GSK パルマの施設は、世界的ヘルスケア企業GlaxoSmithKline やその他のサードパーティ向けに新製品を市場に投入することに特化したイタリアのバイオ医薬品製造施設です。2020年、経営陣は現場の無菌製造施設を新技術に基づく施設に置き換える資本プロジェクトを開始しました。このプロジェクトの主な目的は、重要なバイオ医薬品の供給に対するリスクを最小限に抑えることでした。
プロジェクトの分析、計画、意思決定のサポートについて、GSK はテクノロジー アプリケーション会社Decision Labと協力依頼しました。
問題: 医薬品製造能力計画
無菌環境での製造に関する規制要件を満たすために、イタリアのパルマにある GSK の施設は医薬品生産ラインをアップグレードする必要がありました。これらの作業を成功させるための主な課題には、重要な医薬品の供給に対するリスクを最小限に抑えながら、増大する不安定な需要予測を管理することが含まれていました。
建設を開始する前に、経営陣は製造施設のシミュレーションを行うことにしました。シミュレーション モデリングを使用すると、新しい製薬施設で実作業を開始する前に、安全なテストとプロセスの最適化が可能になりますが、大量の入力パラメーターを考慮する必要があります。
成功には、機械と運用に関する施設全体の能力を理解し、正確に予測する必要があります。機械に関しては、計画担当者は主要な機器の数量、サイズ、能力を考慮する必要がありました。また、運営面では、スタッフの数、シフトパターン、清掃スケジュールなどを考慮する必要がありました。
経営陣は、シミュレーション モデルを使用して、機器の購入に関する情報を提供し、処理能力を向上させるためにスループットの最適化を実行する意思決定支援ツールを必要としていました。開発したモデルは、ビジネス ケースを構築し、主要な要因に対してそれらを評価するのに役立ちます。
- 設備投資（capex）
- 運営支出 (opex)
- 予備能力
- 装置サイズ
- 正味現在価値 (NPV)
- 商品原価 (COG)
- 使用率レベル
ソリューション：医薬品生産シミュレーション
Decision Lab と GSK は、2 段階で生産シミュレーション モデルを作成しました。フェーズ 1 には生産プロセスが含まれ、GSK パルマ施設での複雑な製造活動を説明するために離散イベント シミュレーションが使用されました。
フェーズ 2 では、情報の配信、視覚化、施設のデジタル ツインの作成が行われました。
AnyLogic シミュレーション モデリング ソフトウェアのDXF CAD ファイル インポート機能 を使用して、モデル設計者は施設のフロアを正確にモデルにインポートしました。機械プロセス、オペレーターの活動、その他のプロセスは、主要プロセスとサブプロセスを明確に定義する方法でモデル化および視覚化されました。
設計者はAnyLogicのカスタム ヒートマップを追加してオペレーターのアクティビティを表示できます。この機能は、清掃活動に集中するのに役立つため、無菌施設にとって重要でした。
モデルの各部分はサイトプランに役立つように構築されており、たとえば、シナリオを比較するために、モデル オペレーターは機械やオペレーターの数などのパラメーターを入力して、簡単にモデルを比較調整できます。
医薬品生産施設の意思決定支援
施設の設計段階で、プランナーはこのモデルを使用して、200 を超える潜在的なビジネス シナリオを分析しました。モデルの視覚化特性に関するフェーズ 2 の作業のおかげで、シミュレーション実行の結果が読みやすくなりました。
ダッシュボードは、根底にある複雑さと並列プロセスを抽象化する方法でプロセスをレイアウトしました。生産をガント チャートで表示してプロセス タイミングを把握したり、3D で表示してプロセスがどのように実行されているかを把握できます。プロセスにかかる時間を簡単に確認できるため、モデルはプロセスを開始するタイミングについての決定を通知できます。
3D ビューはあらゆるレベルの関係者に対して、モデルが単なる「答えを提供するブラック ボックス」ではないことを示し、設計段階の議論のなかで大変有用であることを示しました。
結果: 最適化された医薬品製造
AnyLogic によって可能になった動的シミュレーション アプローチは、従来の分析ツールとは異なり、将来の生産ラインをどのように構成および運用すべきかについて有意義な洞察を提供しました。シミュレーション モデルにより、プランナーは迅速かつ広範なシナリオとオプションの分析を行うことができ、元の設計における主要な制約と影響が明らかになりました。
モデルが意思決定者に与えた強力なサポートにより、プロジェクトは迅速に承認されました。また、ステージゲート承認では遅延はなく、プロジェクトの次のフェーズは予定どおりに開始できました。
さらに、機器のニーズを正確に判断し、過剰購入を行わないことでコストが削減されました。これにより設備要件の資本支出は 20% 削減されると予想されています。
今後も、GSK パルマ施設のエンジニアは生産計画にモデルを使用し続け、機械学習をテストしてプロセスをさらに最適化することを検討しています。
このプロジェクトとその調査結果は、AnyLogic Conference 2021 で Decision Lab の Joy Kuo 氏と GSK パルマ施設の Giovani Giorgio 氏によって発表されました - 重要な設計上の決定をサポートする新しい製薬施設コンセプトの製造シミュレーション.
