Entwicklung und Validierung eines digitalen Zwillings in der Lyophilisation: Prozessentwicklung, -optimierung und Übergang zum autonomen Betrieb

Lyophilisation, auch als Gefriertrocknung bekannt, ist ein schonendes Trocknungsverfahren, das sich besonders für temperaturempfindliche Produkte eignet. Trotz der häufigen Anwendung werden Prozesse durch Trial-and-Error und Erfahrungswerte entwickelt, was zu ineffizienten Abläufen, langen Trocknungszeiten und starren Prozessen führt. Ein Paradigmenwechsel zu regulatorisch geforderten Methoden, die Risikobewertung und Prozessverständnis einbeziehen, ist notwendig, um beschleunigte Prozessentwicklung und fortgeschrittene Prozesskontrolle zu ermöglichen.
In dieser Arbeit wurde ein digitaler Zwilling für die Prozessentwicklung, -optimierung und -steuerung validiert. Zwei physiko-chemische Modelle wurden entwickelt, mithilfe eines Modellvalidierungsablaufes datenbasiert validiert und anschließend zur modellbasierten Prozessoptimierung verwendet. Das Sorptions-Sublimations Modell weist eine höhere Genauigkeit und Präzision bei der Vorhersage auf. Die Abweichung zwischen Experiment und Simulation konnte auf 3 % reduziert werden, im Vergleich zu 31,8 % beim pseudo-stationären Modell. Prozessanalysetechniken wie kontrollierte Nukleation, komparative Druckmessung, manometrische Temperaturmessung und das Eislineal werden eingesetzt, um kritische Prozessparameter (Nukleationstemperatur, Sublimationsrate und den Primärtrocknungsendpunkt) zu messen und die Adaption des digitalen Zwillings an die Prozessrealität zu ermöglichen. Durch die Anwendung des digitalen Zwillings wird der Arbeitsaufwand für die Entwicklung optimierter und robuster Primärtrocknungsbedingungen von mehreren Wochen auf 14 Tage reduziert, wobei nur geringe Mengen an Produktlösung verbraucht werden.