# 灯塔案例 | 百时美施贵宝

> 在活细胞制造这个最不可控的领域，BMS德文斯通过30+ AI数字化用例，实现新品导入提速42%、产能提升40%以上、碳排放锐减逾40%——这是生物制药智能制造的分水岭。
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> 第15批 · 2026年01月 · 生产效率灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 22715US04 |
| 企业名称 | 百时美施贵宝 |
| 所在地 | 美国 · 德文斯 |
| 行业 |  · 医药医疗 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

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## 3大核心案例

### ① ① AI加速生物制药研发 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：生物制剂研发涉及活细胞培养，工艺参数数以千计，传统试错法新品导入周期长达数年，从实验室到GMP产线放大成功率不足30%。

**解决思路：** 💡 方案：构建AI驱动的生物工艺开发平台，将机器学习与高通量实验数据融合，实现工艺参数的智能优化与放大预测。

**实施路径：** Step 1 — 数据基础建设：整合历史研发数据、QC检测记录与工艺参数，构建结构化生物工艺数据库，覆盖细胞株开发、上游培养、下游纯化全链路。 Step 2 — AI模型训练：部署机器学习模型预测关键质量属性（CQA）与关键工艺参数（CPP）的非线性关系，建立从实验室到GMP产线的规模放大模型。 Step 3 — 高通量实验闭环：将AI推荐的最优工艺参数反馈至自动化实验平台，实现"AI建议→实验验证→数据回馈→模型迭代"的闭环优化。 Step 4 — 数字主线贯通：打通研发、工艺开发、质量、生产各环节数据流，确保新品导入过程的数据一致性和可追溯性。 Step 5 — 监管申报加速：利用AI生成的工艺表征报告辅助CTD申报，缩短与FDA/EMA等监管机构的沟通周期。

**关键数据：** 📊 核心成效：新产品导入周期缩短 42%，从工艺锁定到GMP放大的成功率大幅提升。

**技术标签：** 05.01.01 | 02.01.04 | 05.02.01


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### ② ② 数字化生产规模化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：生物制剂生产极度依赖活细胞，批次间波动大，传统人工调控难以在复杂的生物反应器网络中实现全局最优，产能瓶颈长期存在。

**解决思路：** 💡 方案：基于IoT和数字孪生技术，构建从生物反应器到灌装线的全流程数字化管控体系，实现实时工艺自优化与预测性排产。

**实施路径：** Step 1 — IoT感知层部署：在生物反应器、层析柱、超滤系统等关键设备部署IoT传感器网络，实时采集温度、pH、溶氧、代谢物浓度等200+工艺参数。 Step 2 — 数字孪生建模：构建生物反应器数字孪生模型，模拟不同操作条件下的细胞生长、蛋白表达和代谢副产物累积，支持虚拟工艺优化。 Step 3 — 实时工艺控制：AI边缘计算系统实时分析IoT数据流，自动调整补料策略、通气量和搅拌速度，将人工经验决策转为数据驱动的闭环控制。 Step 4 — 智能MES排产：集成MES与ERP系统，AI驱动多批次并行排产优化，最大化设备利用率，解决生物制药特有的"批次锁定期"排产难题。 Step 5 — IT/OT全面融合：打通车间级OT数据与企业级IT系统，建立统一数据湖，支撑从生产执行到管理决策的全链路数字化。

**关键数据：** 📊 核心成效：生产规模扩大 40% 以上，在不新增固定资产投资的前提下通过智能化排产释放隐藏产能。

**技术标签：** 03.01.01 | 02.03.01 | 07.03.01


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### ③ ③ 绿色制造AI优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：生物制剂生产能耗密集——洁净室HVAC系统、蒸汽灭菌、超低温冷链等环节碳排放巨大，传统能源管理手段粗放，增产与减排长期矛盾。

**解决思路：** 💡 方案：构建AI驱动的全厂能源管理系统，将碳足迹追踪嵌入生产全流程，用数字技术实现增产40%+的同时排放减少逾40%。

**实施路径：** Step 1 — 能源物联网部署：在全厂洁净室HVAC、纯化水系统、蒸汽锅炉、冷冻机组等主要能耗设备安装智能电表和IoT传感器，构建立体能源数据采集网络。 Step 2 — AI能耗建模：使用机器学习建立各工艺环节的能耗基线模型，识别异常能耗模式，发掘洁净室温湿度、换气次数与能耗之间的最优平衡点。 Step 3 — 碳足迹实时追踪：开发碳核算数字平台，按Scope 1（直接排放）和Scope 2（间接排放）实时追踪每批次产品的碳足迹，支撑工艺优化决策。 Step 4 — 预测性能效调度：结合生产排程与能源价格曲线，AI推荐最优设备启停时序和负荷分配，在保证GMP合规的前提下最小化能耗成本。 Step 5 — 绿色工艺创新：基于碳足迹数据反馈，推动一次性生物反应器替代不锈钢罐、连续制造替代批次制造等低碳工艺变革。

**关键数据：** 📊 核心成效：排放量减少逾 40%，实现增产与减排的同步达成，为制药行业提供了"增长与脱碳可并行"的实证范本。

**技术标签：** 09.03.01 | 09.02.01 | 05.01.04


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 新产品导入周期 | ↓42% | 缩短42% | AI驱动工艺开发与放大，加速从实验室到GMP产线的转化 |
| 产能 | ↑40%+ | 提升40%+ | 数字孪生+智能排产，不增加硬件投资释放隐藏产能 |
| 碳排放 | ↓40%+ | 减少逾40% | AI能源管理+碳足迹追踪，增产与减排同步达成 |