Development and implementation of an advanced model predictive control system into continuous pharmaceutical tablet compaction process

关键质量属性 设计质量 模型预测控制 过程分析技术 医药制造业 PID控制器 背景(考古学) 先进过程控制 可制造性设计 计算机科学 过程控制 控制工程 工艺工程 过程(计算) 工程类 在制品 控制(管理) 机械工程 下游(制造业) 人工智能 温度控制 运营管理 古生物学 操作系统 生物 生物信息学
作者
Aparajith Bhaskar,Fernando Nunes de Barros,Ravendra Singh
出处
期刊:International Journal of Pharmaceutics [Elsevier]
卷期号:534 (1-2): 159-178 被引量:44
标识
DOI:10.1016/j.ijpharm.2017.10.003
摘要

In the context of continuous pharmaceutical oral dosage manufacturing, a control system is essential to ensure that the critical quality attributes (CQAs) are maintained within the regulatory constraints by mitigating variations generated in upstream operations. Such a system is essential to the Quality by Design (QbD) paradigm shift, which can ensure that predefined end quality attributes are achieved within an optimal economic and time bracket. In this work, an advanced model predictive control (MPC) architecture integrated with a novel real-time tablet weight measurement method has been development and implemented into a continuous direct compaction tablet manufacturing pilot-plant. The proposed control architecture has the potential to control tablet weight and tablet breaking force simultaneously by systematically decoupling and cascading the control loops. The model predictive control algorithm was experimentally found to be superior to the PID (proportional, integral and derivative) controller and thus, can be utilized for a wide range of applications to improve the quality of pharmaceutical products in continuous manufacturing. The MPC was used to control main compression force and pre compression force using main compression height and fill depth respectively as the actuators. The introduction of this methodology leads to new ways of developing MPC models, tablet weight measurement methods and control strategies that enhance the manufacturability and quality of pharmaceutical tablets.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助wzm采纳,获得10
刚刚
Anyixx完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
成哥完成签到,获得积分10
1秒前
灵巧的坤发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
OceanBlvdforme完成签到,获得积分10
2秒前
pigzhu发布了新的文献求助30
2秒前
梦梦完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
魏煜佳发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
潸潸发布了新的文献求助10
6秒前
脆弱的仙人掌完成签到,获得积分20
6秒前
成哥发布了新的文献求助10
6秒前
灵巧的坤完成签到,获得积分10
7秒前
王某人完成签到 ,获得积分10
7秒前
欢呼的明雪完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
嘉禾望岗发布了新的文献求助10
8秒前
大橙子完成签到,获得积分10
8秒前
东北信风完成签到 ,获得积分10
8秒前
今后应助祝顺遂采纳,获得10
8秒前
NADA完成签到,获得积分10
9秒前
长安完成签到,获得积分10
9秒前
AA完成签到,获得积分10
9秒前
NANA发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
11秒前
12秒前
14秒前
14秒前
15秒前
科研通AI5应助无悔呀采纳,获得10
15秒前
15秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527699
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107752
关于积分的说明 9286499
捐赠科研通 2805513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539954
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709759