Esperienze dei clienti

Come le analisi istituzionali accelerano l'innovazione dei processi di produzione di Lonza 

Un disegno degli esperimenti personalizzato per ottimizzare la resa dei bioreattori

Lonza

La sfidaLe aziende manifatturiere sono soggette a forti pressioni per accelerare lo sviluppo di processi di bioproduzione innovativi, in grado di aiutare i prodotti ad arrivare sul mercato in tempi brevi.
SoluzioneGli scienziati di Lonza hanno implementato approcci statistici all'ottimizzazione dei processi e alle operazioni di ricerca e sviluppo. JMP® consente di implementare complesse strategie di disegno degli esperimenti (DOE) attraverso la piattaforma Piano personalizzato e funzionalità di visualizzazione interattiva dei dati.
I risultatiPer esempio, un team di Lonza è quasi riuscito a raddoppiare la resa totale, un risultato sorprendente per un processo nel quale spesso gli scienziati non riescono a ottenere avanzamenti significativi rapidi. “Il cliente è rimasto davvero soddisfatto, e anche noi”, afferma Andreas Trautmann, esperto di processi.

Con la pandemia di COVID-19 ancora in corso, in tutto il mondo si intensificano gli sforzi per scoprire nuovi vaccini. La catena di approvvigionamento mondiale sta operando alla velocità della luce e in molti casi il trasferimento tecnologico avviene in contemporanea agli studi su possibili vaccini. Sono poche le volte in cui, nella storia moderna, il time-to-market è stato essenziale come in questo momento, in cui il valore di processi produttivi rapidi e innovativi viene visto sotto una luce diversa.

Lonza, azienda svizzera fornitrice di soluzioni sanitarie integrate, attinge a un bacino molto ampio di competenze in materia di produzione globale per accelerare la produzione in blocco di tutto ciò che va da vaccini, anticorpi monoclonali e altri prodotti biologici fino a coniugati, peptidi e molecole di farmaci che richiedono una somministrazione per via parenterale. Per anni, l'azienda, non nuova a rapide operazioni di messa in scala, ha offerto ai suoi partner metodologie all'avanguardia capaci di ottimizzare i processi, raggiungere alti standard di qualità e sicurezza del prodotto e aumentare la resa. Il lato davvero innovativo di Lonza risiede nell'esperienza di applicazione di approcci statistici che, secondo l'esperto di processi Andreas Trautmann, “ottimizzano l'ottimizzazione”.

Ottimizzare l'ottimizzazione

Nel settore dell'ingegneria dei bioprocessi, l'ottimizzazione viene raggiunta tramite l'aumento della concentrazione di prodotto all'interno dei bioreattori di coltura cellulare, in modo da migliorare la resa complessiva mantenendo la robustezza del prodotto. Persino un miglioramento incrementale può avere un valore considerevole e offrire al cliente un risparmio in termini di tempo e denaro. Con l'impiego di simili processi nella realizzazione di diversi prodotti, nel tempo Lonza ha coltivato gli aspetti più efficienti fino a integrarli in una conoscenza approfondita dei processi, i cui vantaggi vengono trasmessi a ogni nuova linea di prodotto sviluppata dall'azienda.

In qualità di esperto dei processi per l'elaborazione upstream della divisione Produzione, scienze e tecnologia di Visp, in Svizzera, Trautmann lavora per portare i prodotti dal laboratorio al mercato. Parte del processo di messa in scala viene realizzato sulla base della conoscenza attuale dei processi: “Quanti più progetti affrontiamo e quanto più utilizziamo questi strumenti statistici in relazione a organismi e processi uguali o simili tra loro, tanto maggiore sarà la nostra esperienza”, osserva Trautmann, ma alcuni processi devono essere progettati da zero.

In un recente progetto particolarmente interessante, Trautmann e il suo team dovevano sviluppare un nuovo processo produttivo che andava oltre le capacità del bioreattore standard di Lonza, il tutto con tempistiche molto strette. Un approccio altamente strategico al disegno degli esperimenti era essenziale per far avanzare rapidamente questo processo mantenendone la qualità.

“Come è facile immaginare”, racconta, “gli strumenti per il DOE forniti da JMP in particolare sono stati davvero utili [in questo caso] e vengono spesso utilizzati dal nostro gruppo di ricerca e sviluppo, poiché non conosciamo molti dei parametri dei processi che sono oggetto della nostra ricerca”. 

Un DOE personalizzato con JMP® comporta una resa quasi raddoppiata 

Il disegno degli esperimenti, o DOE, consente ai professionisti di ridurre il numero di esperimenti necessari per produrre un determinato risultato attraverso la configurazione di condizioni di sperimentazione che seguono un modello statistico. Grazie alla piattaforma Piano personalizzato di JMP, gli utenti possono indicare gli effetti per i quali una stima è necessaria o auspicabile, in funzione del numero di esecuzioni. Inoltre, è possibile definire un numero di esecuzioni che consenta di rientrare nei limiti di budget. 

Invece di testare un singolo fattore per volta, spiega Trautmann, JMP ha fornito al team un modo per generare rapidamente un approccio strategico semplificato. “JMP è molto utile perché è molto più efficiente nello studio di più fattori per volta e non presi singolarmente. Metodi statistici come questi fanno risparmiare molto tempo”.

Nel caso del nuovo processo che il team ha messo a punto per un reattore in scala ridotta, Trautmann afferma che il DOE è stato utilizzato per quasi raddoppiare la concentrazione di prodotto (o la resa globale), un risultato impressionante se si tiene conto che gli scienziati sono spesso impossibilitati ad aumentare la resa in condizioni simili. “Il cliente è rimasto davvero soddisfatto, e anche noi”, racconta.

Oltre al miglioramento della resa, si è riusciti a ridurre notevolmente le tempistiche. Nel complesso, il tempo guadagnato per ciascuna delle 24 esecuzioni richieste dall'esperimento ha comportato una considerevole velocizzazione del processo. “Se non avessimo utilizzato lo strumento Piano personalizzato, avremmo avuto bisogno del doppio del tempo per studiare questi fattori. Invece di due settimane, è probabile che ne avremmo impiegate almeno quattro”, spiega Trautmann.

Oltre a essere flessibile, il modello generato con Piano personalizzato è stato anche più efficiente, in quanto ha permesso di prevedere con precisione il valore di uscita entro l'intervallo caratterizzato, nonostante il fallimento di 3 esecuzioni su 24. Tra le altre opzioni disponibili, Trautmann e il suo team preferiscono Piano personalizzato di JMP “perché è più flessibile rispetto ai piani standard, per esempio per quel che riguarda l'aggiunta o l'eliminazione di alcuni esperimenti”. Questa flessibilità consente di adattarsi alle osservazioni in corso e di modificare gli esperimenti di conseguenza.

“Abbiamo utilizzato JMP per concepire, pianificare e valutare gli esperimenti fin dall'inizio con bioreattori in scala ridotta”, spiega. “Quindi abbiamo proseguito il lavoro su bioreattori di scala media e, alla fine di quest'anno, passeremo alla scala produttiva. Non capita molto spesso che processi del tutto nuovi realizzati in laboratorio riescano a raggiungere la fase di produzione. Per questo possiamo parlare di una bella storia di successo”. 

Visualizzazione ed esplorazione dei dati: una componente importate di qualsiasi DOE 

Il DOE non è l'unica applicazione di JMP che Trautmann ritiene utile nell'ottimizzazione dei processi. Anche l'esplorazione dei dati e le funzioni grafiche si sono dimostrate efficaci, rivelando alcune interazioni tra i dati che altrimenti sarebbero passate inosservate. “L'esplorazione dei dati è uno strumento importante di JMP, poiché molto spesso è possibile identificare alcune interazioni che non sarebbero state scoperte senza la valutazione esplorativa dei dati”, spiega. “L'occhio umano fa molta fatica a individuare differenze e conseguenze [da nient'altro che una tabella di dati]”.

“Per esempio, si possono generare nuvole di dati per vedere se vi è un'interazione tra fattori, oppure si possono realizzare istogrammi per osservare come un insieme limitato di punti di dati è distribuito all'interno del data set”. La visualizzazione dei dati permette una rapida valutazione della loro qualità, che può contribuire a migliorare qualsiasi modello di DOE.

Acquisire competenze statistiche istituzionali con STIPS, una risorsa di apprendimento online

Come la maggior parte delle aziende, Lonza utilizza diverse soluzioni di formazione per aggiornare scienziati e ingegneri in merito ai metodi statistici. Ma visti i risultati positivi ottenuti con JMP, molti dipendenti di Lonza si stanno iscrivendo a Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS), un corso gratuito online creato da JMP per un pubblico aziendale e accademico. STIPS è suddiviso in sei moduli che trattano diverse aree della statistica e dell'analisi dei dati con applicazioni specifiche per l'industria. Questo corso di formazione ha riscosso un grande successo nel team di Trautmann e colleghi senza alcuna esperienza nel campo della statistica o nell'utilizzo di JMP sono riusciti a integrare metodi statistici nel proprio lavoro.

“STIPS è un corso molto valido”, afferma Trautmann. “Ho apprezzato di poter disporre di un corso online capace di concentrare svariate informazioni importanti in modo semplice e comprensibile”. Infine, aggiunge che, nonostante sia utente JMP da relativamente tanto tempo, il corso gli è servito per approfondire la conoscenza dei metodi qualitativi, come le carte di controllo e la capability del processo, che ora utilizza più di frequente. 

I risultati illustrati in questo articolo si riferiscono specificatamente a situazioni, modelli di business, input di dati e ambienti di elaborazione particolari descritti nel presente documento. L’esperienza di ogni cliente SAS è unica, basata su variabili tecniche e aziendali e, pertanto, tutte le affermazioni devono essere considerate non tipiche. I livelli di risparmio, i risultati e le caratteristiche prestazionali varieranno in base alle configurazioni e alle condizioni specifiche del cliente. SAS non garantisce il raggiungimento di simili risultati da parte di tutti i clienti. Le sole garanzie per i prodotti e servizi SAS sono quelle esposte nelle dichiarazioni di garanzia espresse presenti nel contratto scritto per tali prodotti e servizi. Niente di quanto qui affermato può costituire garanzia aggiuntiva. I clienti hanno condiviso le loro storie di successo con SAS come parte di uno scambio contrattuale convenuto o in qualità di riepilogo del successo del progetto in seguito a una positiva implementazione del software SAS.

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