УДК: 338.1
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-5-11
ВНЕДРЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ЦИКЛЫ БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ В КОНТЕКСТЕ КОНЦЕПЦИИ PHАRMА 4.0
Л. В. Лапидус1, А. А. Кравченко2
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Москва, Россия
1e-mail: infodilemma@yandex.ru
2e-mail: kravchenko.anastasia35@gmail.com
Аннотация. Цифровая трансформация позволяет достичь конкурентное преимущество на рынке, одновременно снижая издержки и расходы, но в то же время повышая качество, которое является краеугольным аспектом в биотехнологической отрасли. Фармацевтический рынок стабильно растет, особенно наглядно это видно после пандемии COVID-19, которая способствовала появлению большого количества препаратов, произведенных при помощи цифровых двойников. Двойники начинают играть все более значимую роль в биотехнологическом производстве, что положительно сказывается на увеличении выручки компаний, сокращении издержек, а также повышения безопасности производства.
Целью данного исследования является анализ текущего состояния биотехнологического рынка, оценка перспектив внедрения цифровых двойников в производственные циклы, а также выявление ключевых направлений и трендов в отрасли биотехнологий.
В статье рассматриваются кейсы уже успешно функционирующих цифровых двойников, приводится анализ текущего состояния рынка и прогноз по его росту на ближайшие годы. Особое внимание уделено новой концепции Pharma 4.0 и эффектам, которые призваны полностью трансформировать отрасль с помощью цифровых технологий, локомотивом которых является цифровой двойник.
При проведении исследования авторы опирались на научные труды отечественных и зарубежных ученых Германии, КНР, Нидерландах, РФ, США, Южной Кореи. Информационную базу составили отчеты компаний большой фармы, компаний-вендоров решений цифровых двойников, консалтинговых компаний: McKinsey, PwC, Pfizer, Merck, GlaxoSmithKline, Siemens, Aveva, Philips, AstraZeneca, статистические данные Market.US, Yahoo.Finance, ISPE.
Ключевые слова: цифровой двойник, цифровизация, моделирование процессов, Индустрия 4.0., Pharma 4.0., биотехнологическое производство, моделирование процессов, цифровое моделирование, фармацевтическое производство.
Для цитирования: Лапидус Л. В., Кравченко А. А. Внедрение цифровых двойников в производственные циклы биотехнологических компаний в контексте концепции Pharma 4.0 // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2024. – № 5. – С. 11–25. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-5-11.
Литература
- Боровков А. И., Рябов Ю. А., Гамзикова А. А. Цифровые двойники в нефтегазовом машиностроении // Деловой журнал Neftegaz.Ru. – 2020. – № 6 (102). – С. 30–36. – EDN: IAQWUQ.
- Боровков А. И., Рябов Ю. А. Определение, разработка и применение цифровых двойников: подход Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» // Цифровая подстанция. – 2019. – № 12. – С. 20–25.
- Кошелева О. Э., Павлова А. О. Роль интеллектуальных ресурсов России в расширении сферы примене¬ния цифровых двойников и ускорении цифрового прогресса // Бюллетень инновационных технологий. – 2022. – Т. 6, № 4(24). – С. 29–33. – EDN: RPXNIB.
- Прохоров А., Лысачев М. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. Издание первое, исправленное и дополненное / Научный редактор профессор Боровков А. – М.: ООО «АльянсПринт». – 2020. – 401 с.
- Baillargeon B., et al. (2014) The Living Heart Project: A robust and integrative simulator for human heart function. Eur. J. Mech. A-Solids, Vol. 48, pp. 38–47. – https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2014.04.001. (In Eng.).
- Bao J., et al. (2018) The modelling and operations for the digital twin in the context of manufacturing. Enterp. Inf. Syst., Vol. 13, No. 4, pp. 534–556. – https://doi.org/10.1080/17517575.2018.1526324. (In Eng.).
- Branke J., Farid S., Shah N. (2016) Industry 4.0: a vision for personalized medicine supply chains? Cell Gene Ther. Insights Vol. 2, No. 2, pp. 263–270. (In Eng.).
- Bruynseels K., de Sio F. S., van den Hoven J. (2018) Digital Twins in Health Care: Ethical Implications of an Emerging Engineering Paradigm. Front. Genet., Vol. 9, p. 31. (In Eng.).
- Cheng Y., et al. (2018) Cyber-physical integration for moving digital factories forward towards smart manufacturing: A survey. Int. J. Adv. Manuf. Technol., Vol. 97, pp. 1209–1221. – https://doi.org/10.1007/s00170-018-2001-2. (In Eng.).
- Damiani L., et al. (2018) Augmented and virtual reality applications in industrial systems: A qualitative review towards the industry 4.0 era. IFAC-PapersOnLine, Vol. 51, No. 11, pp. 624–630. – https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.388. (In Eng.).
- Damjanovic-Behrendt V. (2018) A digital twin-based privacy enhancement mechanism for the automotive industry. In Proceedings of the 2018 International Conference on Intelligent Systems (IS), Funchal-Madeira, Portugal, 25–27 September 2018. – https://doi.org/10.1109/IS.2018.8710526. (In Eng.).
- de Man J. C., Strandhagen J. O. (2017) An industry 4.0 research agenda for sustainable business models. Procedia CIRP Vol. 63, pp.721–726. (In Eng.).
- Ding B. (2018) Pharma Industry 4.0: Literature review and research opportunities in sustainable pharmaceutical supply chains. Process Saf. Environ. Prot. Vol. 119, pp. 115–130. (In Eng.).
- Gernaey Krist V., Cervera-Padrell Albert E., Woodley John M. (2012) A perspective on PSE in pharmaceutical process development and innovation. Computers & Chemical Engineering. Vol. 42. No. 2, pp. 15–29. – https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2012.02.022. (In Eng.).
- Grieves M. (2016) Origins of the Digital Twin Concept. – https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26367.61609. (In Eng.).
- Herwig C., Wölbeling C., Zimmer T. (2017) A Holistic Approach to Production Control From Industry 4.0 to Pharma 4.0. Vol. 37. No. 3, pp. 44–49. (In Eng.).
- Jones D., et al. (2020) Characterising the Digital Twin: A systematic literature review. CIRP J. Manuf. Sci. Technol. Vol. 29, pp. 36–52. – https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2020.02.002. (In Eng.).
- Kritzinger W., et al. (2018) Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine. Vol. 51, No. 11, pp. 1016–1022. – https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.474. (In Eng.).
- Litster J., Bogle I. D. L. (2019) Smart Process Manufacturing for Formulated Products. Engineering, Vol. 5, No. 6, pp. 1003–1009. – https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.02.014. (In Eng.).
- Narayana S. A., Pati R. K., Vrat P. (2014). Managerial research on the pharmaceutical supply chain – A critical review and some insights for future directions. Journal of Purchasing and Supply Management. Vol. 20. No. 1, pp. 18–40. – https://doi.org/10.1016/j.pursup.2013.09.001. (In Eng.).
- Stegemann S. (2016) The future of pharmaceutical manufacturing in the context of the scientific, social, technological and economic evolution. Eur J Pharm Sci. Vol. 90, pp. 8–13. – https://doi.org/10.1016/j.ejps.2015.11.003. (In Eng.).
- Steinwandter V., Borchert D., Herwig C. (2019) Data science tools and applications on the way to Pharma 4.0. Drug Discov. Today, Vol. 24, No. 9, pp. 1795–1805. – https://doi.org/10.1016/j.drudis.2019.06.005. (In Eng.).
- Tao F., et al. (2018) Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data. Int. J. Adv. Manuf. Technol. Vol. 94, No. 4, pp. 3563–3576. – https://doi.org/10.1007/s00170-017-0233-1. (In Eng.).