Full Description
Dies ist der erste von zwei Bänden, die zusammen einen Überblick über die neuesten Fortschritte bei der Erzeugung und Anwendung digitaler Zwillinge in der Bioprozessentwicklung und -optimierung geben.
Bioprozesse haben sich in den letzten Jahrzehnten stark entwickelt, von datengetriebenen Ansätzen hin zur Digitalisierung der Bioprozessindustrie im 21. Jahrhundert. Darüber hinaus erfordert die hohe Nachfrage nach biotechnologischen Produkten effiziente Methoden, sowohl in der Forschung und Entwicklung als auch im Technologietransfer und in der Routineproduktion.
Ein vielversprechendes Werkzeug ist in diesem Zusammenhang der Einsatz von digitalen Zwillingen als virtuelle Darstellung des Bioprozesses. Sie spiegeln die Mechanik des biologischen Systems, die Wechselwirkungen zwischen Prozessparametern, Kennzahlen und Produktqualitätsmerkmalen in Form eines mathematischen Prozessmodells wider. Darüber hinaus ermöglichen digitale Zwillinge den Einsatz computergestützter Methoden, um ein besseres Prozessverständnis zu erlangen, neuartige Bioprozesse zu testen und zu planen sowie diese effizient zu überwachen.
Dieses Buch erläutert die mathematische Struktur digitaler Zwillinge, ihre Entwicklung und die einzelnen Teile des Modells sowie Konzepte zur wissensbasierten Erzeugung und strukturellen Variabilität digitaler Zwillinge.
Die beiden Bände decken sowohl Grundlagen als auch Anwendungen ab und bieten damit den idealen Einstieg in das Thema für Forscher und Entwickler in Wissenschaft und Industrie gleichermaßen.
Contents
Entwicklung von Digitalen Zwillingen für die Bioproduktionsindustrie.- Wann ist eine In-silico-Darstellung ein Digitaler Zwilling? Ein Ansatz der biopharmazeutischen Industrie zum Konzept des Digitalen Zwillings.- Digitalisierung und Bioprozessierung, regulatorische Aspekte.- Nutzung von Digitalen Zwillingen entlang eines typischen Prozessentwicklungszyklus.- Mechanistische mathematische Modelle als Grundlage für Prozessoptimierung und Digitale Zwillinge.- Digitale Saatzug-Zwillinge und statistische Methoden.- Digitale Zwillinge in der Bioproduktion.
