自從我于20世紀80年代后期第一次作為微生物學家加入Millipore公司并開始專注于消毒過濾以來，無菌加工一直是我的興趣所在。盡管維持無菌環境和生產無菌藥物產品面臨挑戰，但我相信有一天科學技術將使制造商對無菌加工產品具有與最終無菌產品相同的信心。

　　1994年，Michael Korczynski在PDA Journal of Pharmaceutical Science and Technology上發表了一篇論文，題為“過程分析技術的整合，并行驗證和無菌處理中的參數發布計劃”.1我對他的未來愿景充滿活力過程分析技術（PAT），并行驗證和參數發布程序的集成可用于改進制造過程中的產品和工藝質量，并且如他總結的那樣，可提高經濟和效率。在這篇論文中，Korczynski用一個假設的例子寫了關于在線或在線分析方法和測量技術的創新應用。他描述了利用進程中實時數據的價值。自那時以來，許多權威人士就這個問題發表了更多的內容，但Korczynski的文章甚至在今天也值得一讀。

　　快進到2014年。自從PDA期刊文章引發了我對這個話題的興趣之后，我參加了許多關于制藥和生物制藥制造的會議。在這些會議上，我總是為我們討論如何轉向Korczynski的愿景而感到震驚，但對于無菌加工（以及一般的制藥業生產）發生的變化情況并沒有多少感嘆。然而，事實是，現在正在取得明顯的進步。大約在那段時間，我讀了一篇關于Merck & Co.如何利用信息技術工具優化疫苗生產產量的文章.2我興趣激動，我聯系了副總裁兼首席信息官制造信息部門的Michele D'Alessandro技術，并邀請她在2015年PDA / FDA疫苗會議上介紹該項目的文章。 Michele接受了她的演講，題為“案例研究：使用基于信息技術的工具優化疫苗生產的產量”，展示了如何在從發酵到純化的每個生產步驟中應用可操作的見解以提高產量.3她還強調如何全面了解大數據技術的應用可以深入了解制造流程。數據難題似乎正在落實到位。

　　快速前進到2016年。我聽到Fraunhofer IPA的Andreas Traube在PDA歐洲年會上發表了一篇非常有趣的演講，題為“工業4.0--為制藥公司做好準備”.4 Andreas說我們現在處于第四次工業革命的邊緣在連接性和整體整合的驅動下，這將促成將工廠與生產網絡連接起來的新制造業生態系統，以及通過基礎設施和優化網絡的新設計將消費者連接起來。特勞貝的論點是，醫藥制造業有利用這一革命的商業潛力。這確實令人興奮。自那以后，我一遍又一遍地重新瀏覽這些幻燈片。但是，我錯過了一個有趣的潛在好處，我確信它在那里，這可能是加強無菌加工故事的最好結局。

　　快速轉發到今天。我剛剛看到谷歌正在推出其2011年推出的Google Flight搜索引擎的新功能.5作為一名經常旅行的人，我總是試圖在天氣，航空公司和航班延誤方面占上風。使用谷歌飛行和其他智能手機應用程序進入多個航班數據庫，我通常知道什么時候我的航班在我收到可怕的“這是西南航空打來的航班狀態更新”呼叫之前被延遲或取消。我的一個應用程序會報告實時顯示的航班狀態變化。例如，我提前了解西南航空公司（我真的很喜歡這家航空公司）已將飛機的抵達大門改變為我本應該出發的大門，這標志著我的航班可能延誤，這并不罕見。利用這些先進的知識，我可以根據需要調整我的旅行計劃，在大多數情況下可以帶來更好的結果。谷歌希望它能夠在航空公司官方確認之前預測出一些延遲，并且它使用的算法比我現在所期望的要早得多，甚至使用我的應用程序，都可以提前做出這些調用。該計劃還將提供延誤的原因，這對我也很有用，特別是如果我正在試圖決定是否切換到另一家航空公司，或者明天再次嘗試返回。

　　說完這一切，這項技術并不完美，我被愚弄了。然而，我的積極經歷讓我懷疑，制藥公司是否很快能夠做到與Google Flights一樣的事情 - 也就是說，預測我們可能在制藥和無菌加工領域遇到的問題。

　　在最近的PDA制造科學與操作（MSOP）指導委員會（其中Michele D'Alessandro是其成員）的會議上，我們討論了正在進行的制造智能項目，該項目正在研究大數據的應用。我們還討論了一個實時發布藥品的項目，包括那些無菌處理的項目。而且，行業專家向我們介紹了連續制造和人工智能，因為它無疑將應用于制藥和生物技術制造。

　　考慮到MSOP指導委員會和行業思想領袖的前瞻性思考以及一般技術（例如Google Flights）的快速發展，下一代制藥制造業無疑將受到工業4.0，大數據，增強現實，和人工智能。

　　現在看看無菌制造套件，我們可以看到數據的多樣性來自哪里，它將會走向何方，以及它將如何回歸。圖1支持我們對無菌加工未來的展望。具體來說，它確定了幾個可能已經從某種程度的工業4.0連接中受益的領域：無菌制造，制造支持，實驗室，云和病人。

　　業界關注工業4.0和與無菌處理相關的工業互聯網（由PDA員工開發）

　　在無菌制造中，生產線上使用在線智能傳感器的PAT將與車間，實驗室和云端相連。運營商將使用平板電腦審查標準操作程序（SOP），分析實時數據并輸入觀察結果。管理和質量保證人員可以通過在線視頻會議與車間進行溝通。關于產品和包裝的移動機器人和RFID信息將被送到云端，云端將實時發送反饋。

　　制造支持將包含連接的計劃和控制系統。連接的供應鏈和患者信息可以推動制造和分銷活動。人機對接可以利用分散的實時過程信息并提供在線培訓和教育。支持人員和機器之間的連接可以推動技術修改，維護和修理。與質量和監管信息的聯系可以推動制造業窗口內的流程改進。

　　實驗室系統將接收來自連接在線傳感器的信息，以及來自云端的反饋和歷史信息。

　　分散的實時收集流程將被路由到云端，大數據工具，數據存儲和AI將合作分析數據并向車間提供反饋。而云中的反饋可能是實時到達機器和操作員的預測信息。

　　患者可以提供更多有關人為因素的反饋，而連接的衛生系統則提供健康結果和藥物警戒數據。

　　我預計在利用Michael Korczynski在1994年設想的原始概念之前不需要再過30年。隨著PDA MSOP指導委員會和我們的行業領導者的前瞻性思考 - 以及工業4.0，PAT，大數據的融合，增強了現實和人工智能 - 我們很快就能夠整合預測資源，使我們能夠通過無菌處理實現最高水平的無菌保證。