УДК: 338.1
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2024-5-11
EDN: JPNDKW


просмотр

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.).
  6. 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.).
  7. 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.).
  8. 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.).
  9. 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.).
  10. 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.).
  11. 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.).
  12. 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.).
  13. 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.).
  14. 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.).
  15. Grieves M. (2016) Origins of the Digital Twin Concept. – https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26367.61609. (In Eng.).
  16. 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.).
  17. 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.).
  18. 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.).
  19. 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.).
  20. 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.).
  21. 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.).
  22. 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.).
  23. 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.).