中药制药工艺知识库构建方法研究

中药制药工业当前正处于数字化与智能化转型过程中,需要针对文献报道数据、中药制药生产过程中积累的海量历史数据信息和药工操作经验,建立智能化方法进行高效分析,挖掘并整理出有价值的过程信息。为此,亟需建立基于知识驱动的中药智能制造关键技术体系,推动中药制药技术智能化升级。该研究提出了中药制药生产工艺知识库的构建方法,分别从文献挖掘、案例推理和实时预测3个层面,以中药带式干燥工艺为研究对象初步构建了中药制药工艺知识库。工艺知识库整合了深度学习(deep learning)、案例分析(case-based reasoning)、仿真建模(simulation modeling)等技术,融合制药过程机制及大数据信息,实现了知识自动化与决策科学化,为中药制药工业从“经验制药”向“智慧制药”跨越提供示范。     

中药工业4.0:从数字制药迈向智慧制药

该文对中药制药工程科技进行前瞻分析,设计了中药制药业"未来工厂"愿景,进而提出"中药工业4.0"战略构思和技术路线图,构划了相关核心技术体系,由此阐明中药工业从数字制药迈向智慧制药的技术发展路径。在定义中药制药过程控制、在线检测、过程质量监测等概念及术语基础上,阐述了数字制药与智慧制药的技术理念及技术特征,倡议大力推进中药数字制药技术的广泛应用,通过制药过程高度信息化和多学科集群创新,创建中药智能制造技术,为中药产业提质增效及技术升级提供新动能。     

数据驱动技术在中药提取智能制造中的应用进展

大数据、物联网、云计算等新一代信息化数字化技术在中药制造业中的应用正逐步深入，推动中药产业智能化转型升级。现阶段中药提取过程中，提取工艺机制解析难度高，在线检测技术难以突破，生产全过程各阶段数据分散，缺乏数据价值挖掘与利用，严重制约了中药产业的智能化升级。在中药提取过程中应用数据驱动技术，能够加强中药提取过程认知，实现对中药提取过程的精准控制，有效提高中药产品质量。该文分析了中药提取生产过程中的技术瓶颈，总结了中药提取工艺研究与生产控制中常用的数据驱动算法；同时围绕提取过程机制解析、工艺开发与优化、在线检测、过程控制、生产管理5个方面，对数据驱动技术的应用进展进行综述，以期为中药提取工艺优化与智能生产提供参考。     

基于LIBS的中药质量检测技术与应用

基于中药制药生产质量管理需求,探讨了激光诱导击穿光谱（LIBS）技术在中药制药领域中的应用,分析了LIBS技术工作原理和检测技术优势,该技术具有方便,快捷,以及精度较高的检测特点。从LIBS技术特点出发,分别举例分析了该技术在中药原料质量检测、制造过程质量控制、中药产品质量控制,以及LIBS技术与其他光谱联用技术研究方面的应用情况,显示了LIBS技术与中药过程质量控制的结合潜力。中药自身复杂成分的特点限制了LIBS技术的应用。文章提出LIBS技术可以从两个方面深入研究提高技术优势,一是深入挖掘LIBS技术与化学计量学方法结合,提升检测精度,二是强化与其他光谱联用技术,降低检测误差,为该技术在中药智能制造过程质量控制的实际应用提出参考。     

中药制药过程数据集成、数据挖掘与可视化技术研究

工业自动化控制技术的广泛运用和海量制造过程数据的收集和分析,为现代中药制药工艺品质的大幅提升提供了宝贵的数据和信息资源。因此在中药制药企业建立数据集成与管理系统变得非常重要,它将使得工厂生产数据的收集、保存、分析、展示和交流变得简单、高效。通过数据集成、数据挖掘、数据可视化等技术的综合运用,可以打破数据孤岛,整合所有数据,提取出有用信息,并发现和沉淀生产知识,最终提高生产过程质量。该文分析了中药制药过程有关工业大数据分析的若干关键技术,重点就数据集成、数据挖掘与数据可视化技术进行了具体探讨。该文结合了生脉注射液生产历史数据,进行了数据挖掘与可视化实例分析,并展望了数据可视化技术在中药数字制药中的前景。     

中药膜技术的“绿色制造”特征、国家战略需求及其关键科学问题与应对策略

中医药是我国具有原创优势的科技领域,中医药继承创新研究已被提升为国家科技战略。膜技术适应中药药效物质整体、多元特征的优势,可充分实现中药资源的核心价值;并具高效、节能、无污染等特点。中医药膜科技具有重大国家科技战略需求,是我国中药制药工业亟需推广的高新技术。紧密围绕膜技术在中药制药工业的产业化应用,对所开展的中药绿色制造关键技术研究——"基于膜过程的中药制药分离工程技术体系与应用"进行概述,针对中药工业生产中制剂前处理环节存在的生产效率低、药材利用率低、能耗大、污染高、灭菌效率低等共性问题,基于中成药生产过程特点、工程原理和规律,以膜科学技术为核心,通过构建"中药溶液环境"科学假说,引进复杂系统科学原理,建立基于计算机化学方法的中药膜传质过程研究方法;针对中药膜技术工程化应用瓶颈,构建面向中药物料的"膜过程优化"技术集成等策略,开展中成药生产中节能、降耗、减排、工艺优化等关键技术与装备的研发,形成基于膜过程的具有自主知识产权的中药绿色制造系列关键共性技术,建立符合中药特点的环境友好生产线,实现了中药工业生产中制剂前处理"提取、精制、浓缩"等环节的高效、环保、稳定与智能控制。中药膜技术以水为基本溶剂,可保留中医传统用药特色,所研制的膜技术及其成套设备已推广至全国29个省市,产生了显著的社会和经济效益。膜技术完全符合建设资源节约型和环境友好型社会,以及循环经济的发展思路,是名副其实的中药绿色制造关键技术,对推动我国中药制药行业的技术进步,提升劳动生产率和资源利用率具有重要作用,具有广阔的推广应用前景。     

FPGA技术在中药智能制药中的应用探讨

传统中药制造业正不断向数字化、信息化、智能化升级，这对智能化硬件提出了更高的要求。现场可编程门阵列（field-programmable gate array,FPGA）具有多通道同步信号采集、快速数据处理、高性能、低功耗等优势，在社会生产的诸多领域已被广泛应用。对FPGA组成和工业应用优势进行介绍，结合中药制药工业应用场景的原理和领域知识，对FPGA技术在中药智能制药中的应用进行探讨研究，主要涉及制药过程信号采集、图像处理、深度学习3个方面，以期为中药制药行业过程控制、工艺优化等提供技术参考。     

论中药质量源于设计

药品质量源于设计(quality by design,QbD),形成于生产过程,优化提高于生命周期。该文在回顾制药QbD发展历程的基础上,围绕质量设计、质量控制和质量改进详细解读了制药QbD实施方略。在分析中药研发和生产应用QbD难点和特点的基础上,提出中药QbD的"四全"模式,即全局设计、全息分析、全面控制和全程优化,体现了中药质量设计的系统观和整体观。在全局设计中,构建以临床疗效为导向和以多学科理论知识为基础的中药质量问题空间和解决方案空间。全息分析中重视"析"的方法和技术,具备更高层次的中药质量理解和设计整合功能。提出综合应用检验质量控制、统计质量控制、预测质量控制和智能质量控制实现中药产品质量一致性和工艺系统可靠性。全程优化致力于生命周期内的中药质量和过程能力改进。实施QbD有利于化解中药研发和制造生态系统内在矛盾,为中药质量和产业效益的提升提供保障。     

基于数据驱动的中药制药过程质量标志物（Q-Marker）监测方法研究及实践

建立符合中药特点的制药过程质量监测体系是提升中药质量水平的关键措施。中药质量标志物（quality marker,Q-Marker）创新概念的提出,为中药质量表征开辟了新模式。中药产业智能化转型中产生的工业大数据将成为企业的核心资产,对这些数据进行充分挖掘将为质量监测技术开发提供有力支撑。依托前期研究成果,提出基于数据驱动的中药制药过程Q-Marker监测方法,介绍了该方法的技术路线,包括中药Q-Marker监测指标识别,制药工业质量数据挖掘及过程分析技术体系建立3个关键步骤,并阐述了实施各步骤所涉及的关键技术。最后,以注射用益气复脉（冻干）生产过程超滤工序为例,介绍了该方法在中药工业质量监测中的具体应用,为智能化时代下,中药工业构建具有自身特色的质量控制技术提供参考。     

传感器在中药生产中的应用及研究进展

随着“中国制造2025”国家战略的不断推进，中药制造从机械化、自动化走向智能化。为保证药品的安全和品质，需要对生产过程中的数据进行实时感知与传输，这无疑是中药智能制造过程中的巨大挑战。因此，作为数据感知源头的传感器技术在中药制备过程中的发展则变得至关重要。对近几年中药生产中常用的传感器类型进行总结，重点分析了不同类型传感器从中药材前处理到药品包装的应用效果，阐述了5G技术、人工智能联合传感器技术在中药智能制造中的优势，并对传感器在中药智能制造中的应用进行了展望，为制药企业智能制造的发展提供了信息化和智能化参考。     

基于全球专利分析的中药制药装备产业技术发展趋势研究

基于全球制药装备专利整体态势,以中药制药装备为特色,针对中药制药关键技术领域炮制、制丸、干燥相关设备进行深入分析;并利用社会网络分析法,研究制药装备核心技术领域及其发展趋势。分析结果显示,全球制药装备产业已进入技术快速发展期;炮制设备技术及市场高度集中于中国,但国内最具中药特色的炮炙设备技术创新十分薄弱;天士力公司是滴丸设备最重要的技术创新主体,其以"滴丸的振动滴制"工艺改进为突破点,带动了滴丸设备技术创新;干燥设备技术竞争激烈,知名企业来自丹麦、德国等国;干燥、粉碎、筛析等制药设备为当前核心技术领域。建议国内专利申请人加强中药炮炙设备的原始创新;加强中药制药工艺创新,实现"产品-工艺-设备"的创新研究与保护模式;把握绿色、智能化发展方向,加强核心领域技术创新。     

再论中药现代化与超临界二氧化碳萃取技术

本文在"中药现代化与超临界C02萃取技术的应用"一文的基础上,从中药生产的最关键环节"中药提取分离过程"入手,简要论述了超临界C02萃取技术是中药现代化的关键技术之一及应用热点.并根据中药行业特点、笔者多年来应用的经验体会以及目前的状况,分析了该技术在中药应用中应注意的问题,探讨了该技术在中药现代化中应用的方法学问题,预测了该技术在中药领域的发展趋势和前景.     

丹红注射液数字制药平台设计与建设

讨论丹红注射液数字化制药平台的设计与建设,建立制药过程数据采集与集成系统,集成原料、生产批次记录、质量检验、设备、人员等数据,实现丹红注射液从原料至成品生产全过程数字化管理。采用数据挖掘技术建立信息智能处理系统对丹红注射液制药过程产生的海量数据进行分析处理,建立丹红注射液统计质量监控模型,确保制药过程质量。将基于实时数据的质量控制与生产管理相结合,规范业务处理流程,实现生产过程高效、节能、环保和安全的全方位闭环管控。     

中药质量源于设计方法和应用：智能制造

以质量源于设计(Quality by Design,QbD)为基础的制药质量体系,逐渐将智能装备、工业信息化软件、大数据和云计算等智能化工具纳入生产质量管控和知识管理系统。智能制造引领着中药产业的转型升级,面对不断涌现的智能制造新技术和新模式,本文引入智能制造成熟度等级模型,评价分析了当前中药智能制造主要处于规范级(即数字化和标准化)和集成级阶段,未来朝向优化级和引领级发展。提出由连续制造、信息集成、智能模拟和智慧应用组成的中药智能制造关键技术体系。人工智能和先进制造技术的深度融合将催生新一代中药智能制造模式,实现工艺知识和模型的应用,以及生产过程感知和控制决策的闭环。     

以“材料化学工程”理念构建“基于膜过程的中药绿色制造工程理论、技术体系”的探索

中药膜科技具有重大国家科技战略需求,是我国中药制药工业亟需推广的高新技术。中药制药技术主要来源于化学工程领域,其分离技术的提升与产业的升级主要依赖于化学工程的发展。在紧密围绕膜技术在中药制药工业的产业化应用所开展的中药绿色制造关键技术研究工作基础上,结合成功申报"中医药现代化研究"重点专项2019年度项目的若干认知,引入新兴的"材料化学工程"理念,提出"基于膜过程的中药绿色制造工程设计"的理论框架:针对实际应用体系的性质和需求,以实现高通量和高分离因子的统一为目标,根据中药物料复杂体系的化学多元性和药效物质整体观,建立中药水提液"溶液环境"检测技术,基于安全性、有效性对膜技术进行系统考察,开展膜过程优化、工艺集成等工艺设计。在多尺度范围内,特别是在介观尺度揭示中药物料与膜分离介质的"结构、性能与制备"的关系,并对过程设计、生产加工的流程进行模拟,构建中药绿色制造工程的理论基础。致力解决制约我国中药制药工业可持续发展的能源、资源和环境等瓶颈问题,构建中药制药学与材料化学工程交叉研究的学科新生长点。     

中药制药工程原理与设备教学方法探讨

<中药制药工程原理与设备>一书重点介绍中药制药过程中典型设备的基本原理、选型和工艺计算,是化工原理在中药生产中的具体应用,可培养学生分析和解决中药制药生产中实际问题的能力.     

中药临方制剂智能制造的研究实践与发展方向

近年来,随着人们生活水平不断提高、生活节奏大幅加快,患者对中药学服务的需求和质量不断提高。临方制剂作为中成药、汤药、配方颗粒等现有中药制剂应用形式的重要补充,市场需求越来越大。当前临方制剂主要以手工生产、半机械化生产为主,生产过程控制整体水平不高,数字化和信息化程度低,制约着临方制剂的自动化、智能化发展。研发临方制剂的核心技术和智能设备,推进临方制剂与智能制造相融合,是临方制剂面临的重大发展机遇与挑战。该文概述了智能制造的内涵与特点,总结了“物联网”“大数据”“人工智能”等智能制造技术在中药行业中的应用概况,并基于“中药物料智能分类-处方和工艺智能决策-在线控制与智能生产”中药临方制剂创新研发模式,介绍了研究团队在中药临方智能制造领域的研究实践与成果,提出了中药临方智能制造的发展方向,为中药临方制剂的自动化、智能化研究与应用提供指导。     

中药工业大数据关键技术与应用

在中药制造由工业2.0向更高水平迈进的过程中,部分信息化和数字化基础较好的企业已积累了轻量级工业大数据,成为企业资产的一部分。为促进中药工业大数据的应用,该研究针对当前中药制造过程中存在的Sigma差距和知识匮乏等问题,提出了以价值创造为导向的中药工业大数据三层架构设计原理,即数据集成层、数据分析层和应用场景层。在数据集成层,总结了以传感器为基础的中药关键质量属性感知关键技术。在数据分析层,提出了由模型构建、验证、配置和维护组成的模型生命周期,介绍了智慧中药系统(iTCM)算法库和模型库。针对中药制造过程质量传递结构特点,开发了"分块-集成"建模,递进建模和路径建模等系统建模关键技术;针对中药制造过程高度专业性,提出"数据+机制"双重驱动的高阶智能建模关键技术。最后结合中药注射剂、中药口服固体制剂和中药配方颗粒生产应用场景和需求,介绍了基于工业大数据的中药生产工艺诊断、质量传递规律解析、实时放行检验和制剂处方智能设计典型案例。对中药工业大数据这一可再生资源的利用,将有效促进中药制造知识积累和质量效益提升,为实现中药制造智能化奠定基础。     

中药制药过程分析技术方法学研究与应用进展

中医药产业高质量发展需要先进制药技术作为支撑。中药制药企业在传统制造模式下，过程认知不足，缺乏有效的过程检测工具和过程控制方法，终产品质量依赖于检验，不能有效提升产品质量的批次一致性。中药制药过程分析技术(process analytical technology, PAT),作为中药先进制药技术框架中的关键技术之一，能够突破中药制药过程质量控制的瓶颈问题，有利于提高生产效率、提升产品质量、降低物耗能耗，并为智能制造、连续制造等先进制药模式提供过程控制和实时放行工具。该文归纳了中药制药PAT研究的总体思路；通过对中药制药PAT技术固有特点和现状分析，提炼了中药产品全生命周期持续应用并改进PAT技术的方法学；总结了过程认知、过程检测、过程建模、过程控制、持续改进5个关键技术的研究方法和前沿技术，并对应用进展进行了综述；最后，对我国PAT技术推行过程中的企业应用难点及监管科学研究提出了一些意见和建议。旨在为企业在先进制造、智能制造、连续制造框架中开发和应用PAT技术提供参考借鉴。     

基于精益理念的中药制药工业数据挖掘及生产工艺持续改进策略研究：以去壁灵芝孢子粉制药过程为例

在中药工业数字化转型进程中，如何高效治理和分析工业数据，科学挖掘并利用其中蕴藏的有价值信息来指导中药生产制造，一直是中药制药领域的研究热点和应用难点。该研究针对中药制药工艺较为粗放、产品质量一致性有待提高等现状，将贝叶斯网络、卷积神经网络、帕累托多目标优化算法等先进计算工具与Shewhart控制图、过程性能指数等精益六西格玛分析工具相结合，提出一种可深入挖掘历史工业数据，指导制药工艺持续改进的策略，并以去壁灵芝孢子粉生产制造过程为研究载体进行验证。通过该策略优化，获得了可使去壁灵芝孢子粉水分、细度、粗多糖和总三萜等关键质量属性的过程性能指数P_pk均不小于1.33的关键参数可行区间组合。结果表明，该方法具有较高的工业应用价值，为中药生产工艺的持续改进提供了实用方法。