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Jumeau numérique : Atos et Siemens veulent aider à accélérer la production de vaccins

Dans le cadre de leur alliance et en pleine crise sanitaire, Atos et Siemens ont annoncé le développement commun d’une solution de jumeau numérique dédiée à l’industrie pharmaceutique. Le pilote mené auprès d’un des « leaders » du secteur combine IoT, IA, analytique avancée, simulation et Edge computing, au besoin.

L’ESN française Atos travaille conjointement avec Siemens depuis 2011. Les deux acteurs partagent « une stratégie commerciale commune ». En ce sens, ils sont tous deux investis dans le développement de solutions IIoT. « Process Digital Twin » est une offre issue d’un pilote en cours adressée aux acteurs de l’industrie pharmaceutique.

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Niels Thomsen, Global Head of the Insight (IoT and AI) practice chez Atos, assure que le pilote est conduit auprès d’un « leader de l’industrie pharmaceutique » qu’il ne peut pas citer en raison d’obligations contractuelles.

Ce projet consiste à déployer un jumeau numérique d’une chaîne de fabrication pharmaceutique dans le but d’accélérer la production et donc la commercialisation de médicaments et autres vaccins.

« Quand vous produisez un vaccin, vous devez surveiller la manière dont les différents composants réagissent ensemble afin de vérifier sa qualité. »
Niels ThomsenAtos

« Quand vous produisez un vaccin, vous devez surveiller la manière dont les différents composants réagissent ensemble afin de vérifier sa qualité. Si vous n’utilisez pas un jumeau numérique, vous lancez la production et vous devez attendre plusieurs semaines pour obtenir les premiers résultats », estime Niels Thomsen. « Avec un jumeau numérique, vous pouvez analyser en temps réel les interactions entre les substances chimiques et ajuster la pression, la température, la vitesse d’injection, etc. ».

Soyons clairs : un simple jumeau numérique n’est pas capable de fournir ce niveau d’analyse. Pour cela, Atos, Siemens et son client développent une solution complète qui s’appuie sur des capteurs IoT, des algorithmes de machine learning, ainsi que sur des outils de simulation et d’analyse avancée.

La base d’un tel système repose sur une plateforme IIoT. Cela tombe bien, Siemens en commercialise et développe une : MindSphere IoT.

Dans le cas présent, MindShpere est associé à deux autres produits Siemens : Simatic Sipat, un outil de contrôle de qualité en temps réel et StarcCCm+ Heeds qui permet de simuler des réactions et des processus chimiques.

« Vous avez besoin d’avoir une plateforme IoT. Si le client n’en a pas encore déployé une, nous proposons celles des acteurs majeurs du secteur. Cela peut être Mindsphere de Siemens, mais aussi AWS, Azure ou encore ThingWorx de PTC. Nous recommandons véritablement d’utiliser Mindsphere parce qu’elle est nativement compatible avec le reste de la pile technologique qui compose la solution », précise Niels Thomsen.

Digital Twin Process : Atos et Siemens jouent la carte du sur-mesure

Une fois que le jumeau numérique est connecté au système de l’entreprise, il peut indiquer combien de ressources ont été utilisées, puis renvoyer cette information à l’ERP ou au système SCM. À l’inverse, il est possible d’adapter la production aux ressources-références dans le SCM. « Nous pouvons également surveiller les machines à des fins de maintenance prédictive, nous connectons la solution à votre ERP ou Salesforce afin d’accorder la production à la demande ».

Atos joue à la fois un rôle de conseiller sur l’architecture à déployer et de spécialiste du machine learning. « Nous développons un modèle algorithmique du vaccin et du mélange parfait des substances, puis nous observons les déviations entre la simulation et la réalité afin d’indiquer à la production les changements à effectuer. Il est également possible d’indiquer à la chaîne de production de modifier automatiquement son comportement », explique le responsable.

Atos a également conçu des microservices qui permettent d’associer les données des capteurs avec les modèles algorithmiques. « Nous avons un service qui surveille la disponibilité des capteurs IoT et l’ingestion de données dans la plateforme associée. Sans alerte en cas de problème, vous obtenez les mauvaises données et vous prenez les mauvaises décisions. Suivant les obligations, l’architecture IT et les choix des clients, nous pouvons y associer nos solutions HPC Edge afin de réaliser les analyses en temps réel au plus près du site de production ».

« Il faut plusieurs semaines pour obtenir les premiers lots d’un vaccin. Avec un jumeau numérique, vous pouvez produire davantage puisque le processus d’assurance qualité est réalisé en temps réel. »
Niels ThomsenAtos

Les résultats du pilote réalisé depuis près d’un an semblent concluants, selon le responsable de chez Atos. « Il faut plusieurs semaines pour obtenir les premiers lots d’un vaccin. Avec un jumeau numérique, vous pouvez produire davantage puisque le processus d’assurance qualité est réalisé en temps réel. Vous aurez moins de déchets, vous utiliserez moins de ressources souvent chères. Dans l’idée, sur un lot de 7 sérums, il faut en jeter un en moyenne. Avec la solution que nous développons, si l’on prend l’exemple d’un échantillon de 25 sérums, un seul sera mauvais. Nous espérons aider à réduire les coûts, et donc à baisser le prix des injections pour le patient », détaille-t-il.

Selon le site web de Sanofi, la production d’un vaccin demande 6 à 36 mois de travail. Dans son cas, l’industriel précise que 70 % du temps de production est dédié aux tests qualité. Ce genre de dispositif pourrait l’aider à réduire significativement les délais de commercialisation et les coûts associés.

Des étapes de régulations inévitables

Les déploiements de « Digital Twin Process » seront tout de même soumis à une phase de régulations, suivant les critères et les obligations des entreprises, la mise à jour de leurs cahiers des charges, les réglementations comme la FDA, etc. « Actuellement, chaque industriel pharmaceutique qui adopte la solution devra passer par ces étapes [de régulation]. C’est quelque chose qu’il n’est pas possible de standardiser totalement pour l’instant. », affirme Niels Thomsen.

Néanmoins, ce premier essai permettra de préparer les déploiements futurs du jumeau numérique augmenté à l’IA, selon Niels Thomsen. « Quand nous avons commencé le projet avec le client, celui-ci estimait que la mise en place d’un pilote prendrait environ cinq ans, nous l’avons fait en moins d’un an ».

Atos et Siemens affirment avoir dégagé les grands principes et les briques technologiques pour adapter cette offre de jumeau numérique à d’autres secteurs d’activité.

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