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工学部/工学系研究科 トピックス

化学システム工学専攻 Anicia Zeberli(D3:当時)さんが化学工学会 第86回年会SIS部会研究奨励賞を受賞されました

 

2021331日、化学システム工学専攻 Anicia Zeberliさん D3(当時)が、化学工学会 第86回年会SIS部会研究奨励賞を受賞されました。


<受賞した賞の名称と簡単な説明>
”化学工学会 第86回年会 SIS部会 研究奨励賞" 化学工学会の年会または秋季大会の審査対象セッションにおいて、システム・情報・シミュレーション(SIS)部会の中で、科学技術および産業の分野の今後の発展に大きく寄与すると期待され、表彰に値する口頭発表を行った一般講演の若手登壇者個人に贈呈される賞です。大会ごとに基本的には1件選出されます。

<受賞された研究・活動について>
デジタル化という意味での「インダストリー4.0」の最新技術と、プロセスシステム工学の計算技術は、製薬業界に様々な革新を起こすことができると期待されています。私は、特にバイオ医薬品の製造に着目し、どのような技術活用が可能かを示すとともに、それらの実装に向けて存在する課題の特定を目指しています。
私が取り組んだケーススタディでは、特に切替プロセスに焦点を当てています。切替プロセスとは、無菌の生産環境を確保しつつ、生産ラインを新製品または製品サイズによって調整することで、同じ生産ラインにおいて複数製品の生産を可能にするプロセスのことです。
切替プロセスは、医薬品製造のかなりの部分を占め、かつ製品そのものに依存しないため、他のプロセスにも知見を直接応用することが可能です。また、ステップ数が多いため、プロセスが運転している最中に障害を検出したり、診断することも可能であるという特徴があります。多様なステップの長さなど、医薬品製造データ特有の性質による課題を克服するために、統計的な特徴量のモニタリングに着目しました。障害の検出には、機械学習の一つであるランダムフォレストによる分類と、実際の生産ラインレベルでの分類を比較し、同等の結果を得ることができました。このアプローチにより、問題の原因とその場所の診断が可能になりました。
本研究で提案した、障害の予測と診断の組み合わせが、生産に対するオンラインでのサポートの強化と、即時のメンテナンスを可能にし、生産性と効率の向上につながると考えられます。

<今後の抱負・感想>
今回の受賞は、杉山教授と平尾・杉山研究室の方々の継続的なサポートがあったからこそ可能だったと思います。この研究が私たちを将来どこへ連れて行ってくれるのか、とても楽しみです。