Robotisering, digital twins en paperless office maken labs van Janssen Biologics efficiënter
Janssen Biologics, producent van geneesmiddelen en vaccins, heeft het streven om rond 2030 het principe van een ‘predictive plant’ te hanteren. Hoe pakt de farmaceut dat precies aan vanuit een Quality Control perspectief? Brigitta Witte, Senior supervisor Automation bij Janssen Biologics Quality Control, vertelt daarover tijdens het LabAutomation event op 21 maart.
Door: Dimitri Reijerman
Brigitta WitteEen predictive plant is afkomstig uit het concept van industrie 4.0 en bevat meerdere automatiseringselementen, zegt Witte: “Een predictive plant is end-to-end geautomatiseerd, van de binnenkomst van de goederen tot het uitleveren van de producten. Maar ook dat je goed kunt voorspellen wat de markt nodig heeft. Deze voorspellingen doen wij op basis van de beschikbare datamodellen. Verder kunnen we niet alleen de benodigde productie voorspellen, maar ook de benodigde apparatuur.”
Digital twins vormen een van de onderdelen van het predictive plant-concept. Deze digitale tweelingen worden ook bij Janssen Biologics toegepast. Witte: “Wij hebben een digital twin opgesteld van onze laboratoria. Ons model bevat alle laboratoriumapparatuur en data uit ons LIMS-systeem. Met deze digital twin kunnen we modelleren wat de impact is al er bijvoorbeeld extra batches van een bepaald product op het lab binnenkomen. Hebben we dan voldoende capaciteit of moeten er nieuwe apparaten bij? Maar we kunnen ook zien wat het effect is op de capaciteit als er een apparaat uitvalt. Uiteindelijk kunnen we bij Janssen met een digital twin diverse scenario’s modelleren.”
Ook robotisering speelt een rol. Bijvoorbeeld om assays te verwerken: “We hebben een aantal liquid handlers staan voor een aantal van onze assays”, zegt Witte. “Deze worden momenteel gebruikt om ervoor te zorgen dat analisten routinematige assays met veel incubatiestappen niet allemaal zelf hoeven te pipetteren, maar dat de machines de sampleverdunningen maken en de samples op de platen pipetteert. Waar we naar toe willen, is dat het meer geïntegreerde systemen worden. Onze development afdeling werkt daar met ons aan mee.”
Einde aan papier?
De stap naar een papierloze werkomgeving in de labs van Janssen vormt ook onderdeel van het programma om tot een predictive plant te komen, zegt Witte: “Onze labs hebben vier gespecialiseerde testteams. Een van deze teams is als een pilot in 2019 begonnen met het testen van een paperless lab. Zij zijn nu zo goed als papierloos, op een aantal handelingen na die slechts een keer per jaar worden uitgevoerd . Vrijwel alle data wordt nu rechtstreeks in het LIMS-systeem ingevoerd. De overige teams worden nu aan deze werkwijze toegevoegd.”
Iets wat niet moet worden vergeten, is het goed trainen van personeel. Want ook in het lab van de toekomst blijven mensen op de werkvloer noodzakelijk. Witte: “Er is nog een hoop winst te behalen op het gebied van trainingen in QC-omgevingen. De technologie is er al, denk aan kunstmatige intelligentie en virtual reality die medewerkers kan helpen om hun assays in een keer goed te doen. Ook denk ik dat de enorme hoeveelheid data die een lab genereert beter ingezet kan worden om de juiste beslissingen te nemen in een organisatie.”
Al met al zet Janssen dus meerdere automatiseringsstappen om zijn einddoel te behalen over een kleine 7 jaar. Witte is bovendien optimistisch over de vorderingen: “Mijn hoofdboodschap is dat je ook in een GMP-omgeving invloed hebt op het automatiseren van een lab. Je kunt dus wel degelijk een ‘driving force’ vormen en andere teams daarin beïnvloeden. Het hoeft dus niet altijd opgelegd te worden door andere afdelingen. Want veel QC-organisaties zijn behoorlijk conservatief. Toch valt daar nog een hoop winst te behalen. Zeker als je de juiste mensen binnen de organisatie hebt zitten, is er veel mogelijk. Ik hoop met mijn verhaal ook mensen te inspireren over de vraag hoe zij vergaande automatisering in het lab kunnen aanpakken.”
Wil je deze lezing bijwonen? Meld je kosteloos aan voor een bezoek aan LabAutomation.