近日，金年会工程将机器学习、深度学习、具身智能等AI前沿技术融入医药生产全流程，为医药企业提供“合规为基、智能为翼”的全链条解决方案，助力行业向更高质量、更有效率、更可持续的方向迈进。
全场景智能赋能
从生产到可持续的深度变革
1 制造环节：精准调控工艺，稳定药品质量
在生物制药的核心发酵环节，应用机器学习技术，实时采集并分析发酵罐内温度、pH值等20多项参数，动态分析并微调工艺参数，提升单位时间药物成分产量；机器学习能预测抗生素发酵过程中的代谢产物浓度变化，有效避免批次差异。
在制剂生产中，通过机器学习深度优化混合工艺：针对片剂生产，系统会根据原料颗粒度、湿度等特性，自动调整混合机转速、搅拌时间及搅拌桨角度，确保每颗药片的有效成分含量偏差降低，大大提高药品的一致性，从源头保障药品质量稳定性。
2 质量管控：深度学习/机器学习 + 具身智能双重把关，合规与效率双向提升
金年会工程通过“深度学习视觉检测 + 具身智能全流程核验”构建立体防线。在包装外观检测环节，通过360°高清摄像头捕捉药品包装缺陷，纸盒油墨的不均现象等，检测效率较人工大幅提升，且将漏检率控制在0.01%以下。针对包装密封性，机器学习深度挖掘历史检测数据，优化负压测试、泄漏测试的参数组合。
搭载机械臂的机器人可自主抓取待检包装，先通过视觉模块完成外观拍照，再用精密传感器执行密封性测试，最后扫描标签信息与生产系统比对，自动识别批号打印错误、有效期格式不符等问题，全程无需人工干预，检测数据自动上传追溯系统，完全符合GMP对“全过程可追溯”的要求。
3 供应链与仓储：智能规划穿透全链条，降本增效看得见
机器学习通过分析历史订单和流行病数据，精确预判原辅料需求波动，提前做好供应链调整，避免资金占用与生产断供风险。在生产计划排程方面，机器学习可实时调整生产线优先级，确保紧急订单按时交付。仓储物流中，机器学习根据药品特性自动分配货位，减少过期损耗，优化药品流转效率。在医药冷链物流中，深度学习可结合实时路况和冷链车温度变化等因素，为疫苗配送规划最佳路线，确保药品始终处于适宜温度环境，提升物流效率。
4 设备管理：预判 + 自主运维，让生产线“不停机”
制药设备的稳定运行直接影响生产连续性，通过AI技术实现“预测性维护 + 自主修复”双重保障。机器学习分析设备轴承的振动频率、表面温度等数据，构建故障预警模型，可提前4-6周预判轴承磨损趋势，准确率达92%，让企业有充足时间采购备件、安排计划性维修，减少非计划停机。
在设备异常诊断环节，深度学习算法能精准解析振动数据的“异常密码”——通过对比正常运行时的振动频谱，快速识别“齿轮啮合频率突然升高”“轴承外圈故障特征频率出现”等异常模式，定位故障部件，避免盲目拆解设备造成的二次损伤。
5 可持续发展：AI助力绿色生产，降碳与效益双赢
在“双碳”目标指引下，深度学习赋能厂区能源系统，自动优化光伏发电与储能设备的联动，降低外购电比例，减少碳排放。针对废溶剂回收难题，机器学习优化蒸馏工艺，提升回收率并减少能耗，推动环保效益与经济效益并行。
未来展望
持续创新，引领医药行业智能制造升级
目前，在金年会工程承建的某知名药企，具身智能人形机器人已投入搬运、说明书上料场景，基于深度学习的机器视觉技术也已应用于包装生产线。未来，金年会工程将持续深化AI技术与场景的融合创新，以行业责任与专业担当，与医药行业伙伴共同探索智能制造的更多可能，为行业高质量发展注入持久动力。
金年会工程供稿
