GMP指南——先进制造
2024-04-01 16:00:57 0 举报AI智能生成
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GMP指南——先进制造是一份详细阐述现代制造技术和最佳实践的文档。这份指南涵盖了从产品设计到生产流程、质量控制、员工培训等各个方面，旨在帮助企业优化生产过程，提高产品质量和效率。其主要内容包括：智能制造技术、自动化与机器人技术、增材制造、数字化制造、绿色制造以及持续改进等。这些内容不仅关注制造技术的革新，还强调了人才培养和企业文化的重要性。此指南适合所有希望在先进制造领域保持竞争力的企业参考。
作者其他创作
大纲/内容
原辅料的批间差异，对系统会带来潜在的生产风险，因此需对其稳定性做出规范
在较长的商业化运行时间内受控状态的建立和维持
原辅料的稳定性
工艺在多变量复杂调控条件下的稳定性尤为重要
基于对产品和工艺的理解、系统设计和整体控制策略来论证使用连续工艺验证方法的合理性
连续续监测连续制造系统的性能和物料质量
连续工艺的稳定性
风险点
保证控制系统利用连续制造关键节点测量值做出与工艺和质量相关的决策
能同时定义监测方式、使用的模型
波动或变化不应被所使用的数据分 析方法所掩盖
监控策略侧重于过程监控，过程监控支持在生 产工艺中保持控制状态，并允许实时评估系统性能
易于接受基于例如前馈或反馈控制等主动控制的自动化工艺控制策略
避免测量干扰工艺
监控策略
输入物料属性及其可变性对连续加工的影响应进行评估
输入物料属性
建立操作规程，用以管理系统的启动、关闭和暂停以及处理干扰
操作方式
虑物料转移和收集策略并论证其合理性
物料转移和收集
实时放行检验可应用于某些或所有产物质量属性
实时放行检验
模型开发、验证和维护的范围以及实施中面临的细节问题应与模型 类型和影响类别相称
过程模型
连续制造流程的实施者应保证工艺验证 要求与批量生产工艺相似
工艺验证
控制策略
确定产品需要达到的要求
基于风险分析的方法 定义产品质量的潜在关键属性
定义一个可以提供质量属性连续监 测的生产工艺过程
料和产品的风险分析，确定产品的关键质量属性
基于实验设计的方法定义设计空间、关键控制参数和控制策略
流程
可采用一种PAT 数据管理软件对众多数据源的数据进行统一的管理
可以提供关键质量属性的在线监测和质量评估
根据评估规则实时决定产品质量是否在规定质量区间内
能提供生产质量数据的记录和归档，作为数据放行的数据基础
支持对PAT分析仪表进行校验管理，验证管理和适应性测试等操作
符合GMP、FDA P11等法规要求
系统要求
连续制造的模式和具体工艺步骤决定的控制状态提供持续工艺性能和产品质量保障的状态
控制状态
瞬态事件的 影响与控制产品质量风险并制定适当的控制策略相关
驻留时间分布体现了物料输送和转化所需求时间，并且特定于工艺、成分/配方、物料性质等
工艺动态
了解物料属性及其变化对工艺性能和产品质量的影响，对于制定控制策略非常重要
输入物料可能需要对批制造中使用的物料质量标准之外的属性进 行评估和控制
物料的表征和控制
方法包括目标设定点和控制限度的建立，设计空间，以及被测属性的质量标准
过程监测
工艺模型特定于系统设计和配置以及相关物料属性
模型性能的监测应持续定期进行，并在实施工艺变更时进行
工艺模型的建立
当计划事件满足既定的工艺性能标准时， 不需要调查计划事件导致的分流物料
发生意外干扰时，应进行适当的调查、 分析根本原因并采取纠正和预防措施
药品质量体系
考虑单个设备的特性 以及集成系统的特性
设备的设计和配置
设备之间的连接
物料分流和取样点的位置
可简化工艺
设计注意事项
设备设计与系统集成
连续制造的实施
信息化
数字化
智能化
数字化三阶段
决策数字化
管理数字化
过程数字化
三个维度
国家关于信息系统建设及信息安全的相关规定
药品生产质量管理规范 (GMP)
ISO9001—2000 质量管理规范
软件、硬件参照ISPE颁布的GAMP5指南
MESA(国际 MES 联合会)定义的MES规范
时数据采集可采用OPC标准
系统实施严格按照 UML国际软件开发规范进行
要求
系统架构
网络架
数字化工厂的实施
数字化工厂的架构
风险和关键考量
连续制造
产品制造过程使用的生产设备关键工艺参数可被实时、及时、全面、准确、完 整地被设备或软件系统进行自动化采集及记录
工艺调整判断条件相对固化，能有可被量化的输入(工艺参数)、输出指标或 参数
工艺设备性能稳定，重现性高
生产环境对产品工艺制造影响的风险可被识别、量化及充分解决
原辅料的关键属性存在波动范围导致自动 化生产无法保障产品质量
生产过程中无法自动采集数据的半成品CQA与生产设备的CPP之间存在关联性影响导致自动化生产无法执行
传感器或质量监测部件采用的技术存在一定错误率，导致风险未被评估和预防，错误数据引发程序误判导致错误操作
根据不同环节的特点，采取部分人工干预、部分自动化执行的模式
谨慎使用自动化设备进行全过程的自动执行
非生产直接关联环节，自动化设备同样可以成为企业考虑 的方案之一
自动化设备+数据采集通讯技术（DCS、SCADA）代替人工统计，实时数据化管理模式
实施建议
整体技术要求
明确所有的流程节点、配套动作、判断 条件、量化的期望目标、时间计划、可用资源
项目策划阶段
分解式讨论需求文档，定义各个流程节点、判断条件、对应操作以及配套的场地布局是否存在风险
是否可改善或使用其他技术、业务手段降低风险
针对流程中各类突发事件可选的备用流程
是否最终可达到期望目标，讨论结果需整理为项目技术方案文档
项目评估阶段
技术方案文档，由自动化设备供应商制定项目预算文档及项目实施计划
项目审批阶段
重点管控项目需求的变更及带来的资源、风险、时间计划等的影响
项目开发及调试阶段
需按实际效果填报试运行报告各项数据，并与项目期望目标值进行比对
项目试运行及验收阶段
针对设备使用人员及维护人员的专项培训、制作配套的设备使用说明书
项目上线准备阶段
按维保说明定期维保，定期对设备控制系统进行数据备份
项目上线运行阶段
数据采集、确保数据安全、借助工具对数据定期开展分析
项目持续改善阶段
实时指导
自动化设备的应用
优势
原则
工具
介绍
获取工艺过程的关键参数
帮助理解工艺过程
优化工艺过程
建立工艺模型，智能控制工艺过程
实时放行
过程分析技术
各类数据已统一进行标准化管理，不同设备、仪器或软件、系统内的数据管理规则已经被统一
关键质量指标数据的采集技术及方式需合理、可靠，具备动态抗干扰能力，且能被周期性验证
集技术及方式不能影响或改变工艺状态、物流过程
采集频率需基于工艺要求或应用要求进行定义
采集仪器先考虑支持以秒级频率进行数据采集的仪器
数据的传递与储存技术及方式合理、可靠，有实时备份系统
数据的全面性、可追溯性、完整性、可靠性可以被验证
用户与权限的分级管理，各类操作均有电子记录
风险应对方案完善，启用备用方案不影响数据的采集、传递、储存及查询
技术要求
产线或设备数据、生产工单的基础数据、计划产 量、实际产量与进度、生产与质检班组、良品率等
生产实时数据看板
物流车或器皿的位置、数量、物流任务数据等信息
物流运行状态看板
生产工单的基础数据、相应的质量标准与实时监测数据、质检人员、时间、计划等数据
质量数据看板
服务相关人员监测生产及质检过程的能耗与状态
车间或实验室能耗与环境状态看板
服务仓库管理人员与生产计划人员对物料的科学化管理
仓库实时库存看板
可在中控室之外的其他用户计算机实现生产设备、物流设备的实时状态数据监视
多监测端、多控制端模式
控制系统与PLC 模块代替生产操作员执行产品生产工艺过程的实时监测与调整操作
智能生产执行模式
实施指导
过程数据应用
性能稳定、质量重现性优越的自动化生产设备
可对中间产品及最终产品关键质量参数进行在线检测的过程分析设备、仪器
设备工艺参数及半成品关键质量参数监测速度需达到足够迅速的频率标准
经过验证且支持周期性验证的数字化工艺
支持过程变量的自我采集、自我匹配、 自我分析及设备调整指令自我执行的信息化软件、系统是执行智能化生产的核心控制端
辅料关键质量属性的波动范围已经被充分识别并被工艺模型所覆盖
生产环境影响的风险已经被充分识别并被工艺模型所覆盖
因各产品、各工艺步骤的管理要求不同，智能制药需按每个产品品种的每个工艺步骤进行实施
自动化生产设备的性能稳定性需通过多批次试产进行验证，并保留数据及文档记录
关键工艺参数、关键质量参数需按预设频率实时采集并储存于专门的数据库服务器
关键工艺参数、关键质量参数的准确性验证需周期性实施
验证需按工艺验证要求进行
按要求进行验证，备份系统和紧急处理方案，
保障原辅料关键质量属性或生产环境相关因素的波动在数字化工艺的允许范围之内
智能化生产技术
生产过程的数字化与智能化
先进制造
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