Die Inspektion stellt einen der anspruchsvollsten Schritte im pharmazeutischen Herstellungsprozess dar und erfordert angesichts zunehmend komplexer Arzneimittel immer ausgeklügeltere visuelle Systeme. „Besonders bei hochpreisigen Produkten ist jeder einzelne Fall von Falschausschuss einer zu viel“, erläutert Dr. José Zanardi, verantwortlich für Anwendungen und Entwicklungen der visuellen Inspektionstechnologie bei Syntegon. KI-Anwendungen ermöglichen höhere Detektionsraten und können fehlerhaften Ausschuss reduzieren. Gerade bei schwierigen Produkten wie hochviskosen parenteralen Lösungen lassen sich Luftblasen manchmal nur schwer von schädlichen Partikeln unterscheiden. KI nutzt Deep-Learning-Algorithmen, die in der Lage sind, wiederkehrende Muster und Abweichungen zuverlässig zu identifizieren.
„Visuelle Anwendungen mit Deep Learning sind in zunehmender Anzahl im Markt verfügbar. Unsere Aufgabe war es, diese Anwendungen für pharmazeutische Zwecke anzupassen. Dazu gehört insbesondere auch die Validierung“, so Zanardi. Dank umfassender Software- und Inspektionsexpertise konnte Syntegon eine Lösung entwickeln, die nur geringfügige Anpassungen an den bereits vorhandenen Bildverarbeitungssystemen erfordert.
Erste erfolgreiche Installation
Nach dem Start der KI-Entwicklung im Jahr 2017 und umfangreichen Tests hat Syntegon kürzlich das erstes KI-basierte visuelle Inspektionssystem in einer vollautomatischen, validierten Kundenlinie installiert. Amgen, eines der weltweit führenden Biotechnologieunternehmen, nutzt das System, um Fremdpartikel zuverlässig von Luftblasen am Gummistopfen von Spritzen zu unterscheiden, die früher oft fälschlicherweise als fehlerhaft aussortiert wurden.
In diesem Kundenprojekt konnte das KI-basierte Bildverarbeitungssystem von Syntegon die Partikelerkennungsrate um 70 %steigern und gleichzeitig den Falschausschuss um 60 % reduzieren (Durchschnittswert einer bestimmten Prüfstation).
Syntegon plant, die KI in weiteren Inspektionsmaschinen für unterschiedliche Produkte und Packmittel zu implementieren.
