Les scientifiques sont bloqués depuis des années dans un flux de travail répétitif de conception, fabrication, test et analyse. Existe-t-il un processus plus efficace ? Jetons un coup d'œil à un flux de travail accéléré de développement de procédés chimiques. L'expérimentation riche en données, ou DRE, et la modélisation cinétique sont des outils puissants qui sont utilisés pour permettre aux scientifiques d'obtenir un développement de procédé plus efficace et plus performant. Le fait d'exploiter l'une ou l'autre de ces techniques individuellement peut conduire à des améliorations significatives de l'efficacité, de la compréhension et de l'optimisation des procédés. En revanche, les combiner ouvre la possibilité d'avantages exponentiels. L'association récente de Scale-Up Systems et de Mettler Toledo réunit des décennies d'expérience dans ces deux domaines, en combinant connaissances et outils dans les domaines de la technologie analytique des procédés avancée, des systèmes de réacteurs automatisés et de la modélisation des procédés. L'intégration de la DRE et de la modélisation cinétique dans le flux de travail de développement des procédés accroît considérablement la compréhension, la prédiction et la vision du procédé. Cette approche combinée rationalise le développement des procédés, permettant d'atteindre plus efficacement les objectifs visés par rapport aux flux de travail traditionnels, qui reposent uniquement sur de grandes quantités d'expérimentation physique et d'analyse des résultats finaux. Un flux de travail DRE et de modélisation cinétique soigneusement conçu et correctement mis en œuvre peut générer des économies substantielles de ressources, notamment en apportant davantage de valeur à chaque expérience, en réduisant le nombre d'expériences inutiles, en prédisant les zones de l'espace chimique susceptibles de ne pas aboutir à un résultat concluant, en facilitant un scale-up efficace, et en fournissant un cadre robuste pour un scale-up et un transfert de technologie réussis dès la première fois. Atteindre des objectifs stratégiques, soutenir des cibles stratégiques telles que la conception de procédés durables et efficaces en ressources, ou veiller à ce que les efforts de conception et d'optimisation soient orientés vers des objectifs réalisables et à fort impact. Nous avons rédigé un livre blanc qui examine plus en détail la valeur de la mise en œuvre de la DRE et de la modélisation cinétique mécanistique. Rendez-vous sur mt.com. slash ac slash dre pour en télécharger un exemplaire et découvrir comment votre organisation peut commencer à accélérer le développement de procédés chimiques.
Les secteurs pharmaceutiques, de la chimie fine et de l’agrochimie modernes sont confrontés à une pression croissante visant à réduire les délais de développement tout en maintenant des normes de sécurité et de durabilité élevées. Ce livre blanc explore le potentiel transformateur de la combinaison d’expériences riches en données (Date-Rich Experimentation, DRE) et de modèles cinétiques pour relever ces défis en permettant une efficacité et une compréhension sans précédent.
Les thèmes principaux abordés sont les suivants :
- Les expériences riches en données (DRE) et la modélisation des procédés : découvrez les principes de base des DRE et leurs atouts pour optimiser le développement des procédés.
- Le choix du bon modèle pour le bon problème : découvrez différentes approches de modélisation et comprenez leurs applications.
- La rationalisation du développement des procédés chimiques : découvrez comment intégrer la modélisation cinétique et les DRE pour obtenir des gains exponentiels en termes d’efficacité et de compréhension.
- L’application des DRE et des modèles cinétiques : conseils et astuces sur la mise en œuvre de l’approche combinée pour un impact maximal.
- Des études de cas concrètes : découvrez comment les leaders du secteur ont réussi à appliquer les DRE et les modèles cinétiques pour relever des défis complexes en matière de développement chimique.
Découvrez comment l’intégration d’expériences riches en données et de modèles cinétiques peut révolutionner votre approche du développement chimique, en dotant votre équipe des connaissances nécessaires pour améliorer les flux de travail, réduire le temps et les ressources nécessaires à l’optimisation et garantir une mise en œuvre réussie du premier coup.
