前言

智慧工厂主要通过人工智能技术、大数据技术等新一代技术对工厂生产流程进行智能化、自动化控制和管理，提高工厂的生产效率和综合竞争力，打造新质生产力。在制药企业智慧工厂建设过程中，基于大数据、人工智能技术可以提高智慧工厂的建设水平。为了充分发挥大数据、人工智能技术的应用优势，需要从制药企业智慧工厂的建设现状出发明确智慧工厂建设架构以及建设的不同阶段，提升制药企业智慧工厂建设水平。

1智慧工厂内涵与特点

智慧工厂指的是对信息技术制造技术、物联网技术、人工智能技术、大数据技术等进行融合，实现生产过程自动化、信息化、数字化和智能化的现代化工厂^[1]。智慧工厂可以完成产品设计、生产制造、物流配送以及销售服务等各个环节的管理及控制，对提高工厂的生产效率，降低运行成本，保证产品质量有积极作用。

智慧工厂的主要特点表现在以下方面：

（1）数字化。智慧工厂能够对生产过程中的所有数据进行全面采集，能够实现信息实时传输和高度共享，使企业对工厂生产过程进行实时监控，保证生产效率和产品质量。

（2）智能化。智慧工厂主要通过机器人技术、传感器技术、人工智能技术等先进手段对生产过程进行自动化和智能化管理，降低劳动强度，保证生产效率。

（3）绿色化。智慧工厂更加注重节能环保技术的应用，可以利用更加先进的智能控制系统、生产技术和设备对生产流程进行优化改进，能够减少在生产过程中的能源消耗和污染物的排放量。

2制药企业智慧工厂建设现状

现阶段，制药企业智慧工厂建设过程中存在的主要问题是自动化和信息化基础相对落后。在自动化方面对原料进行生产时，虽然能够应用一些自动化控制系统，但是大多数自动化控制系统主要是在原料生产的一些局部单元和辅助系统上发挥作用，并未开展全过程自动化控制管理工作，也没有实现连续生产控制目标。

在单工序制剂设备自动化系统运用过程中，对外大多数是封闭的，无法提供必要的质量参数以及工艺条件参数，数据传输受到限制，也不能提供外部系统对设备的统一协调和优化控制指令。有一些设备甚至不具备网络和数据通信功能，会对整个生产系统的数据传输效率产生影响。除此之外，在整个制药生产过程中，不同环节具有断离的特点，大量原辅料、中间品、半成品到最终的成品，物流转运和投放主要依靠人工操作，整个生产过程有大量信息化孤岛，直接影响制药企业智慧工厂的建设效果。

制药企业智慧工厂建设过程中，虽然信息化基础建设和应用有一定进步，但是大多数制药企业对生产系统的自动化和智能化全面应用相对较少。在实际生产过程中的信息化建设存在很多薄弱环节，例如在信息化管理过程中仍然是以传统企业的上层财务管理、进销存管理、生产管理和客户与供应商管理模式为主，并没有对先进的自动化管理系统以及生产控制系统进行充分应用，导致信息技术在企业智慧化工厂建设过程中无法充分发挥作用。

3大数据与人工智能在制药企业智慧工厂中的应用

3.1大数据与人工智能技术发展现状

大数据技术的应用越来越成熟完善，将大数据技术应用在制药企业智慧工厂建设过程中，可以根据新一代信息技术的发展水平发挥大数据技术的应用优势。大数据技术可以使智慧工厂对所有的数据进行集中管理，并完成数据深度分析和处理，提高生产效率，降低生产成本^[2]。

人工智能技术在智慧工厂建设中的有效应用可以对大量数据进行分析和挖掘，在短时间内能够发现生产过程中存在的问题，并提供有效的解决方案。人工智能技术还可以根据市场的需求以及制药企业的具体发展规模对生产计划进行智能化调度和安排^[3]，提高生产效率和资源利用效率。此外，人工智能技术在智慧工厂建设过程中的应用还可以提高过程质量管理水平。人工智能技术能够对生产过程中的关键环节进行实时监测。根据收集的数据信息开展预测工作，能够及时排查潜在的质量问题，保证产品质量和合规性，降低制药企业的质量风险^[4]。

3.2智慧工厂数据平台架构

3.2.1数字化系统

在传统医药产业生产过程中人工操作量比较大，很容易出现误差和漏洞，并且在生产过程中的信息流通不畅、流程不规范，导致制药生产效率比较低，成本比较高。数字化生产系统作为智慧制药企业智慧工厂建设的核心内容，是数据平台架构的关键环节，需要对生产系统进行数字化改造，提高生产流程的信息化水平。在实际设计过程中需要从以下角度出发：

（1）集成生产系统。对生产系统进行集成优化，可以实现生产环节优化管理，保证生产的自动化水平，降低生产成本，缩短生产周期。

（2）数据采集与分析。这一层次主要是完成制药生产过程中的数据采集以及分析，保证生产过程的透明化，提升对生产质量的控制水平。例如通过智能传感器获取在制药生产过程中的温度、湿度、压力等各项参数，根据不同药物的生产环境要求对生产状态进行实时监控。利用大数据分析和人工智能技术可以深度挖掘生产数据，为生产决策提供更加可靠的依据。

3.2.2智能化供应链管理

（1）建立智能化物流管理系统。这一系统可以对供应链物流信息进行实时监测，实现资源高效调度，缩短物流时间，能够降低物流成本，保证物流效率^[6]。

（2）制定三防策略。为了保证制药企业的生产质量，需要根据工艺要求制定合理的三防策略，保障原材料的品质，预防在传统医药行业中比较常见的质量问题。

（3）质量溯源系统。质量溯源系统可以对原材料来源和生产流程进行追溯，进一步保证产品质量的可靠性。在发现产品质量问题时，溯源系统能够及时对具体的原因进行追溯。

3.3制药企业智慧工厂智能化系统建设方法论

近些年，人工智能技术的发展和应用越来越成熟，在制药企业发展过程中加强智慧工厂建设也是制药企业的重要发展趋势。以人工智能技术和大数据为基础的高端化、绿色化、智能化制药工厂设计和实施能够有效提高制药效率准确性和持续性，能够生产出高质量的药品。制药企业智慧工厂智能化系统建设，需要从设计阶段和实施阶段两方面出发：

3.3.1设计阶段的建设要点

智慧制药工厂在设计过程中需要加强数据整合和分析。智慧工厂的建设需要大量的数据支持，对传统制药企业中的各项数据进行整合和分析，可以对整个制药生产过程进行实时监测、预测，对生产工艺进行优化。这些数据主要包括生产批次、温度、湿度、压力等。通过数据分析可以快速识别研究药物生产过程中存在的潜在问题，提高药物产品质量和产能。

除此之外，需要对自动化设备和机器人技术充分应用。在智慧工厂建设过程中对自动化设备、机器人的有效应用，可以实现生产过程的自动化控制。利用自动化智能化设备可以保证产品生产的连续性，提高药品的稳定性和质量。机器人技术可以完成生产包装、装卸、运输等各项任务，降低人工操作的错误率和劳动强度。

人工智能算法和模型也是在智慧工厂设计过程中必须关注的重点内容。在实际设计时需要根据制药企业智慧工厂建设需求，善用人工智能算法和模型。通过智能算法和模型对药物的生产过程进行预测，明确生产的最佳批量，从而对生产调度进行优化，提供相应的生产决策支持。例如机器学习算法可以根据药物生产的历史数据识别潜在的药品生产黄金批次，并提供相应的排产方案。

3.3.2实施阶段的建设要点

在智慧工厂建设过程中，为了保证药物的生产质量，需要加强传统设备的智能化改造。为了降低智慧工厂建设成本，可以对现有的设备进行智能化改造，这也是建设智慧工厂的重要环节。主要对传统生产设备进行自动化升级，利用集成传感器和监测系统等智能化设备对传统生产系统进行全面监控。从而完成传统设备布局优化和工艺流程改造，实现生产环节的高效连接和调度。

除此之外，需要完成软件系统集成，利用完善的软件系统可以对智慧工厂在建设过程中的数据进行整合、监测和控制。目前，在智慧工厂建设中使用的软件系统包含制造执行系统、生产计划管理系统、质量管理系统、实验室管理系统、物流仓储系统等。这些系统的集成应用可以对生产过程进行控制和管理，提高生产效率^[7]。

人员培训和转型也是制药企业智慧工厂建设过程中必须关注的内容。人员培训和转型主要是对技术人员、操作人员、管理人员等进行培训，使这些工作人员能够掌握智慧工厂生产模式的变化要点，学习新的知识和技能。同时制药企业可以与相关机构和专业人士合作，加快智慧工厂建设步伐。

结束语

总而言之，以大数据和人工智能为基础的制药企业智慧工厂建设是实现制药行业数智化转型的关键环节。智慧工厂建设可以提高制药企业的生产效率，保证产品质量和生产连续性，为制药企业带来极大的经济效益和社会效益。但是在制药企业智慧工厂建设过程中，需要从自身条件出发，对技术应用和成本投入等因素充分考虑，分析市场环境因素，制定与制药企业相符合的智慧工厂设计和实施方案，才能够真正发挥智慧工厂对制药企业的推动作用，提高制药企业的经济效益。

参考文献：

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