[智能质量控制技术在传统中医药生产过程中的专利应用:一篇评论]
Xue-Fang Tang1, Fei-Yu Qi1, Tuan-Jie Wang2
1Department of Chinese Medicine Informatics, Beijing University of Chinese Medicine Beijing 102400, China Beijing Key Laboratory for Production Process Control and Quality Evaluation of Chinese Medicine, Beijing Municipal Science & Technology Commission Beijing 102400, China.
传统中医药 (TCM) 的智能制造面临质量控制的挑战. 虽然智能感知和控制正在进步,但缺乏过程认知阻碍了充分的整合,需要人工智能和机器学习来实现未来的改进.
科学领域:
- 制药制造业 制药制造业 制药制造业
- 传统中国医学 (TCM) 是一种
- 智能系统 智能系统
背景情况:
- 传统中医药 (TCM) 的智能制造正在向广泛应用过渡,过程质量控制智能被确定为一个关键的发展瓶.
- 对226个TCM智能制造项目和145个相关企业的分析显示,人们越来越关注先进的制造技术.
研究的目的:
- 审查和分析与TCM生产中智能质量控制技术相关的专利.
- 确定TCM制造智能质量控制中的当前趋势,挑战和未来方向.
主要方法:
- 系统检索和分析135项关于TCM生产过程中智能质量控制的专利.
- 对单位运营 (从培养到准备) 和车间级别的智能质量控制技术的审查,重点关注智能传感,认知和控制.
主要成果:
- 智能质量控制技术在整个TCM生产过程中初步集成.
- 制药企业优先考虑提取/度的智能控制和关键质量属性的智能感应.
- 在过程认知专利技术中存在一个显著的差距,阻碍了传感和控制的闭环集成.
结论:
- 克服TCM制造中的过程认知瓶对于提高质量控制至关重要.
- 使用人工智能和机器学习的未来进展可以阐明TCM质量形成机制.
- 在系统集成和智能设备方面的创新对于提高TCM质量统一性和制造可靠性至关重要.
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