配方产品的智能流程制造丨Engineering
导语
谢菲尔德大学的James Litster和伦敦大学学院的 Ian David L. Bogle概述了配方产品智能制造的挑战，这些产品通常是多组分、结构化和多相的。这些挑战主要存在于食品、制药、农用和专用化学品、能源储存和含能材料以及消费品行业，并且由快速变化的客户需求以及在某些情况下严格的监管框架所推动。
与大宗化学品相比，配方产品通常含有多种成分。它们是结构化的、多相的产品（即颗粒剂、片剂、乳剂和悬浮液），它们的性能特征，即关键质量属性（critical quality attribute, CQA）既取决于化学成分，也取决于产品结构。例如，药物片剂的控释外形设计使这些产品具有复杂的性能。该产品的结构使明显不相容的CQA能够实现，如一种水分散性除草剂颗粒，其强度足以在处理过程中抵抗磨损和灰尘形成，但在农场中与水混合时会“瞬间”达到稳定的分散状态。在处理、运输和储存过程中，物理和化学稳定性之间的张力，以及交付过程中的“不稳定性”（如分散、溶解、反应等）是配方产品的共同特征。为了满足日益严苛的性能标准，产品在本质上变得更加复杂，常常与交付设备一起被设计和销售，如咖啡包和浓缩咖啡机。
配方产品制造也可以与工业工程中更传统的产品相比较。由复合材料制成的飞机机翼非常复杂，具有许多长度尺度上的重要结构。一家制造厂每年可能生产几十个机翼，它们的寿命是几十年。洗涤剂颗粒也是一种复杂的结构。一家制造厂每天生产数十亿粒，使用寿命从几秒到几分钟不等。因此，配方产品在设计和制造中需要结合过程工程和产品工程中最复杂的工具。
智能制造是指在产品的生产过程中，利用数据、模型、算法和计算机控制来优化整个供应链的目标。智能制造是包括美国、中国和欧盟在内的大多数主要经济体的优先发展方向。智能流程制造就是将这种方法应用于过程制造。它也经常被称为工业4.0。即时数据和大规模的连接系统很重要，但是为了充分利用数据，必须有模型和算法。
基于石油和化学领域的进展，用于配方产品的智能过程制造的概念、方法和工具已经取得了很多研究进展。配方产品部门的不同之处在于，产品更复杂；供应链需要更具响应性，因为它们更加接近消费者，而产品数量往往更小，会产生更大的单位成本。谢菲尔德大学的James Litster和伦敦大学学院的 Ian David L. Bogle认为，在大量采用之前，确实需要更多地使用成熟的基于模型的工具来证明概念。
要做到这一点，还必须在产品模型、更完善的消费者需求模型，以及所有这些与基于模型的设计、控制和优化的整合方面取得进展，以推动行业文化变革。配方产品的制造商非常注重消费者，因此敏锐地意识到优化供应链的必要性。然而，在这个阶段，他们对智能制造实现这些需求的能力表示怀疑。当然，制药、疫苗、肥皂和化肥行业及其客户之间存在差异；尽管如此，所有这些都将受益于一体化和数字化，使他们能够更好地响应客户，从而及时生产出可靠的高质量产品。
配方产品的逆向工程，过程模型和产品模型都很重要。
关键词：智能制造；配方产品；药品；建模；供应链集成；不确定性
以上内容来自：James Litster, Ian David L. Bogle. Smart Process Manufacturing for Formulated Products [J]. Engineering, 2019, 5(6):1003-1009.
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