Développement d'un jumeau numérique pour la fabrication dans l'industrie de la thérapie cellulaire

Développement d'un jumeau numérique pour la fabrication dans l'industrie de la thérapie cellulaire

La thérapie par cellules souches favorise l'utilisation des cellules souches dans la restauration des tissus. Ces cellules souches sont cultivées en laboratoire et manipulées pour devenir des types cellulaires particuliers, notamment des cellules du muscle cardiaque, des cellules sanguines ou des cellules nerveuses. Les cellules souches peuvent soit réparer ou remplacer les cellules endommagées par une maladie ou une chimiothérapie, soit travailler avec le système immunitaire pour combattre certains cancers et maladies liées au sang comme la leucémie.

Problème

Le processus de fabrication de la thérapie cellulaire présente plusieurs défis uniques, notamment une chaîne d'approvisionnement hautement personnalisée pour chaque patient.

Les procédures du processus de fabrication sont très claires et doivent être suivies scrupuleusement. Initialement, le patient demande des CBUs (unités de sang de cordon ombilical) compatibles et, une fois qu'un lot approprié a été localisé, il est envoyé à l'usine de fabrication. Les CBU sont immédiatement placés dans de l'azote liquide et tous les matériaux nécessaires à la production doivent être présents avant que le processus puisse commencer.

Étant donné que le processus ne peut pas être interrompu du jour zéro jusqu'à la récolte, les créneaux de production libres doivent être situés de la manière la plus efficace possible. Le produit est congelé après le dernier jour de production (récolte), puis préparé pour le transport vers l'hôpital et le patient.

Lors de la fabrication, le travail ne peut être effectué que sur un seul lot à la fois dans la salle blanche, ce qui entraîne des goulots d'étranglement potentiels.

Un producteur de cellules souches s'apprêtait à lancer ses nouvelles activités de fabrication. Ils ont donc fait appel à deux consultants Logico et Opyflow, pour les aider à valider la capacité du site de fabrication et à maximiser l'utilisation des salles blanches.

Solution

Les deux consultants ont travaillé ensemble pour développer une solution utilisant un jumeau numérique pour le processus de fabrication. Étant donné que la demande dans ce secteur est très stochastique, dépendante du temps et comporte de nombreuses variables, la simulation a été choisie plutôt qu'un modèle analytique simple.


Jumeau numérique pour l'industrie manufacturière : portée du modèle

Jumeau numérique pour l'industrie manufacturière : portée du modèle

Les développeurs ont décidé d'utiliser AnyLogic pour créer le jumeau numérique, car AnyLogic fournit à la fois une modélisation par simulation basée sur le comportement des d'agents et les événements discrets. De plus, AnyLogic a fourni la possibilité de définir et de modifier des processus extrêmement compliqués à l'aide de la programmation Java pour créer et personnaliser les bibliothèques. Ce qui est important pour ce projet, c'est que l'optimisation pourrait également être effectuée. Et enfin, une interface utilisateur comportant des visualisations 3D et des tableaux de bord KPI a pu être développée.


Interface utilisateur pour la saisie des paramètres, le tableau de bord KPI et le modèle 3D (cliquez pour agrandir)

Les paramètres requis pour le jumeau numérique étaient disponibles pour les développeurs à partir d’un dispositif existant. Il s'agissait notamment de l'ingénierie, des opérations, de la planification et de la qualité. Des paramètres supplémentaires peuvent être trouvés dans chacun d'entre eux, comme le montre le schéma ci-dessous.


Méthodologie et architecture du modèle

Méthodologie et architecture du modèle

Le client a reçu un modèle autonome avec des paramètres réglables. Dans le modèle de simulation, le processus commence lorsque les matières premières arrivent à l'usine de fabrication. C'est également à ce moment-là que se déroulent toutes les procédures d'audit et d'exploitation liées à ces matières premières.

De plus, dans le modèle, le personnel arrive et passe d'une zone non-stérile à une zone stérile. Tous les travaux sont ensuite effectués dans ce que l'on appelle la salle blanche.

Dans chaque salle blanche, le travail n'est effectué que sur un seul lot à un moment donné. Ainsi, il pourrait y avoir la capacité d'avoir une main-d'œuvre plus importante, mais la salle ne peut être utilisée que pour un seul lot à la fois. Par conséquent, il est nécessaire de maximiser le potentiel de la salle blanche et d'éliminer les goulots d'étranglement.

Un processus d'optimisation en plusieurs étapes a été mis en place dans le but d'identifier les goulots d'étranglement. Les consultants ont utilisé cette approche pour identifier un goulot d'étranglement, corriger le paramètre à l'origine du goulot d'étranglement, puis le « verrouiller » afin qu'il ne puisse pas être modifié. Ils ont ensuite répété ce processus et, étape par étape, ils ont réduit les goulots d'étranglement. Ce processus pourrait se poursuivre jusqu'à ce que tous les goulots d'étranglement potentiels aient été corrigés.

Résultats

Selon les résultats, il y avait un potentiel d'augmentation de 30 % de la capacité, ce qui se traduirait par une augmentation de 30 % des ventes. En fin de compte, le client fait plus de bénéfices.

De plus, le client était mieux préparé pour le lancement, car de nombreux problèmes ont été détectés et des problèmes de planification auxquels il n'avait pas pensé ont été identifiés et résolus. Par exemple, après avoir identifié des goulots d'étranglement, des équipements supplémentaires ont été commandés pour les éliminer.

Enfin, le jumeau numérique pour la fabrication et l'AMDEC (analyse des modes de défaillance et de leurs effets) ont été utilisés pour produire les documents qui devaient être soumis à la FDA. Cela était nécessaire pour obtenir une licence biologique.

À plus long terme dans ce processus de fabrication de thérapies cellulaires, le potentiel d'expansion du modèle est illimité, mais la première étape consistera à créer un modèle qui intègre l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement.

L'étude de cas a été présentée par Yossi Benagou de Logico, et Dov Amor d'OPYflow, lors de la conférence AnyLogic 2022.

Les diapositives sont disponibles au format PDF.



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