Data-Mining zur Bioprozessoptimierung

Process Analytical Technologies (PAT) und Quality by Design (QbD) in der Biotechnologie

Diese Ansätze zur Prozessoptimierung beruhen ebenso wie Six-Sigma oder die Statistische Prozesskontrolle (SPC) auf der Auswertung von Messwerten. Motiviert durch behördliche Anforderungen sowie durch das Streben nach höherer Wirtschaftlichkeit wird die effiziente Auswertung von archivierten Messwerten zum Schlüssel für Operational Excellence in Produktion und Prozessentwicklung.

Doch oft verhindern Zeitmangel und fehlende Kenntnisse geeigneter Auswertemethoden eine ernsthafte Auswertung durch das Personal vor Ort: wichtige Effekte werden dann leicht übersehen und Fehlinterpretationen vorgenommen.

„Closing the loop – from data to value“

Die langjährige Expertise von engineo führt zu umfassenden und gesicherten Ergebnissen. Unsere in vielen Projekten gereifte und ständig weiterentwickelte wissensbasierte Vorgehensweise zur Prozessoptimierung durch Datenauswertung zeichnet sich aus durch:

  • Hohe Ergebnisqualität, da alle verwendeten Daten einer rigorosen Überprüfung und Konsistenztests unterzogen werden.
  • Gesteigerter Informationsgehalt durch spezielle Aufbereitung der Rohdaten.
  • Erhöhte Aussagekraft der Daten durch die Berechnung prozessspezifischer Kennwerte.
  • Wissensbasierte Auswertung geht weit über eine rein statistische bzw. multivariate Datenanalyse hinaus und berücksichtigt explizit Prozessverständnis in einem umfassenden Ansatz, der sowohl die Biologie als auch die Anlagen- und Messtechnik berücksichtigt.
  • Proprietäre Expertensysteme ermöglichen Profi-Analysen.
  • Mehr Ansatzpunkte für Verbesserungen da neben den Daten auch Erfahrungswissen und zusätzliche Informationsquellen hinzugezogen werden.
  • Attraktive Projektbudgets, da reduzierte Datenmengen ausreichen und somit auch schnelle Ursachenforschung bei auffälligen Produktionschargen („Trouble-Shooting“) möglich ist.

Aufgabenstellungen für die Bioprozessoptimierung

Maßstab Aufgabenstellung
Produktion
  • Verbesserung von Produktausbeute und Nebenproduktprofil
  • Steigerung der Reproduzierbarkeit von Qualitätsparametern und Leistungskennwerten (KPIs)
  • Ursachenforschung („Trouble-Shooting“) bei auffälligen Chargen
  • Statistische Prozesskontrolle
Prozessentwicklung
  • Entwicklung von Scale-up und Scale-down-Modellen
  • Metabolismus-Modellierung
  • Charakterisierung von Zellen
Forschung
  • Automatisierte Datenauswertung
Alle Maßstäbe
  • PAT-, QdD-, Six-Sigma-Projekte