Parce que les organismes payeurs de soins de santé — compagnies d'assurance et systèmes de santé nationaux — contrôlent de près les coûts qu'ils remboursent, et que les nouvelles thérapies s'adressent à des patients de moins en moins nombreux, les fabricants de produits pharmaceutiques et d'appareils biotechnologiques et médicaux vont chercher des gains d'efficacité dans les données générées par leurs processus.
« La plupart des entreprises des sciences de la vie collectent déjà des quantités de données provenant de systèmes de fabrication automatisés », explique Daniel R. Matlis, président d'Axendia, un cabinet d'analyse et de conseil stratégique des sciences de la vie basé dans le Grand Philadelphie et qui possède des bureaux dans le monde entier. « Mais la collecte des données ne suffit pas. La valeur réside dans l'extraction des données et leur affinement pour obtenir des informations et connaissances utiles pour une prise de décision plus intelligente.
Les avantages sont nombreux, comme une meilleure qualité des produits, la réduction des défauts, ainsi qu'une efficacité opérationnelle accrue et l'amélioration des rendements », ajoute Daniel R. Matlis. « L'extraction d'informations décisionnelles des données peut provoquer une mutation entre des approches réactives et des approches prédictives de la qualité des produits, ce qui améliore les résultats obtenus pour les patients.
La fabrication intelligente requiert l'automatisation des opérations ordinaires de production et de contrôle qualité pour générer des données, ainsi que des analyses permanentes qui favorisent une prise de décision rapide et éclairée. » Dans les sociétés de sciences de la vie, la plupart des données d'analyse intelligente proviennent de très nombreux outils de fabrication connectés grâce à l'Internet des objets (IoT).
AVANCER PRUDEMMENT
« L'IoT est un facteur d'amélioration de la qualité des produits et d'augmentation des rendements du système de production », explique Dennis Brandl, fondateur de BR&L Consulting, une société basée à Cary en Caroline du Nord, qui se spécialise dans l'informatique de fabrication, la technologie des opérations et l'automatisation industrielle.
Cependant, le secteur des sciences de la vie a fait preuve de prudence dans l'adoption des technologies digitales, en raison de craintes au sujet de la modification d'un processus validé et approuvé par les régulateurs.
« Quand un produit biopharmaceutique est soumis aux régulateurs pour approbation, les contrôles de chimie et de fabrication sont verrouillés », déclare Daniel R. Matlis. « Les changements qui modifient significativement le processus de fabrication doivent ensuite être soumis à nouveau aux régulateurs pour approbation. En conséquence, les entreprises évitent souvent de modifier les processus de fabrication au cours de la période d'exclusivité de peur que le régulateur se ravise et rejette le processus en cours. »
Et pourtant, beaucoup d'aspects de la mesure digitale ne modifient pas le processus validé proprement dit.
« Placer des capteurs sur une machine pour surveiller les opérations et leur durée ne modifie réellement ni la machine ni le processus de fabrication validé en tant que tel », souligne Marcus Ehrhardt, directeur de Strategy&, entité de conseil en stratégie de PwC basée à New York. « Cela dit, les entreprises peuvent prendre de nombreuses mesures de digitalisation des opérations sans réenregistrer un produit.
Les résultats en valent vraiment la peine.
En appliquant la technologie digitale, les entreprises peuvent accroître considérablement la visibilité de leurs opérations de chaîne d'approvisionnement et prendre plus vite de meilleures décisions », ajoute-t-il. « La digitalisation permet aux entreprises d'intégrer pleinement leurs chaînes d'approvisionnement et d'améliorer les processus opérationnels, les rendant ainsi plus agiles et réactives. Résultat : la précision de la planification, l'efficacité et la productivité de la fabrication, les niveaux de stocks et les niveaux de service s'améliorent. »
LE DÉFI DU TRAITEMENT PAR LOTS
Toutefois, pour pouvoir tirer du sens des données, les sociétés des sciences de la vie doivent les comprendre dans le contexte des processus.
« Les industries de transformation n'ont pas été très efficaces dans la collecte du contexte des données », déclare Marcus Ehrhardt. « Les données peuvent vous indiquer la température, mais pas en relation avec un produit ou un lot précis. Le contexte des données que vous recueillez dans l'usine grâce à l'Internet des objets doit être pris en compte au moment précis de la collecte — et pas lors de leur enregistrement longtemps après - sinon il ne répond pas aux exigences d'intégrité des données de la FDA. Cet écart est dû en partie au fait que la boucle entre les systèmes d'information opérationnels tels que les ERP et MES et les systèmes d'automatisation qui recueillent effectivement les données n'est pas bouclée. »
« Les chaînes d'approvisionnement complexes du secteur des sciences de la vie ne simplifient pas les choses », ajoute Daniel R. Matlis, « mais une bonne gestion des données peut aider à résoudre le système.
Les processus de production mondiaux et externalisés rendent plus délicate la création de contexte pour analyser la production, indique Daniel Matlis. Il est donc essentiel de s'appuyer sur des systèmes d'information qui possèdent une logique spéciale pour gérer cette activité décentralisée. Des systèmes intelligents et connectés doivent favoriser le contrôle de la visibilité en profondeur et de la collaboration entre les processus internes et externalisés, ainsi que les données nécessaires à la prise de décision. Les opérations intelligentes peuvent également être plus flexibles pour fabriquer en petites quantités des produits spécialisés à un coût raisonnable, ce qui permet de répondre à des besoins médicaux non satisfaits. »
LES DONNÉES FAVORISENT LE TRAITEMENT EN CONTINU
En raison de la complexité de la chaîne d'approvisionnement, les sociétés pharmaceutiques se tournent vers le traitement en continu, avec une installation unique qui effectue toutes les étapes, des ingrédients à l'emballage. Cette tendance peut contribuer à favoriser l'adoption de la fabrication intelligente, car elle imposera le remplacement des processus et des chaînes de production existants.
« Nous avons développé un ensemble de technologies qui peuvent faire progresser le secteur vers la fabrication en continu, mais aussi une approche stratégique, comprenant des collaborations entre l'industrie, les organismes de réglementation et les universitaires », déclare Bernhardt Trout, directeur du Centre de fabrication en continu (CCM) de Novartis-MIT à Cambridge, Massachusetts. « La fabrication en continu nécessite une approche mêlant l'intégration et des systèmes de contrôle automatisés. Bien que les possibilités de développement de nouvelles technologies soient encore considérables, le secteur n'a intégré les technologies existantes que lentement. Nous pensons que les choses sont en train d'évoluer dans le bon sens. »
Le traitement en continu permet de réaliser des gains d'efficacité considérables. À titre d'exemple, le CCM a développé des processus pour le traitement complet des ingrédients pharmaceutiques actifs (IPA) dans des comprimés enrobés avec moins de la moitié des étapes du traitement par lots. Cette avancée élimine les chaînes d'approvisionnement complexes consistant à fabriquer des IPA, souvent dans plusieurs usines, à les envoyer à une autre usine pour les combiner à des ingrédients inactifs qui sont transformés en comprimés ou insérés dans des capsules, puis encore à un autre site pour l'emballage et l'expédition.
« Un autre avantage de la fabrication continue est que vous pouvez sélectionner des technologies chimiques pour augmenter le débit et le rendement », ajoute Bernhardt Trout. « Ainsi, nous sommes passés de quelques heures avec un rendement de 93 % à cinq minutes avec un rendement de 98 %. Il existe des possibilités similaires pour rationaliser la fabrication de produits médicamenteux en aval. »
Pour identifier ces gains de productivité, il est essentiel de disposer de données riches bien analysées. Le traitement en continu facilite l'exploitation des données, car les processus peuvent être optimisés de bout en bout.
OPPORTUNITÉS DES NOUVELLES TECHNOLOGIES POUR LES APPAREILS MÉDICAUX
Les sociétés de dispositifs médicaux, quant à elles, voient dans un écosystème d'IoT un moyen de proposer davantage de valeur, en créant des services basés sur l'information qui vont bien au-delà de la vente d'appareils.
BIOMODEX, basée à Paris et à Boston, par exemple, établit un lien entre les informations digitalisées sur les patients et des programmes de modélisation 3D approuvés par les organismes de réglementation. Les données sont ensuite utilisées pour piloter son processus de fabrication, qui développe des organes synthétiques sur lesquels les chirurgiens peuvent s'entraîner avant une opération délicate.
« Le processus est assez simple », affirme Thomas Marchand, PDG et cofondateur de BIOMODEX. « Nous partons d'une imagerie médicale (scanner, IRM ou échographie).Puis, à l'aide d'un logiciel approuvé par la FDA, nous convertissons ces données digitales en un modèle 3D utilisable par n'importe quelle imprimante 3D multimatériaux. Notre combinaison d'algorithmes et de science des matériaux crée des modèles et des produits qui réagiront exactement de la même manière que le corps du patient, même en présence de tissus durs et de tissus mous. »
Des connexions compatibles avec l'IoT entre la conception et la fabrication permettent d'exécuter ce processus à la demande.
« Des initiatives basées sur des modèles digitaux d'humains, comme The Living Heart Project, permettent aux fabricants d'appareils de concevoir et tester leurs produits in silico, ce qui raccourcit les délais de mise sur le marché et donne de meilleurs résultats pour les patients », déclare Daniel R. Matlis. « Les simulations de fabrication constituent une autre utilisation précieuse des modèles virtuels. Cette approche permettrait aux entreprises, grandes et petites, d'utiliser des modèles digitaux 3D scientifiquement précis pour prédire comment la production pourrait se dérouler, avant d'investir des millions de dollars dans des usines et des prototypes physiques. »
PRENDRE LE VIRAGE INTELLIGENT
L'évolution des procédés de fabrication basés sur les données en sciences de la vie ne se fera pas du jour au lendemain, mais la transition a commencé.
« L'adoption des nouvelles technologies a commencé », indique Bernhardt Trout du Centre Novartis-MIT. « Nous n'en sommes pas encore au stade des technologies plug-and-play pour la fabrication continue ou intelligente. Cela reste à venir. Notre vision est d'intégrer l'ensemble du système, de bout en bout. La façon réaliste d'effectuer cette mise en œuvre est pour le moment au coup par coup. C'est ce que les entreprises font. »
Selon Daniel R. Matlis du cabinet Axendia, le plus grand défi consiste à créer un environnement propice à l'action. En tant que membre de l'initiative « Case for Quality » de la FDA, il sait de quoi il parle :
« Au-delà de la transformation digitale, nous devons nous attaquer à l'inertie du secteur dans le domaine de la réglementation. Nous renforçons la collaboration entre les organismes de réglementation, les fabricants, les fournisseurs et les autres intervenants pour faire passer le focus du secteur de la conformité à l'amélioration de la qualité. Ce changement repose sur des métriques et nécessitera l'adoption d'une fabrication plus intelligente. » ◆
Bien que très différents, les appareils biotechnologiques et médicaux peuvent bénéficier de certains avantages digitaux communs :
Modulaire & mobile. Se rapprocher du patient devient une priorité absolue pour minimiser les temps d'attente et les possibilités d'erreurs. Cela part des dispositifs médicaux personnalisés imprimés en 3D au cabinet médical pour aller jusqu'à la création d'unités de production biopharmaceutique modulaires. Pfizer, par exemple, est en train de mettre en production un prototype portable, continu, miniaturisé et modulaire. Cela n'est possible qu'à travers une infrastructure d'information de production intégrée qui peut garantir la qualité et la conformité dans un environnement distribué grâce à une collecte de données plus large pour l'analyse et la prise de décision.
Connecté.De plus en plus, les équipements de fabrication et les produits deviennent compatibles avec l'IoT et connectés. Au fur et à mesure que de nouveaux processus sont validés pour inclure ces chaînes de production intelligentes, les usines deviennent plus autonomes. La compatibilité des équipements de fabrication et des produits avec l'IoT offre des avantages tels que la capture, le traitement, et le classement digital des dossiers de conformité réglementaire.
Flexible. Afin de produire de meilleurs résultats pour la santé des patients, les sociétés doivent servir des populations moins nombreuses à moindre coût. Qu'il s'agisse de produire des petits volumes à l'intérieur d'usines traditionnelles ou d'utiliser des équipements de production à usage unique, les systèmes d'information doivent être capables d'effectuer le suivi et l'analyse des données sur de nombreux produits.
Cohérent. Pour garantir la cohérence, un modèle digital devrait être utilisé en production. Idéalement, ce modèle doit être basé sur les données accumulées depuis la découverte initiale, à travers le développement, les essais cliniques et la fabrication. Les appareils médicaux imprimés en 3D et les modèles spécifiques au patient bénéficient également de la cohérence des données.
Fiable. « La digitalisation peut conduire à une transparence qui permet d'optimiser la fabrication et la maintenance tout en réduisant les temps d'arrêt », explique Marcus Ehrhardt de Strategy&. La communication machine-machine et les algorithmes de machine learning permettent la mise en œuvre de processus transparents, de l'entretien préventif des équipements et de mesures correctives automatiques.
Pour découvrir comment améliorer les processus de fabrication dans le secteur des sciences de la vie, rendez-vous sur : http://3ds.one/mtc_bioph
