在本期《制造智能》节目中，Open BioPharma的教育、外联与数字体验高级总监Richard Jaenisch和《PharmTech》的副主编Christopher Cole全面解析了制药制造中的数字孪生技术，涵盖定义、当前应用、实际需求以及未来可能性。
Jaenisch基于FDA自身的定义展开讨论，将数字孪生描述为能够镜像物理资产并动态更新真实世界数据的信息构建。他强调了静态虚拟模型与真正数字孪生之间的关键区别："如果不能实时或定期更新...那就不是真正的数字孪生，它只是一个虚拟模型。"
该讨论突出了两个主要应用场景：风险降低和规模扩大建模。通过在虚拟环境中运行数百甚至数千次模拟，制造商可以在实际生产前识别潜在错误并优化工艺流程，有效地让"计算机失败"变得廉价而快速。设施管理、AR辅助操作员培训以及通过RFID进行的库存跟踪被确定为当前的应用领域。
将数字孪生扩展到完整制造生产线需要在建筑管理、实验室信息管理系统和库存系统之间进行强大的数据统一，这是一个重大的集成挑战。Jaenisch指出AI至关重要，他表示"没有AI的数字孪生基本上只是一个虚拟模型"。生成式AI在海量数据中找到关键信息的能力使其成为大规模异常检测不可或缺的工具。
展望未来，Jaenisch认为虚拟检查（即监管机构通过实时数字孪生进行非干扰式审计）是一个引人注目的前沿领域。他还指出了一个持续存在的人性挑战：第一代员工通常抵制数字孪生所需的增加的传感器和摄像头监控，即使监控是自动化的而非人工操作的。
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