Anwendung eines flexiblen Modells über den gesamten Bio-Pharma Engineering Cycle

Ein bekannter Hersteller von Biologika setzte auf Simulation mit INOSIM, um drei neue Produktionsstandorte in Europa und Nordamerika optimal zu konzipieren. Gefragt war eine möglichst exakte Analyse der Prozessvarianten, der Effizienz des Wasserverteilungssystems und des Einsatzes der verfügbaren Arbeitskräfte. Mithilfe von INOSIM erstellte das Engineering-Team ein konzeptionelles Modell des Kernprozesses für einen Standort. Dieses Modell wurde dann erweitert und für die anderen Standorte an deren spezifische Gegebenheiten angepasst. Simulation führte so zu erheblichen Verbesserungen bezüglich Investitionen, Reinigungsprozessen, Personalauslastung und in weiteren Bereichen an verschiedenen Standorten.

Herausforderungen

  • Mangelndes Verständnis des Zusammenspiels unterschiedlicher Elemente des Produktionsgeschehens
  • Schwierigkeiten, den Effekt von Prozessvarianten auf Batch-Umlaufzeiten zu erkennen und zu bewerten
  • Bedarf nach effizienterer CIP-Belegungs- und Reinigungsstrategie
  • Bedarf nach mehr Kosteneffizienz in Investitionsentscheidungen

Das Engineering-Team benötigte ein ganzheitliches Simulationsmodell für die Analyse der gegenseitigen direkten und indirekten Abhängigkeiten der einzelnen Verfahrensschritte an den jeweiligen Standorten. So gab es beispielsweise Bedarf, den Einfluss von Prozessvarianten (z. B. Verarbeitungszeiten, Durchflussraten und pH-Anpassungen) auf die Batch-Umlaufzeiten zu erkennen und zu bewerten. Außerdem musste für eine zentrale Grundoperation die optimale Chargengröße ermittelt werden, um Verzögerungen aufgrund von Bottlenecks zu minimieren. In späteren Planungsphasen konnte der Bedarf an Wasser in unterschiedlichen Qualitäten (Massenstrom im zeitlichen Verlauf) genau vorhergesagt werden. So ließ sich die deutliche Überdimensionierung der Wasseraufbereitung vermeiden, die zu höheren Investitions- und Betriebskosten geführt hätte. Auch die Reinigungsprozesse und der Einsatz der Arbeitskräfte waren zu optimieren: Das Team suchte eine Möglichkeit, CIP-Units besser zuzuordnen, um die Investitionskosten für diese Anlagen zu senken und gleichzeitig sicherzustellen, dass keine Produktions-Teilanlage übermäßig lange auf ihre Reinigung wartet. Darüber hinaus war zu ermitteln, wie viele Arbeitskräfte und Ressourcen benötigt werden, um Verzögerungen bei der Logistik, bei der Raumreinigung und anderen täglichen Wartungsarbeiten zu minimieren. Bei der Beantwortung all dieser Fragen sollte sich INOSIM als nützliches Werkzeug erweisen.

Lösungen

  • Identifizierung maximaler Flussraten für die robuste Dimensionierung der Verrohrung
  • Implementierung von Schichtkalendern zum Ausprobieren verschiedener Arbeitszeitmodelle
  • Konzeption eines Produktionsrad für das optimale Scheduling der Mehrproduktanlage

Das INOSIM-Team begann das Projekt mit der Modellierung des Kernprozesses für einen Standort. Zum Konzeptentwurf gehörten Abbildungen der Geräte, der Rezepturen und variablen Puffer, des Wassers und der Reinigung. Anschließend wurde dieses Modell erweitert, sodass es neue Fragestellungen der Prozessentwicklung in den kommenden Jahren erfassen konnte. Dies betraf etwa Puffer-Vorbereitung, Versorgungssysteme, personelle Ressourcen, CIP-Skids oder die begrenzte Verfügbarkeit von Reinigungsausrüstung. Resultat der erweiterte Modellierung war ein noch realistischeres Modell, anpassbar für die anderen Standorte. Standortspezifische Eigenheiten, wie Ressourcenbeschränkungen für die Versorgungssysteme für hoch gereinigtes Wasser oder Rezepte für die Pufferbereitstellung, konnten ebenso berücksichtigt werden.

Dieses Modell wurde mithilfe der integrierten Scripting-Engine von INOSIM weiter ausgebaut, um spezifische Regeln für die Anlagenbelegung und Auftragspriorisierung zu implementieren. Das Ergebnis war ein hochrealistischer digitaler Zwilling, der genaue KPIs lieferte. Außerdem wurden Schichtkalender implementiert, um verschiedene Schichtenmodelle zu testen, um den Betrieb für einzelne Prozessschritte zu optimieren, und um zu ermitteln, ob alle 24/7 laufen müssen. Diese Modelle ermöglichten auch die Prüfung des Prozess-Equipments im Hinblick auf CIP-Skid-Belegungen, um ein gutes Zuordnungs- und Belegungsverhältnis zu finden. Schließlich untersuchte das INOSIM-Team das Wasserverteilungssystem auf Spitzendurchflussraten, um Rohrgrößen robust aber kosteneffizient auszulegen. Dabei wurden alle automatisierten Prozessschritte berücksichtigt, bei denen Wasser verwendet wird, und der stochastische Wasserverbrauch für manuelle, nicht prozessbezogene Arbeitsgänge, wie z. B. die Raumreinigung, wurde in das Modell aufgenommen.

Ergebnisse

  • Ersparnis von Investmentkapital im Millionen-Dollar-Bereich
  • Kapazitätserhöhung um 30 %
  • Informierte, effizientere CIP-Skid-Belegung und Rohrdimensionierung
  • Optimierte Reinigungsstrategie

Mit der Simulationssoftware und kompetenten Beratern von INOSIM entwickelte der Kunde ein robustes Verfahren für den gesamten Produktionsablauf. Es umfasste das ganzheitliche Debottlenecking von Prozessen wie die unterstützenden Versorgungssysteme und der Arbeitskräftebedarf. Die Modellierung von Schicht- und Produktionsrädern half, den optimalen Betriebsplan zu ermitteln und die Kapazität im Vergleich zur ursprünglich geplanten Produktionsleistung um 30 % zu steigern. Dies sparte Millionen von Investitionsdollars für CIP-Skids, Verrohrung, Wasserversorgungssystem und Prozessbehälter. Beispielsweise testeten INOSIM-Simulationen unterschiedliche Belegungsszenarien und zeigten, dass der Prozess mit nur 13 CIP-Skids, anstatt der ursprünglich geplanten 15, zuverlässig lief. Die Simulationen zeigten auch, dass Drei-Zoll-Rohre für den maximalen Durchfluss ausreichten, was zu einem geringeren minimalen Durchfluss führte und in der Folge zu einem geringeren Energieverbrauch für den Wasserumlauf. Basierend auf diesen Simulationen kaufte der Kunde nur drei statt vier WFI-Generatoren und implementierte gleichzeitig eine effizientere Reinigungsstrategie, die Verzögerungen durch die Minimierung von überbeanspruchten Skids verkürzte. Schließlich zeigte die Implementierung von Schichtkalendern, dass einige Prozessschritte nicht rund um die Uhr durchgeführt werden mussten, um die angestrebte Produktionskapazität zu erreichen.

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