武田薬品が自社スマート工場を紹介 デジタルツインや機械学習で製造DX

製薬大手の武田薬品工業は、医薬品の製造効率化や品質向上を目指すグローバルプログラム「Factory of the Future」をスタートさせ、自社工場の製造DXを推進している。

同プログラムは、「デジタル教育の強化と変革の推進」「生産性の追求」「デジタルと自動化」の3つの取り組みで構成されている。AIやデジタルツイン、ビッグデータ解析などの先端テクノロジーを活用し、「患者が必要とする革新的な医薬品を、安定的かつスピーディーに供給することを目指している」と同社 グローバルマニュファクチャリング&サプライ/グローバルクオリティデータ デジタル&テクノロジー(DD&T) ヘッド-ジャパンの石丸宏氏は説明した。

(左から)武田薬品工業 グローバルマニュファクチャリング&サプライ ジャパン 戦略企画部 データサイエンスグループヘッド 深川俊介氏、同社 グローバルマニュファクチャリング&サプライ/グローバルクオリティデータ デジタル&テクノロジー(DD&T) ヘッド-ジャパン 石丸宏氏

(左から)武田薬品工業 グローバルマニュファクチャリング&サプライ ジャパン 戦略企画部 データサイエンスグループヘッド 深川俊介氏、同社 グローバルマニュファクチャリング&サプライ/グローバルクオリティデータ デジタル&テクノロジー(DD&T) ヘッド-ジャパン 石丸宏氏

各拠点の取り組みはグローバル統一プラットフォーム「Global Market Place」に集約し、どの拠点でも導入できるような仕組みを整える。これにより、「各拠点で構築したソリューションを拠点間で横展開できる」(石丸氏)という。

2024年9月5日に開催された記者説明会では、3つめの「デジタルと自動化」に関する具体的な4つの取り組み事例が紹介された。

1つめは、ビッグデータを活用した収量改善だ。武田薬品の山口県・光工場では、200種類以上の製造パラメータ(設定値)が原薬(薬の有効成分)の製造に関与しており、収量低下の原因を特定することが難しかったという。

そこでMES(製造実行システム)等から取得した製造データや品質データなどをクラウド環境に集約し、複数データの関連性を分析できる多変量分析や機械学習(ML)を活用した収量予測モデルを構築。これにより、収量に影響を与えるパラメータを絞り込み、収量低下の原因が冷却時間にあることを特定できたという。そして、この分析結果をもとに冷却水バルブの開度を最適化したところ、収量は約4%増加した。

ビッグデータを活用した収量改善

ビッグデータを活用した収量改善
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