人工知能（AI）と機械学習（ML）の製造実行システム（MES）への統合は、以前は不可能だった予測分析とリアルタイム最適化機能によって製薬生産を変革しています。
MESにおけるAI/MLは、バッチの失敗が発生する前に潜在的な失敗を特定する予知品質モデリング、最適な出力のためにパラメータを自動的に調整するプロセス最適化アルゴリズム、品質要件を満たしながら設備利用を最大化するインテリジェントスケジューリング、リアルタイムの生産データ内の異常なパターンにフラグを立てる異常検知を可能にします。
主な実装上の考慮事項には、データの品質と可用性、モデル検証と規制当局の受け入れ、既存の製造インフラとの統合、生産チームの変更管理が含まれます。
製薬業界は、製造プロセスの複雑さ、製品品質の重要性、生産中に生成される膨大なデータ量のために、MESにおけるAI/MLの恩恵を受ける独自の立場にあります。早期採用者は、初回成功率の大幅な改善、調査時間の短縮、プロセス理解の向上を報告しています。