Annons

AI, Simulering & Analys: Tankar kring Altair och kopplingarna till Siemens Dotmatics-köp

Life Sciences/Novo Nordisk och Pfizer använder redan Altair-verktyg för att vässa produktframtagningen. Apropå Siemens annonserade köp av Dotmatics för $5.1 billion i förra veckan–bl a en specialist på R&D-mjukvara för läkemedelsindustrin–är det intressant att notera att detta inte bara spelar ihop väl med vad den tyska PLM-giganten redan har själva på Life Sciences-området. Lika intressant är att det andra stora förvärvet, där Siemens nu fått helt klart med köpet av AI-, HPC- och Simulerings- & Analys-företaget Altair, är av betydelse i sammanhanget. På vilket sätt då?
Siemens koncernchef, Roland Busch, påpekade vid köpet att man, ”nu skapar en världsledande AI-driven PLM-programvaruportfölj, som en del av Siemens Xcelerator. AI har i högsta grad dykt upp som en transformativ kraft inom olika branscher, och tillämpning inom Life Sciences blir allt viktigare."
Just emfasen han lade på AI-sidan är intressant, liksom kopplingarna som finns till simulerings och analys-domänen, där Altair både allmänt för AI och specifikt farmaceutiskt tar med sig lösningar in i Siemens-boet. Allmänt för att Altair är en banbrytare när det gäller att släppa lös kraften i AI över hela produktens livscykel, vilket vässar AI-driven simuleringsteknik. Genom att sömlöst bädda in AI i design- och simuleringsverktyg påskyndar Altair utforskning och innovation. Specifikt för att Altair redan tagit fram farmaceutiskt relaterade lösningar.
Inte minst viktig i AI-sammanhanget är den roll som spelas av Altairs RapidMiner-svit, en plattform för dataanalys och AI. När man vid årsskiftet 2024-25 släppte den senaste versionen sa den som nu kommer att basa för Siemens nya simulerings-organisation, Sam Mahalingam (bilden, tidigare CTO på Altair): "Genom att göra det möjligt för användare att bygga autonoma AI-agenter som sömlöst integrerar grafbaserad intelligens, maskininlärning, simuleringar och affärsregler tar vi nu nästa steg med vårt AI-agentramverk.” AI-agenter är system som använder AI för att uppnå mål och utföra uppgifter på uppdrag av användare. De visar resonemang, planering och minne och har en nivå av autonomi att fatta beslut, lära sig och anpassa sig. Detta är ena sidan av myntet.
Den andra sidan handlar om Altairs EDEM-programvara - driven av Discrete Element Method (DEM) – som simulerar och analyserar beteendet hos granulära material som pulver, tabletter och kapslar. Verktyget används för att modellera vanliga farmaceutiska tillverkningsprocesser som blandning, mixning, granulering och tablettbeläggning. Tekniken kan ge viktiga insikter som leder till optimerade processer och innovation inom produktdesign. Värt att notera bland användare av Altairs EDEM-lösningar är kända bolag som Pfizer, Novo Nordisk, Vertex och Eli Lilly.
En annan intressant aspekt på farmaceutisk produktutveckling är användningen av digitala tvillingar, både för simulering och analys av de produkter som utvecklas och för de anläggningar som tillverkar läkemedlen. Hur då?

Ifråga om användningen av digitala tvillingar för virtuell processoptimering är detta en ännu generellt lågt utnyttjad nyckelkomponent i läkemedelsindustrins digitala transformationsstrategi.
I en färsk rapport från Forresters konsultgren, gjord under 2024-2025, konstateras bl a att bara 17 % av respondenterna inom de största läkemedelsindustri-företagen för närvarande använder en digital tvilling av sin anläggning, vilket innebär att läkemedelsindustrin ligger efter andra branscher. När det gäller nya projekt använder däremot fyra av fem företag (79 %) digitala tvillingar för att förbättra samarbete och precision i design. De tillfrågade var 161 tekniskt ansvariga beslutsfattare på läkemedelsproducerande företag med en årlig vinst på minst 1 miljard dollar, motsvarande runt 10 miljarder svenska kronor.
Till saken hör att få branscher har så tuffa produktframtagnings-resor mot en framgångsrik satsning som denna industrigren. Att utveckla ett läkemedel handlar oftast om processer som sträcker sig över 10-15 år. Detta inkluderar sånt som research, upptäckt och patentansökan, toxicitetsstudier, farmakologi, kliniska prövningar, produktregistrering och godkännande, och slutligen industriell uppskalning med tillverkning, marknadsföring och försäljning. Allt under mycket strikta säkerhetsförhållanden och omfattande regulatoriska krav. Sett i detta perspektiv är det kanske inte så överraskande att det är svårt att utveckla effektiva modeller för produktframtagning. 

En synnmerligen intressant PLM- och automationspotential
I detta döljer sig dock en intressant PLM- och automationspotential, även om utveckling och implementering i och för sig inte är direkt enkla saker, utan kräver kombinerad användning av ett brett utbud av teknologier, som fysikbaserad simulering, maskinlärning, HPC, instrumentpanel i realtid och IoT. Men även här kan Altair tillföra Siemens-konceptet kring marknadens mest omfattande digitala tvilling mycket som fyller på en helhetslösning i detta sammanhang med AI-drivna S&A-lösningar.
Naturligtvis återstår en ett utvecklings- och integrationsarbete, men förutsättningarna är riktigt goda sett till vad Siemens och Altair me

Altairs modell för digitala tvillingar i fallet med läkemedelstillverkning, där maskininlärning är en komponent som tillförs den digitala tvillingen, som sedan i realtid kan styra sin fysiska motsvarighet (till vänster) med live data och via IoT.

Ger Pfizer och Novo Nordisk djupare processförståelse
När det gäller EDEM så hänger lösningen ihop med att Altair i slutet av 2019 köpte DEM Solutions, som hade utvecklat denna ledande mjukvara för simulering av bulkmaterial, en erkänt tuff gren inom simuleringsbranschen, med Diskreta Element-metodiken (DEM).
Bland annat tänkte sig James R. Scapa, Altairs grundare, att denna programvara för bulkmaterial-simulering skulle förbättra bolagets egna lösningar för maskin- och materialsimulering med den kraft som tillägget av EDEM tillförde. Detta genom att erbjuda nya verktyg som kunde ge insikt i interaktionen mellan material som pellets, tabletter, pulver, stenkol och maskineri. Av detta framgår också att lösningen är sålunda inte bara relaterar till läkemedelsframställning; med denna simulerings-kapacitet på systemnivå fick Altair kort sagt ett vasst verktyg för kritiska insikter för att optimera maskinkonstruktion, materialhantering och tillverkningseffektivitet i ett brett spektrum av industrier. Men som sagt läkemedel, kemi och livsmedelsförädling och jordbrukssidan är relevanta områden för utnyttjande av den slags simulering, vilket låter som hand i handske kopplat till vad Siemens nyköpta Dotmatics utvecklar: FoU-programvara inom medicin-, kemi-, biovetenskap och materialteknik.

Danska läkemedelsjätten Novo Nordisk – en användare av bl a Altairs EDEM-lösning – som bl a ligger bakom diabetes-läkemedlet Ozempic och viktminskningsläkemedlet Wegovy, ligger långt framme i teknologiskt och mjukvarumässigt hänseende. Så sent som i juni 2024 meddelade bolaget att man satsar dels 4,1 miljarder dollar, i en ny fabrik i Clayton, North Carolina i USA.

Ger Pfizer och Novo Nordisk djupare processförståelse
Den diskreta elementmetoden (DEM) är en beräkningsteknik som alltså används för att simulera beteendet hos granulära material, pulver och andra partikelformiga system. Det representerar systemet som en samling individuella partiklar som interagerar genom kontaktkrafter, vilket möjliggör studier av fenomen i partikelskala.
Till saken hör att effektiv hantering och bearbetning av partiklar är avgörande för lönsam tillverkning av läkemedelsprodukter. Över 75 % av alla farmaceutiska produkter är i fast doseringsform och partiklar är involverade i nästan varje steg av tillverkningsprocessen.
Det handlar övergripande om lösningar som Altair hävdar, ”utvecklar, distribuerar och demokratiserar digitala tvillingar för tillverkningsprocesser av läkermedel i oral dosform med Altair-verktyg som EDEM, TwinActivate och Panopticon.”
Som noterades i ingressen använder branschledare som Pfizer, AbbVie, Novo Nordisk, Vertex, Eli Lilly och andra EDEM-lösningen idag för att:
• Få en ny och djupare förståelse för sina processer.
• Informera design och uppskalning. Minska beroendet av fysiska prototyper.
• Drive produkt- och processinnovation.
• Få ut produkterna snabbare på marknaden.

Print Friendly, PDF & Email

Success Stories

Success Stories

Industriellt

Intressant på PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

Aktuell ANALYS

Aktuell Analys

Aktuell Analys

3D-printing

Block title