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湯繼亮（1946-）上海醫藥工業研究院研究員，從事醫藥自動化和信息化工程設計與研究。原國家醫藥管理局電子技術改造醫藥傳統產業專家組專家、北京大學國際藥物工程管理碩士項目客座教授、華東理工大學GMP研究生班客座教授、上海市政府采購評審專家、注冊全國自動化系統工程師（ASE）、注冊國家設備監理師、注冊上海市工程設備監理工程師、中國醫藥設備工程協會專家委員會專家、中國儀器儀表學會醫藥測控技術專家組專家。上海制藥行業協會信息化專業委員會特聘專家、上海市化工學會化工自動化專業委員會、計算機化工應用專業委員會委員、《化工與醫藥工程》、《儀器儀表用戶》編委會委員。

制藥行業正在面臨著一場巨大的變革，“工業4.0”將突破傳統的行業界限，催生制造業顛覆性的變革，全面提升制造業的水平。

但由于藥品是一種特殊的商品，具有對質量及其管理要求特別嚴格，生產過程要求高，藥品供應時間性強，品種多等特點，因此，我們不難發現“工業4.0”的部分理念并不能完全應用于制藥行業。比如定制化設計，如汽車、電子產品地研發更多的依賴于客戶的喜好，而在制藥行業，藥品的研發到商業化生產一般需要多年的時間，不太可能從患者的角度出發開始研發，也就是很難做到定制化設計。所以面對“工業4.0”和“中國制造2025”的戰略形勢，制藥工業還要結合自身，開展智能制造。

上海醫藥工業研究院研究員湯繼亮認為，我國制藥行業“智能制造”之路才剛剛開始，所謂“智能制造”、“智能工廠”真正合理與完整的形態和模式并沒有形成；制藥行業的很多特殊問題有待認真思考和探索，所以既不應該把一些部分或局部的自動化、信息化或智能化的內容作為制藥行業整體模式，也不應該把其它行業的一些模式簡單地照搬到制藥行業。

《自動化博覽》：現在業內很多人提出了“制藥工業4.0”的概念，您認為“工業4.0”時代的制藥工業是什么樣子的？

湯繼亮：我個人認為要認真回答這個問題，首先必須理清一些概念與說法：

第一，我并不太推薦在正式場合采用“制藥工業4.0”說法，因為除了德國正式提出“工業4.0”的概念以外，在我國官方及其行業并沒有正式提出過“制藥工業4.0”的概念，這只是部分公司自己定義的一種說法。但其真正的含義應該就是“制藥工業的智能制造”的概念。我國政府發布的《中國制造2025》戰略規劃的“戰略任務與重點”中明確指出：“加快推動新一代信息技術與制造技術融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向；著力發展智能裝備和智能產品，推進生產過程智能化，培育新型生產方式，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平。”對照我國的制藥工業，其重點任務就是“制藥裝備智能化”和“藥品生產過程智能化”(實際上還應該包括“制藥裝備制造過程的智能化”)，而其目的就是要在制藥工業領域“培育新型生產方式，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平。”

第二，目前中國和德國工業發展的水平不在一個起點和水平線上。德國制造業是在成功完成“工業1.0”、“工業2.0”并基本處在從3.0到4.0發展的階段，而中國制造業則是處在“工業2.0”補課、“工業3.0”普及，“工業4.0”示范的發展階段，遠沒有進入“工業4.0”時代，更何況是我國相對比較傳統，自動化與信息化理念與水平都相對比較落后的制藥行業。

圖1 四次工業革命的發展歷程

第三，即便是規劃實現我國制藥工業所謂的“工業4.0”或“智能制造”，我個人認為也得首先搞清楚包括有關所謂的“智能制造”、 “智能工廠”、“智能裝備”等在內的一系列基本定義、概念與要求，其次是要結合制藥行業自身的特點與需求，這時我們才能形成真正比較符合“工業4.0”（或說“智能制造”）特征又符合制藥行業特點與要求的智能制造模式或模型。在這里需要重點說明的有三點：

（1）將來的制藥工業必須滿足“智能制造”的定義特征。

現在“智能制造”定義說法很多，國家工信部和國家標準化管理委員會2015年10月正式發布的《國家智能制造標準體系建設指南》（征求意見稿）對“智能制造”所作的定義如下: “智能制造是指將物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術與設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節融合，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。具備以智能工廠為載體，以關鍵制造環節智能化為核心，以端到端數據流為基礎、以網通互聯為支撐的四大特征，可有效縮短產品研制周期、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能源消耗，對推動制造業轉型升級具有重要意義。”

根據以上定義的內容，將來“工業4.0”時代的制藥工業必須至少滿足以下“智能制造”的要求和特征：

以物聯網、大數據、云計算、工業互聯網等新一代信息技術為基礎，即必須是通過“新一代信息技術”（而非傳統的信息技術）與制造過程全生命周期活動的各個環節（包括設計、生產、管理、服務等）緊密融合的，其實質就是德國“工業4.0”所提的“一個網絡”概念要求：即必須要建立虛擬網絡世界與現實物理世界的相融合的信息物理系統CPS（Cyber-Physical Systems）。

所構成的制造過程、系統與模式必須滿足三個“自”要求：即信息深度“自感知”、智慧優化“自決策”、精準控制“自執行”等。

“智能制造”需要具備四個“以”的特征：即以智能工廠為載體，以關鍵制造環節智能化為核心，以端到端數據流為基礎，以網通互聯為支撐。其中最為關鍵的是大數據和網通互聯。

注意“智能制造”的最終目的不是為了“智能”而“智能”，而是為了“有效縮短產品研制周期、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能源消耗等”。

（2）制藥工業的“智能制造”必須從“三個維度集成”方向努力。

無論哪個行業的“智能制造”模式，在總體內容上都需要按照《國家智能制造標準體系建設指南》所提出的“三個維度集成”方向努力：即從企業“系統層級”構架角度的縱向集成、從產品全“生命周期”角度的端對端集成和從不同“智能功能”價值鏈角度的橫向集成。這也正是德國“工業4.0”所提的“三個集成”的概念要求。

圖2 智能制造的系統構架

其中 “縱向集成”主要包括設備層、控制層、車間層、企業層和協同層5個層。“端對端集成”主要包括設計、生產、物流、銷售和服務等5 個環節；而“橫向集成”主要包括：制造資源要素、系統資源集成、互聯互通技術、信息融合應用和新興業態的創新等5個方面。現在我國制藥工業的“智能制造”的重點突破工作還僅僅主要集中在“縱向集成”的最底下的三層（設備層、控制層、車間層）而已，其中包括目前宣傳最多的MES系統，所以應該講制藥行業離實現真正的“智能制造”還有漫長的路要走。

（3）理解“智能工廠”是實現“智能制造”的載體，也是“智能制造”的一部分。

如前文所說，“智能工廠”就是 “智能制造”的一個載體。它的重點在“智能制造”的“縱向集成”。它是在新一代信息化技術基礎上所構成的基本結構，通常應該是包括物理層、信息層、大數據層、工業云層、智能決策層五個層面。也就是說制藥行業的真正“智能工廠”是建立在CPS或工業互聯網基礎之上的，這是與以往傳統的自動化、信息化工廠的最大差別。因為如果沒有今天包括以物聯網、大數據、云計算、工業互聯網等新一代信息技術所構建的基礎平臺，是無法實現真正意義上的智能制造的，其中尤為關鍵的是所謂“大數據”的獲取與應用技術。目前我國制藥行業智能化工廠的大量探索工作實際上還基本只是局限在物理層、信息層，其中包括一些制造單元自動控制水平的提升、制藥裝備的智能化改造與集成、智能化裝置的應用（包括機器人、AGV車等的應用）以及部分MES系統的應用等。

圖3 智能工廠原理模型

另外，在制藥行業，由于藥品生產工藝與管理特點，除了制藥裝備制造業也是典型的離散化制造業之外，藥品的生產（無論化學制藥、生物制藥還是中藥）則往往是介于連續的流程化制造與間歇的離散化制造形式之間。只不過是原料藥生產的流程化相對比較高些，而制劑藥生產的離散化比較高些。

因此，在制藥行業，原料藥生產工廠或車間可以重點參照流程化制造業的形式，在實現原料藥生產全程自動化的基礎上首先建立包括ERPMESPCS在內的IACS綜合控制系統，而制劑藥生產工廠或車間可以重點參照離散化制造業的形式，在制藥裝備的智能化、物料的智能傳送與追蹤基礎上首先構建ERPMES智能化的設備與生產線系統，然后兩者都在新一代信息化的支撐下，逐步實現“智能化”工廠或數字化車間的建設。

所以說，到目前為止，對于我國制藥工業的“智能制造”或“智能工廠”的談論或探索，總體上還處在初步的概念性藍圖或基礎建設階段。

根據目前我國制藥企業的自動化與信息化的水平與現狀，實現制藥行業真正意義的“智能制造”和“智能工廠”必然會有一個探索、循序漸進和不斷完善的過程，不同制藥裝備、不同藥品生產工廠也必然會有不完全相同的“智能化”內容與形態，一切都有待踏踏實實地探索與完善。因此我國制藥行業“智能制造”的道路依然漫長和艱巨。過早地以某種初步和局部的智能化內容和形態，打上實現“智能制造”和“智能工廠”的標簽未必科學務實。

《自動化博覽》：有人說，若實現制藥行業的智能制造，需要分三個階段，分別是自動化、信息化和智能化，您認同嗎？您認為這三個階段的特點分別是什么？我國制藥工業目前處于哪一階段？

湯繼亮：從工業革命的歷程，即“工業2.0”、 “工業3.0”到“工業4.0”的概念出發，中國制造業實際還普遍處在的“工業2.0”補課、“工業3.0”普及，以及個別的“工業4.0”示范的現狀。如果從這個角度來說，以“自動化、信息化和智能化”三階段表述也未尚不可。但是要注意的是，按照我國《中國制造2025》戰略規劃要求來說，即便由于制藥工業的特殊性，我國制藥工業在自動化與信息化方面的基礎都相對比較落后，但也是必須與其它工業領域一樣走“跨越式”發展的道路，也就是說，不是像西方發達國家那樣按照“工業2.0”、“工業3.0”到“工業4.0”循序漸進的“串行”發展模式，而必須采取“并行”發展的模式。因為只有這樣，我國的制藥工業才不至于和西方發達國家相差太大。盡管目前看來，國外制藥工業的智能化發展也不像離散加工和裝配業發展得那么快。

一般來說，傳統的自動化，只側重單一目標的自動檢測與偏差的自動調節以及特定動作按特定時間、條件的自動執行；傳統的信息化主要側重于提升企業上層管理效率，而今天的“智能化”已經是完全不同的概念。

從“智能”和“智能化”的概念來說，通常主要應該體現以下四個方面的能力；（1）感知能力；（2）記憶、思維（分析與判斷）能力；（3）學習與自適應能力；（4）決策和執行控制能力。同時前文也已提到，“智能制造”必須至少滿足三個“自”的要求: 即信息深度“自感知”、智慧優化“自決策”、精準控制“自執行”。

因此，對于“智能化”而言，任何裝備、系統或工廠，盡管它們各個單元組成部分不一定都具備這些能力特性，但它們的整體必須具備這樣的能力特性，才能真正稱得上所謂的“智能”或“智能化”。這也是其區別于通常“自動化”和“信息化”的關鍵所在。也就是說：自動化和信息化不一定就是智能化，而智能化卻必須要以自動化與信息化為基礎。

《自動化博覽》：基于制藥行業智能制造的未來前景，制藥工業對自動化技術提出了哪些特殊的要求？

湯繼亮：正如前面所說，制藥工業的智能制造對自動化技術必然會提出更多的需求和更高的要求，其中包括大量傳統的和現代的自動化技術，以及與自動化技術密切相關的信息化技術，其中與制藥行業比較密切相關的自動化技術大概包括：

（1）各類數據與信息的自動化感知技術

如：各類關鍵質量與有效成分的檢測、傳感與分析技術（如PAT過程分析技術）；微量異物檢測技術；非接觸式檢測技術、RFID射頻、二維碼、多維碼標簽等標簽識別與追蹤技術；無線傳感和通訊技術；有關的視頻、視覺技術等。

（2）新一代的信息化技術和先進自動化控制應用技術

如：物聯網、工業大數據、云計算與工業互聯網等技術；基于物聯網的藥品全生命周期質量監控追溯技術；自動化批控制技術（Batch Control）；先進控制技術（APC）；模糊控制技術（Fuzzy Control）；MES應用技術；ERPMESPCS在內的IACS綜合控制系統等。

（3）數字建模和仿真技術

如：各類建模、仿真和基于模型技術（基于模型定義MBD、基于模型系統工程MBSE、基于模型系統企業MBE等）。

（4）人工智能技術（AI，Artificial Intelligence）

如：智能診斷、智能優化、智能決策和智能控制技術等。

（5）各類模塊與裝置應用技術

如：嵌入式技術、機器人應用技術（包括AGV運載）、氣流輸送技術、特殊要求的自動裝卸與執行裝置等。

（6）其它特殊要求和應用的技術

如：增強現實技術（Augmented Reality）AR、虛擬現實技術(Virtual Reality )VR、柔性化人機交互技術、包括3D打印技術在內的混合制造技術等。

但是，制藥行業作為一個特殊的傳統產業，與其他行業相比，其最大特殊點就是制藥行業是一個對質量、規范和驗證都有著嚴格要求的行業。為了確保藥品從研發、臨床、生產、配送、經營直到使用等整個生命周期各個方面的質量，國內外的藥監機構或有關醫藥組織從合規性要求出發，制訂了一整套嚴格的質量管理規范（通稱為GxP）。因此，制藥行業在將來的智能制造模式下，從合規性要求出發，勢必有兩個特別重要的關注點：

（1）需要認真研究“智能制造”模式下各類智能化設備與系統的合規性問題，探索對智能化系統的科學、合理的所謂計算機化系統驗證。

因為在將來的智能制造模式下，制藥行業從生產設備的形式、生產控制與管理的模式、企業管理的模式以及制造系統的結構都可能會發生極大的變化，在這種情況下，各類智能化設備與系統及其應用的合規性要求會更加復雜和嚴格。

因此，探索在“智能制造”模式下如何確保這些智能化設備與系統的GxP合規性和如何科學、合理地對這些系統進行所謂計算機化系統驗證CSV（Computerize System Validation），必然將是實現制藥行業“智能制造”過程中一個特別重要的課題。其中包括：根據在智能化制造模式形態下，針對不同類型的計算機系統，研究制定相應科學、完整與可操作的計算機化系統驗證標準，同時，在新的智能制造與智能工廠的模式下，建立在原來傳統生產模式基礎上的有關的GxP規范本身也可能會有合理調整的需求。

（2）需要認真研究和采取有效措施，切實保障“智能制造”模式下的信息安全與工業控制安全。

由于制藥行業的質量監管部門對于與藥品質量密切相關的有關數據的真實、可靠、安全與可追溯性特別重視與關注，然而隨著工業互聯網、物聯網、工業大數據、云計算等新一代的信息化技術的廣泛應用，在大范圍網絡平臺下的各種資源信息共享與協同服務的作業則可能大規模打破了原來各方面的封閉性，大大增加了各種人為與病毒侵入的機會和危險性。原來的GxP有關電子簽名、電子記錄等法規的要求措施在確保數據和系統安全性方面有可能已經無法完全滿足要求。

因此，如何從安全技術與安全管理等方面，研究和采取有效措施，確保智能化系統的硬件安全、軟件安全、運行服務安全和數據安全，以切實保障在將來的“智能制造”模式下的信息安全（包括數據安全）與工業控制系統安全也將是實現制藥行業“智能制造” 過程中的一個至關重要的課題。

《自動化博覽》：“工業4.0”的一大特點就是定制化生產，但是由于藥品的特殊性，不可能依據消費者（患者）的喜好來定制化生產，所以從這點來看，“工業4.0”的理念似乎不能完全照搬到制藥工業，對此，您怎么看？制藥工業如何與“工業4.0”達到較好的融合？

湯繼亮：我個人看法，“工業4.0”的意義在某種角度上講，是使制造業模式從傳統的以產品為中心向以用戶為中心轉變，其中包括生產模式從大規模流水線生產轉向定制化規模生產轉變。

而產業形態從生產型制造向服務型制造的轉變。但是由于制藥行業產品（藥品）的特殊性，一般不可能依據消費者（患者）的喜好來定制化生產（制藥裝備業可能略有需求），所以它的定制化需求不是很強烈。但是，制藥行業也有它的兩個顯著特點：

（1）不管是原料藥還是制劑藥生產，不管它們的流程化或離散化程度如何，它們所有的產品基本都是按照“批次”的概念來安排生產和管理的，因此，“批管理（Bach Management）”與“批控制（Bach Control）”的概念、可追溯性與柔性化要求都將貫穿在藥品智能化生產的全過程。因此，在將來的智能化生產模式下，藥品生產的批控制、批管理以及產品、工藝和設備的柔性化控制與管理會得到充分的發揮。

（2）由于藥品質量本來就有一個嚴格的從藥品的研發、生產、流通到使用的全生命周期質量的GxP合規性監管要求，而智能制造從產品全生命周期的端對端的集成要求正好與藥品質量全生命周期的監管與追溯要求密切相符。因此制藥行業的智能制造模式將為實現藥品全生命周期質量的監管與追溯創造得天獨厚的條件。

《自動化博覽》：目前，中國制造業與國外在技術設備上還存在哪些差距？縮短這些差距的關鍵是什么？

湯繼亮：在制藥行業，無論是從智能制造的縱向集成概念，還是智能工廠或制造系統的構成，所謂設備層的制藥裝備及其智能化都是基礎的基礎。對于我國制藥行業來說，要實現真正的“智能制造”與“智能工廠”的關鍵就是首先必須打好兩個基礎：從上充分采用工業互聯網、物聯網、工業大數據、云計算等新一代的信息化技術，建立以這些技術為基礎的數據中心和支撐服務平臺；從下提升制藥生產底層制藥裝備和制藥過程的自動化、數字化、網絡化和智能化的水平，從而建立所謂的信息物理系統CPS的智能化物理基礎。

對于制藥裝備而言（尤其是制劑設備），目前的首要任務就是必須在改進裝備本身基本性能的基礎上，進一步提高制藥設備的集成化、連續化、自動化、數字化、網絡化和智能化水平。改進制藥裝備的合規性與開放性、增強制藥裝備信息上傳下控和網通互聯功能，形成真正的智能化制藥裝備，以為實現藥品生產全過程的自動化與柔性化的批控制與批管理，建立真正完整的生產執行系統MES和實現智能制造和智能工廠創造好底層的基礎。

在這方面，值得注意的是必須搞清楚所謂“智能裝備”的概念與要求：

根據《國家智能制造標準體系建設指南》對“智能裝備”的定義是：“智能裝備是指在其基本功能以外具有數字通信和配置、優化、診斷、維護等附加功能的設備或裝置，一般具有感知、分析、推理、決策、控制能力，是先進制造技術、信息技術和智能技術的集成和深度融合。”

因此，所謂的智能制藥裝備一般應該具備以下特征能力：

（1）具有網絡通信功能（包括標準和開放的數據接口）；

（2）對自身狀態、環境和過程的自感知能力（包括故障診斷功能）；

（3）具有分析、推理、決策和執行能力（包括對自身狀態、環境和過程）；

（4）具有一定的自適應與優化能力，（能夠根據感知、分析、推理、決策的結果，優化裝備/產品的運行模式和狀態）；

（5）能夠提供各類有關數據，支撐數據分析與挖掘（實現服務與創新性應用）。

所以，目前我國制藥裝備的智能化水平都需要向提升這些方面能力的方向努力。

雖然國外的制藥裝備在性能、質量、自動化和數字化水平等方面普遍比國內同類設備進步一些，但從智能化要求角度來看，實際上同樣都有進一步提高和改進的過程。

另外，除了提升原有的制藥裝備的質量、自動化、數字化、網絡化和智能化水平以外，也應該根據實際情況，高度重視探索一些新的配套技術與裝置在制藥裝備的應用。例如：PAT技術、機器人（包括AGV車）、增強現實AR技術、虛擬現實VR技術、柔性化人機交互技術、3D打印技術等，進一步提高制藥裝備實際智能化水平。

同時，目前我國部分制藥裝備企業（例如楚天科技、東富龍、新華醫療集團等公司）也已在提升單一制藥裝備性能的同時，充分利用自身對CPS系統最基礎的設備與控制的物理層方面的主導權優勢，開始按照制藥工程配套的要求，注意通過企業兼并、整合與業務擴展，提高和擴展在信息化軟件開發、工程設計與工程實施能力，探索提升從下到上的縱向綜合集成和構建實現智能制造的系統構架的能力。這不失為一種有益的嘗試與創新。

《自動化博覽》：您認為，目前中國制藥工業的自動化系統應用存在哪些問題？該如何解決？

湯繼亮：制藥工業在我國是一個傳統的產業，由于行業的特殊性，使制藥行業在生產、經營和管理等方面的自動化水平與信息化水平都處在相對比較落后的狀態。它的智能制造的水平基本還處在重點探索實現和完善單純的縱向集成中的底下三層。

因此，從工業自動化系統的應用來說，除了中小規模、單體的自動控制器（主要是PLC和SCADA系統）被廣泛應用于自動化制藥裝備之外，大部分的DCS控制系統主要應用于原料藥的生產。由于與現代化的石油、化工等領域的大規模、連續化生產方式不同，我國原料藥的生產過程基本上是采用小規模、單元化、批量化和間歇式的生產方式（尤其是生物制藥和中藥）。因此，這些自動化控制系統的應用目前也僅局限在某些常見的局部工段、單元或輔助系統上（如化學制藥的反應、抗生素發酵；中藥提取、濃縮和分離；無菌和水系統在線滅菌、消毒和清洗等），很少看到真正比較完整和全過程的自動化控制系統應用。雖然可以普遍見到一些通常的PID控制或程序控制的應用模式，但是制藥行業真正希望的全過程的自動化批控制模式普遍沒有真正實現。“兩化融合”所要求的“普及先進過程控制和制造執行系統”(APC、MES) 的要求也普遍沒有真正實現。

因此，要逐步實現制藥工業的智能制造，對于原料藥的生產來說，就是首先要提高原料藥生產設備層的自動化水平，提高自動控制系統的應用水平，其中包括在提高原料藥生產連續性的基礎上，充分發揮自動化控制系統的功能作用，努力實現原料藥生產全程的自動化和柔性化的批控制（Batch Control）模式，建立包括ERPMESPCS在內的IACS綜合控制系統，為實現原料藥生產的智能化打好基礎。

摘自《自動化博覽》2016年8月刊