title: Prozessautomatisierung unter Berücksichtigung von PAT und digitalen Zwillingen sowie effiziente Modellparameterbestimmung unter Verwendung von neuronalen Netzen für die technische Chromatographie
Creators: name: Mouellef, Mourad
Publisher: name: MyCoRe Community
Year: 2024
Subjects: subject: Automatisierung
subject: künstliche neuronale Netze
subject: Chromatographie
subject: automation
subject: artificial neural networks
subject: chromatography
subject: 621.8

description: Mit der fortschreitenden Digitalisierung in der Prozessindustrie, bekannt als Industrie 4.0, werden bisher analoge Prozesse und Daten in die digitale Sphäre überführt. Die Implementierung standardisierter Schnittstellen ermöglicht den nahtlosen Datenaustausch während der Prozesslaufzeit. Dieser Paradigmenwechsel resultiert in einem signifikanten Anstieg der verfügbaren Daten, die automatisiert von Algorithmen evaluiert werden können. Diese Entwicklung eröffnet innovative Perspektiven in Bezug auf die Prozessentwicklung und -optimierung. Ein entscheidendes Konzept ist die Etablierung digitaler Zwillinge. Diese mathematischen Modelle unterstützen nicht nur in den frühen Phasen der Prozessentwicklung, sondern ermöglichen auch eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung. Etwaige Abweichungen können so erkannt, bewertet und im Idealfall während der Prozesslaufzeit minimiert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine modulare Prozessautomatisierung für die Herstellung biopharmazeutischer Produkte vorgestellt, die eine einfache Integration digitaler Zwillinge und Prozessanalysetechnologien (PAT) ermöglicht. Die Vorteile dieses Ansatzes werden anhand der Integration von PAT und eines digitalen Zwillings am Beispiel der wässrigen zwei-phasen Extraktion erläutert. Zusätzlich wird eine Methodik zur Bestimmung von Prozessparametern mittels künstlicher neuronaler Netze am Beispiel der Chromatographie präsentiert. Ziel dieser Methodik ist es, die Entwicklungs- und Aktualisierungsdauer der Prozessmodelle zu reduzieren.
description: With the ongoing digitalization in the process industry, known as Industry 4.0, previously analog processes and data are being transferred into the digital realm. The implementation of standardized interfaces enables seamless data exchange during the process runtime. This paradigm shift results in a significant increase in the available data, which can be automatically evaluated by algorithms. This development opens up innovative perspectives in terms of process development and optimization. A key concept in this context is the establishment of digital twins. These mathematical models not only assist in the early stages of process development but also enable continuous real-time monitoring. Any deviations can thus be detected, assessed, and ideally minimized during the process runtime. This work presents a modular process automation approach for the production of biopharmaceutical products, which allows for easy integration of digital twins and Process Analytical Technologies (PAT). The advantages of this approach are illustrated using the integration of PAT and a digital twin in the example of aqueous two-phase extraction. Additionally, a methodology for determining process parameters using artificial neural networks is presented, using chromatography as an example. The goal of this methodology is to reduce the development and update time of process models.