的效果，采用最優(yōu)化方法在配方體系中尋找最優(yōu)解，從優(yōu)化中得出最佳配方配方優(yōu)化設(shè)計(jì)的一般步驟6.2.2計(jì)算機(jī)輔助配方設(shè)計(jì)10/19/202517計(jì)算機(jī)在配方設(shè)計(jì)中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助配方試驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)輔助配方計(jì)算計(jì)算機(jī)輔助配方優(yōu)化利用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、均勻設(shè)計(jì)或者其他系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理，對(duì)實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)的設(shè)計(jì)，再對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)精細(xì)化學(xué)品配方中各組分用量進(jìn)行自動(dòng)計(jì)算，核定各種原料的消耗、各組分配比等工作，以提高配方計(jì)算的準(zhǔn)確性利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行回歸分析，尋找出試驗(yàn)結(jié)果（目標(biāo)函數(shù)）與某個(gè)或多個(gè)因素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系6.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥物配方設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202518（1）藥物體外釋放行為的預(yù)測(cè)藥物溶出度預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模工作流程在藥物釋放模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元是制劑的特性，例如藥物含量、pH或配方組成等，而輸出神經(jīng)元代表制劑的溶出性能，相似系數(shù)f2通常用于評(píng)價(jià)藥物溶出度曲線的相似性。6.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥物配方設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202519（2）配方的選擇與優(yōu)化優(yōu)化5-氟尿嘧啶（5-FU）脂質(zhì)納米粒配方：以脂質(zhì)納米粒的關(guān)鍵材料特性（甘油三酯種類(lèi)、固體脂質(zhì)量、共脂質(zhì)的存在、液體脂質(zhì)的存在和藥物濃度）作為輸入變量，5-FU脂質(zhì)納米粒的表征數(shù)據(jù)為輸出變量。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選出的處方具有理想的藥理屬性、藥效和皮膚滲透效率，獲得了高質(zhì)量的藥物制劑，節(jié)省時(shí)間和成本6.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥物配方設(shè)計(jì)中的應(yīng)用10/19/202520（3）體內(nèi)外相關(guān)性的建立體內(nèi)外相關(guān)性（invitro-invivocorrelation，IVIVC）建立目的是通過(guò)將藥物在體外的溶出行為（通常是溶出速率或程度）與體內(nèi)的藥代動(dòng)力學(xué)過(guò)程相關(guān)聯(lián)來(lái)預(yù)測(cè)藥物的血藥濃度-時(shí)間分布。意義：在表征產(chǎn)品性能的同時(shí)減輕各個(gè)階段的工作量，為藥物開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)變更和監(jiān)督管理提供指導(dǎo)和支持。應(yīng)用：許多IVIVC模型使用線性回歸方法，應(yīng)用于IVIVC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)分析方面比一些經(jīng)典的回歸方法有更多的優(yōu)勢(shì)。因此，可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立IVIVC。10/19/2025216.3工藝過(guò)程智能優(yōu)化和設(shè)計(jì)“即插即用”自動(dòng)化合成概念和流程圖“冰箱”制藥工廠10/19/2025226.3.1高通量自動(dòng)化篩選技術(shù)概念高通量篩選技術(shù)（highthroughputscreening，HTS）20世紀(jì)80年代出現(xiàn)的新型篩選方法，它以設(shè)計(jì)、操作和分析生成數(shù)據(jù)集所需軟件的計(jì)算能力為基礎(chǔ)，以自動(dòng)化操作系統(tǒng)執(zhí)行實(shí)驗(yàn)過(guò)程，以靈敏快速的檢測(cè)儀器采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)以千計(jì)的樣品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并以得到的相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)支持整體運(yùn)轉(zhuǎn)的技術(shù)體系。10/19/2025236.3.1高通量自動(dòng)化篩選技術(shù)HTS技術(shù)在化學(xué)制藥工藝開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用自動(dòng)化篩選的優(yōu)勢(shì)：輕松測(cè)定實(shí)驗(yàn)吞吐量和運(yùn)行周期，有效提高了篩選效率；對(duì)于危險(xiǎn)材料處理基本不需要人為干預(yù)，減少人員暴露直接提高了反應(yīng)的安全性；可自動(dòng)捕獲高質(zhì)量、內(nèi)部一致數(shù)據(jù)集，限制人為錯(cuò)誤并減小反應(yīng)間或陣列間的數(shù)據(jù)誤差。10/19/2025246.3.2微通道反應(yīng)技術(shù)概述微化工技術(shù)是以微結(jié)構(gòu)元件為核心，在微米或毫米受限空間內(nèi)進(jìn)行化工反應(yīng)和分離過(guò)程的技術(shù)，它通過(guò)減小體系的分散尺度強(qiáng)化物質(zhì)混合與傳遞，提高過(guò)程可控性和效率，以“數(shù)量放大”為基本準(zhǔn)則，進(jìn)行微設(shè)備的集成和放大，將實(shí)驗(yàn)室成果快速運(yùn)用于工業(yè)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)。在微設(shè)備內(nèi)的流動(dòng)過(guò)程主要受黏性力和界（表）面力控制，因此具有多相流動(dòng)有序可控、比表面積大、傳遞距離短、混合速度快、傳遞性能好、反應(yīng)條件均一、反應(yīng)過(guò)程安全性高等特點(diǎn)，快速開(kāi)停車(chē)、過(guò)程響應(yīng)快以及可實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)和分布移動(dòng)式生產(chǎn)等優(yōu)點(diǎn)。10/19/2025256.3.2微通道反應(yīng)技術(shù)基本原理和特點(diǎn)微化工技術(shù)是指微米或亞微米進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)和化工分離過(guò)程的技術(shù)，微設(shè)備是微化工技術(shù)的核心。微化工設(shè)備最顯著的特征是具有較小的三維尺寸，雷諾數(shù)較低，流型以層流為主，反應(yīng)物之間的混合主要是依靠分子擴(kuò)散；特征混合時(shí)間（tm）與特征擴(kuò)散距離（L）的平方成正比，與擴(kuò)散系數(shù)（D）成反比。反映特征尺寸和混合時(shí)間之間的關(guān)系，尺寸越小，混合時(shí)間越短，可以實(shí)現(xiàn)反應(yīng)物快速混合。顯著的尺度效應(yīng)：

反應(yīng)器體積大幅度減小，黏性力與慣性力比值顯著增加，界面張力與慣性力比值大幅度增加，使反應(yīng)器內(nèi)發(fā)生傳遞所需的濃度梯度和溫度梯度顯著增加，流場(chǎng)的控制力由大設(shè)備內(nèi)的重力和慣性力控制轉(zhuǎn)變?yōu)轲ば粤徒缑鎻埩刂?，有效地抑制由于湍流引起的隨機(jī)脈動(dòng)等無(wú)序行為。10/19/2025266.3.2微通道反應(yīng)技術(shù)微通道反應(yīng)設(shè)備以微型設(shè)備為核心構(gòu)建的系統(tǒng)稱(chēng)為微化工系統(tǒng)。微化工系統(tǒng)主要由物料輸送設(shè)備、微型功能設(shè)備、流體管道、溫度傳感器、流量傳感器、壓力傳感器和在線分析設(shè)備組成10/19/2025276.3.3機(jī)器學(xué)習(xí)在制藥工藝智能優(yōu)化中的應(yīng)用反應(yīng)條件的預(yù)測(cè)與優(yōu)化逆合成分析智能合成機(jī)器10/19/2025286.4工藝過(guò)程在線分析和優(yōu)化概念工藝過(guò)程在線分析和優(yōu)化是一種利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)來(lái)監(jiān)測(cè)和優(yōu)化工藝的方法，采用先進(jìn)的傳感器和分析技術(shù)收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并使用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)和優(yōu)化工藝參數(shù)。通過(guò)在線分析和優(yōu)化，降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，縮短生產(chǎn)周期，保證工藝安全性和穩(wěn)定性。過(guò)程分析技術(shù)（processanalyticaltechnology，PAT）是通過(guò)在線工藝分析儀器對(duì)原材料、在線物料以及工藝過(guò)程的關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)和性能特征進(jìn)行及時(shí)測(cè)量，設(shè)計(jì)、分析和控制生產(chǎn)加工過(guò)程，準(zhǔn)確判定中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品質(zhì)量狀況。10/19/2025296.4.1在線分析與過(guò)程控制實(shí)時(shí)過(guò)程分析手段包括近紅外、拉曼、紫外、超聲波、X射線、微波、電容、成像和激光散射信號(hào)等質(zhì)量源于設(shè)計(jì)(QbD)方法中的過(guò)程分析技術(shù)(PAT)應(yīng)用框架分層過(guò)程控制結(jié)構(gòu)+基于風(fēng)險(xiǎn)的反饋控制評(píng)估框架10/19/2025306.4.2物料追蹤與狀態(tài)監(jiān)測(cè)如果發(fā)生產(chǎn)品召回或質(zhì)量問(wèn)題，物料跟蹤系統(tǒng)可以快速定位并隔離問(wèn)題，避免對(duì)消費(fèi)者造成潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。在供應(yīng)鏈和分銷(xiāo)渠道中，物料跟蹤系統(tǒng)可以提高物流透明度和效率，避免丟失和誤用，并確保正確的物料被分配到正確的位置和時(shí)間。對(duì)物流和資產(chǎn)中的非隨機(jī)異常條件（例如流動(dòng)阻塞、自動(dòng)化系統(tǒng)故障或設(shè)備性能下降）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，引入了異常事件管理（exceptionaleventsmanagement，EEM）和智能報(bào)警系統(tǒng)