药品生产领域ISA95结构

与实验室环境相比，生产领域更加复杂。不仅灌装线和相关设备在范围内，我们还需要考虑不同类型的生产，例如化学生产和生物生产、原料药和药品。生产类型的每个领域都有自己的设备、数据和流程要求。
不要忘记包装、仓库和中控IPC，它们对操作模式、设备和与上层系统的连接有自己的要求。
还有各种各样的产品，从独立的包装单元和嵌入式系统（数据通过基于纸张的批记录链接）到完全集成的系统（完全没有纸张）。
通常，系统的复杂性随着每一层从下到上而增加，而系统的数量在每一层中从上到下而增加（如下图）。
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ISA-95是企业和控制系统集成的国际标准。对于拥有几种不同类型制造设施的公司，ISA-95标准提供了构建模块化系统架构的框架。它由从现场仪器到顶层ERP系统的多个级别组成(如上图)。共享制造信息的每一个级别都以不同的方式影响着数据完整性，以下将对此进行概述:
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1.现场设备层
机器/cell级别的数据集通常是相同的，特别是在生物技术领域。操作:相同的数据和系统模式适用。在这个级别上没有数据生命周期元素需求。
然而，常规的确认和维护是强制性的。
2.PLC层
现场仪表通常与PLC级连接，以取代硬电线继电器。plc之间经常相互连接，也可以作为SCADA系统的工具，plc的编程目前是使用个人计算机和相对复杂的软件完成的。plc的基本功能是接收来自现场级组件(如模板或开关)的输入。PLC的编程通常由工程部门执行，用户通常对PLC管理的数据没有直接的交互和影响。他们对硬件的确认和对特定功能的验证集成在制造过程的验证中。
PLC审计追踪的审查不会增加任何价值，因为用户不可能操纵从现场仪表传输到PLC的数据。这个级别的数据生命周期元素通常处理和传输数据，有时也进行数据的中间保存。PLC从数据生命周期的角度负责数据的生成、传输和处理。
3. SCADA (DCS) 系统层
SCADA技术(也称为DCS分布式控制系统)被用来连接plc和MES(制造执行系统)。SCADA系统允许工作人员或主管更改设置，并监测高温等关键条件;它们收集了大量的数据，这些数据可以通过HMI接口(机器处理人机交互的一部分)进行监控。操作人员接口支持监控和过程命令的发出，例如控制器设定点变化，这些命令通过SCADA监控计算机系统进行处理。它由开关、键盘和触摸屏组成。SCADA还支持报警条件，如流量损失或高温，可以显示和记录。SCADA系统使用无线电和直接有线连接的组合。SCADA系统的远程管理或监控功能通常被称为遥测。
该级别的数据生命周期元素包括手动数据捕获、处理、传输、保存以及在某些情况下对数据、告警和事件的评估。
4. 可视化层
集成在SCADA和HMI级别的是一个现代计算机化设备(屏幕)，用于复杂任务的可视化。设置通常由传感器、PLC和HMI组成。这大大方便了设备的操作，例如:SIMATIC HMI。
5. MES层
生产MES控制和协调工厂内各区域和单位的生产要素、材料、设备、人员、规格和程序。
●生产指令管理
●物料管理
●工厂绩效分析-关键绩效指标(KPIs)所需的数据收集
●详细的生产计划和报告
●质量数据，与实验室信息管理(LIMS)接口
在MES级别，来自plc和SCADA/HMI系统的大量数据被收集。制造执行系统是调度、过程管理、电子批记录、材料跟踪和质量管理(或与LIMS的接口)的关键元素。MES中的数据提供了生产批次或设备历史记录/批记录的完整历史;它还包含电子批准和产品到原材料和生产工艺参数在生产过程的每个阶段的完全可追溯性。一个更现代化的MES还将收集有关特殊情况和生产过程趋势的数据，包括它们的时间戳。这些数据在按生产批次放行之前将接受审计追踪审查。MES的验证是每个制药生产活动的关键因素，因为关键数据是管理的，如配方控制和批记录。制造执行系统(MES)可以配置为标记已修改的编号，或设置超出规格的参数。由此可以清楚地看出，MES管理的关键数据在生产批次或医疗器械放行之前必须接受密集的审计、追踪、定义和审查。除了工艺数据的归档和删除之外，在这个级别应用的数据生命周期元素的完整集更少。
6. ERP层
工厂需要顶层系统或ERP(企业资源计划)关于即将到来的生产需求的信息。同样，来自工厂的一些生产细节在ERP级别是有价值的。有许多ERP系统的供应商，但是，SAP公司拥有最大的市场份额，特别是在制药行业，绝大多数原料药和剂型制造商使用SAP ERP系统。其他领先的ERP供应商有甲骨文和微软。ERP系统接收数据(例如来自MES)，这些数据将用于执行关键的制药决策，如批次状态的更改。ERP层面的数据复杂性非常高;然而，这对数据完整性有一些影响，特别是对数据访问的管理。
7. 数据的重要性
关注流程和事件数据的重要性也很重要，因为这使我们能够使用相对简单的风险评估来确定数据完整性的优先级，并确定必须实施的缓解措施和措施或需要改进的领域。
基于风险的方法首先应该关注众所周知的数据完整性问题，并考虑制造领域的所有计算机系统。重要的元素有:
●static/dynamic data静态/动态数据
●process/event data过程/ 事件数据
●controlled management of raw data原始数据的受控管理
●segregation of duties in place职责划分到位
●control of parameter changes参数变化的控制
●compliance of the audit trail审计追踪的合规性
只有对数据的整体重要性有清晰的认识，才能严格控制整体数据完整性风险。
有几种方法可以确定流程和事件数据的重要性。产品和设备的邻近性可以是一种方法。另一种方法可能是系统生成的数据将直接进入批记录，或它们的任何组合。
应该关注以下数据:
●Batch record data批记录数据
●critical process parameters关键工艺参数
●critical quality attributes.关键质量属性。
●Product quality impact information(deviations).产品质量影响信息(偏差)。
8. 复杂制造基础架构的分解
由于制造环境的复杂性，有必要将系统环境分解为可管理的部分。这可以通过功能方面或系统边界来实现。
例如：在生产中，您经常会发现类似的系统和组件，如传感器、PLC、DCS、HMI、SCADA和MES。
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从数据完整性的角度来看(见上面的示意图示例)，如果所有传感器自动生成数据，那么它们都可以以相同的方式处理。这可能导致一个更简化的原理图(下图)。
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