セミナー・イベント
【Web配信】製薬業界におけるデジタルエンジニアリング活用セミナー2023
デジタルエンジニアリングで製薬製造プロセスに革新を!
近年は全産業分野でDXの適用が注目されています。弊社はこれまでもヘルスケア業界のデジタルエンジニアリング活用を皆様にご紹介してきました。 デジタルエンジニアリングを活用することにより生産工程で発生するトラブルの原因を究明し、不良品の発生頻度を低減させることが可能です。品質を高め、歩留まりの向上が可能となります。
本セミナーは、昨年10月に配信した2つの講演と、新たにIoT活用をテーマにしたコンテンツを追加する形で以下の3つの講演をお届けします。
1.製薬企業におけるCAEへの取り組み紹介(シオノギファーマ株式会社 生産技術部 技術開発・受託戦略推進室 吉川 覚 氏)
2.ヘルスケア産業へのデジタル技術の適用事例(サイバネットシステム株式会社)
3.工場DXによる製薬工程の効率化と安定化ソリューションのご紹介(サイバネットシステム株式会社)
弊社ではヘルス業界向けソリューションを集めた特設ページをご用意しています。合わせてご覧ください。
皆様にとって有益な情報提供の場となれば幸いです。
是非ご参加ください。
2023年7月28日(金)Zoomを用いたWebセミナーにて開催
- 対象
- 製品未利用ユーザー向け
- 種類
- Ansysウェビナー
- 受講料
- 無料
日程・お申し込み
※参加お申し込みは開催日の2日前に締め切らせていただきます。
開催概要
開催会場 |
本イベントはZoomを用いたWebセミナー形式での開催となります。 |
---|---|
開催日時 |
15:00〜15:30 |
定員数 |
150名 |
対象 |
・製薬業界に従事されていて、シミュレーションを活用したい方 |
製品 |
・Ansys Mechanical |
解析分野 |
構造解析全般/流体解析全般 |
参加費 |
無料 (事前登録制) |
主催 |
サイバネットシステム株式会社 |
講演概要
『製薬企業におけるCAEへの取り組み紹介』
シオノギファーマ株式会社 生産技術部 技術開発・受託戦略推進室 吉川 覚 氏
現状、医薬品業界においては、先行している自動車、機械業界およびアカデミックにおける研究と比べると後塵を拝しているものの、先発医薬品メーカーを中心に工程改善や、製剤設計の効率化ツールとして各社採用が進んでおり、活用事例は枚挙にいとまがありません。
弊社におけるCAE技術の適用は、医薬品の有効成分を合成する製薬工程では、液体のハンドリングが中心であることから流体解析(CFD)を、粉末混合や打錠、バイアル充填などをおこなう製剤工程では粉体のハンドリングが主であるため離散化要素法(DEM)による粉体解析を主に用いています。包装工程では未だ適用事例はないが、PTP*包装資材など樹脂素材の熱可塑性成形の評価技術も検討されています。
本講演では製薬工程における流体解析に話題を絞り、撹拌槽の解析を医薬品受託事業に適用した事例を、また近年その低い環境負荷から注目されている光反応設備の開発について、ラボスケールから弊社徳島工場に導入された商用設備開発にCAE技術を活用した事例を紹介します。
*PTP: Press Through Pack 錠剤の包装形態の1つ。成形されたプラスチックシートのくぼみに錠剤やカプセルを入れ、アルミシートで挟んで密封するシート状の包装。
『ヘルスケア産業へのデジタル技術の適用事例~CAEシミュレーション事例を中心に~』
サイバネットシステム株式会社
その背景から弊社へ寄せられるご相談事項も多岐に渡り、その中でも特に関心が高い分野があることも事実です。
本講演ではステントや血液ポンプをはじめとした関心の高い解析事例を構造分野/流体分野/粉体分野でピックアップし、ご紹介致します。
『工場DXによる製薬工程の効率化と安定化ソリューションのご紹介』
サイバネットシステム株式会社
様々な規制をクリアするために高額投資が必要となりますが厳しい市場競争による価格競争の高まりもあることから、コスト低減を目的として製造プロセスや品質管理の効率化に対する取り組みが求められています。
製造業全体を見ても、IoTを取り入れることにより生産設備を始め製造プロセスからのデータ収集が積極的に行われており、取得したデータの有効活用による生産効率化へのニーズが高まっています。
IoTの本質はデータの活用により目的を達成することですが、データ収集/蓄積は行っているものの有効活用するための人的リソースや専門知識が不足しているといった理由から『ただデータ収集を行っている』状態に陥っているケースも少なくありません。
本セミナーでは、IoTを活用して生産効率化を行うための要素技術である『データの接続・収集・活用プラットフォーム』『ビッグデータ分析』について弊社のソリューションをご紹介すると共に、収集したデータの活用方法として『総合設備効率改善への取り組み』『予兆保全』『AR技術との併用』についてご説明いたします。
必要なシステム要件
プロセッサ |
デュアルコア2Ghz以上(i3/i5/i7またはAMD相当) |
---|---|
RAM |
4GB |
サウンド |
音声を聞くためのサウンド機能が必要 |
OS |
macOS XとmacOS 10.9以降 |
ブラウザ |
Windows:IE 11+、 Edge 12+、Firefox 27+、 Chrome 30+ |
インターネット回線 |
インターネット接続−有線または無線ブロードバンド(3Gまたは4G/LTE) |