基于数据驱动的过程智能优化技术研究现状及其在中药先进制药中的应用展望

随着信息技术的发展,现代制造企业面临着信息化、智能化的转型升级需要,以实现产品质量与生产效率的提升及生产成本的降低。与此相应产生的工业大数据正逐渐成为新时代的企业核心资源,有效提取其背后隐藏的价值越来越成为企业的核心竞争力。基于数据驱动技术建立生产过程的数字化模型,从而实现基于模型的过程优化控制,这作为一种智能制造关键技术,已经在各个行业中逐步得到了应用。文章通过对数据驱动的智能制造技术在各个行业中的应用情况进行总结,并评述其研究结果如何为大数据时代下中药制药过程智能优化控制提供策略建议。     

数据融合技术在中药分析领域中的应用进展

由于中药成分复杂,依据单一的检测分析技术往往无法获得充分的样本化学信息,信息表征不全面导致中药质量检测精度较低。数据融合技术通过对多种检测信息结果进行关联综合分析,可从信息互补的角度增强检测精度、降低检测误差。目前,已经有相关学者将数据融合技术应用到中药检测分析中并取得了较好的结果。通过从中药原料、生产加工过程及终产品质量控制3个方面出发,论述了目前数据融合技术在中药领域全过程生产质量检测和控制中的应用进展,展现了数据融合技术与中药检验及质量控制结合的应用潜力,为数据融合技术在中药分析领域中的进一步深入应用提供参考。     

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。     

机器视觉检测技术及其在中药智能制药中的应用展望

机器视觉检测技术基于图像自动识别产品质量与生产过程状态,收集产品质量数据,并进一步实时反馈改进生产工艺,对于促进传统制造行业的智能化升级具有重要作用。中药制造业作为传统制造行业之一,亟需融合现代信息技术,如利用机器视觉检测技术,实现对于药材、饮片、成品的质量检测,生产过程的状态识别,以及生产车间现场管理,从而驱动中药生产的高质量发展。文章通过总结机器视觉检测技术在各领域中的应用情况及关键技术,从人、物料、生产状态和整体环境4个角度对机器视觉自动检测技术在中药智能制药中的应用作出展望。     

基于数据驱动的制药干燥过程智能控制技术研究进展

新一代信息技术的发展正驱动制造工业向数字化、智能化转型。本文以制药干燥过程为例,综述了基于数据驱动的过程优化建模的相关技术方法在解决药品质量提高与成本优化问题中的应用。分别从过程数据的信息融合、过程建模优化与过程自适应优化3个方面入手,旨在通过比较分析各方法的特点,说明基于数据驱动的过程建模对于复杂工艺过程控制的优越性,及其在提升过程智能化管控水平的重要作用。