数字化转型,促进智能制造和制药工艺、管理流程深度融合
注射用冻干粉针剂智能制造项目是对公司已建成的生产基地实施智能化系统升级改造,总体目标是通过“全供应链集成、全信息化集成、全自动化集成”,使智能制造和制药工艺、管理流程深度融合,进行全过程的质量控制,同时进行数据全生命周期管理。
项目三个特点:
一是由于药品质量的特殊性,规划依据ITSS自建运行维护服务组织和能力体系,实现业务运营与IT服务运营的深度融合,作为我公司一个IT战略要点。
二是信息化工作的全生命周期都必须按集中式信息化的模式进行。尤其在IT基础架构、信息安全、数据库管理、容灾、运维、设计规范、接口、基础数据几个方面必须充分体现出集中式信息化的特点。
三是以整体业务规划视角为主线进行业务连续性管理,重视IT服务全生命周期的规范化、标准化管理。重视整体逻辑设计和信息集成服务接口管理,根据不同业务线逻辑在各个不同的专业化信息系统间设计出各业务线的完整业务流程闭环。

四个规划方向
1、构建一种自上而下的数字化建设模型,顶层进行工厂总体设计建模,底层进行工艺流程、工厂布局与模拟仿真建模,实现企业的数字化管理。对注射用冻干粉针剂生产、加工等关键工艺进行数据描述和可视化呈现。
2、实现智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等关键技术装备和关键短板装备国产化替代、信息互联互通与集成,实现装备自控化率超过90%。
3、建设针对高档数控机床与工业机器人、智能传感与控制装备、智能物流与仓储装备等关键核心技术装备和关键短板装备的生产过程数据采集和分析系统,实现生产进度、质量检验、设备状态等生产现场数据采集与分析,并完成与车间制造执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)系统的高效协同与集成,实现生产过程、工艺参数、质量参数等的可视化管理。
4、搭建混合云平台。通过虚拟化、网格计算、自动化管理等云计算技术,逐步把企业内部的数据中心建设成面向企业内部系统的公共云平台。建立工厂内部通信网络架构,适应系统灵活组网、扩展和系统升级的需要;同时通过集成系统将各子系统有机联系在一起,实现资源、信息共享,增强对突发事件的响应能力。
项目建设内容及两方面价值
此项目集强调以整体业务规划视角为主线进行业务连续性管理,通过面向服务架构方法论,重视系统分析阶段的整体逻辑设计和信息集成服务接口管理,消除信息孤岛,避免信息混乱。接口全部采用同步模式,合成一个大系统,每个系统都是主系统的延伸。设计了接口开关功能,系统可以智能化变形(分体、合体)。根据制药工程经验,我们在系统分析逻辑设计阶段就进行了审计跟踪规划,对数据输入、修改或者删除的信息行为进行审计。所有子项目的设计都强调数据完整性考查。确保对产品质量、过程控制、质量保证水平、数据完整性可能有负面影响的业务操作均有记录并可跟踪、追溯。
项目分为架构设备层、控制层、运作层、计划层、战略层5个层级,包含IT基础架构及自动化设备、信息设备预警系统(APEX)、自动化立体仓库改造、数据采集及监控系统 (SCADA)、生产执行系统(MES)、质量管理系统(QMS)、统计过程控制(SPC)、仓库管理系统(WMS)、电子追溯系统(ESC)、物流自动化系统(LAS)、企业服务总线(ESB)等系统。
(一)企业价值:

(二)社会价值:
本项目是云南省智能制造试点示范项目;是云南省中药饮片大健康产业发展专项项目;是“中药先进制药与信息化技术融合示范研究”课题项目。为云南省乃至中国医药行业践行智能制造有一定的示范和引领作用,对同业务属性的企业推动数字化转型具有一些参考价值。
好文章,需要你的鼓励
随着人工智能和高性能计算持续推动需求增长,数据中心设计正以同样惊人的速度演进。曾经的高密度机架已成为标准配置,冷却系统在数月而非数年内完成重新设计,项目在各地区的规模和复杂性不断提升。全球工程设计咨询公司Black & White Engineering指出,液冷成为标准配置、极端机架密度管理、工业化规模交付、电网约束下的电力创新、AI驱动运营设计以及可持续性成为核心设计原则,将成为2026年塑造数据中心设计、建设和运营的六大关键趋势。
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
Snowflake本周推送的一次更新导致全球范围内的"重大故障",用户长达13小时无法查询数据、文件导入失败并收到错误信息。初步调查显示,最新版本引入了不向后兼容的数据库架构更新,导致版本不匹配错误。此次故障影响了全球23个区域中的10个,包括美国、欧洲和亚洲多个数据中心。这是Snowflake一周内第二次发生事故。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。