Implementierung von AVI mithilfe von Testkits für Machbarkeitsstudien

Der Übergang von der manuellen Sichtprüfung (MVI) zur automatisierten visuellen Inspektion (AVI) wird durch die Notwendigkeit eines höheren Durchsatzes, objektiver Wiederholbarkeit und einer Einhaltung der Datenintegrität gemäss 21 CFR Part 11 vorangetrieben. Während MVI auf dem Fachurteil menschlicher Bediener beruht, nutzt AVI hochauflösende Bildgebung, regelbasierte und KI-gesteuerte Algorithmen, um eine 100-prozentige Inspektion von parenteralen Produkten zu gewährleisten. Der erste Hinweis auf den Erfolg eines AVI-Systems wird jedoch nicht zum Zeitpunkt der Installation, sondern während der Machbarkeitsstudie ermittelt.

 

Durch den Einsatz spezieller Testsets können Hersteller die Lücke zwischen menschlicher Intuition und maschineller Präzision schließen und sicherstellen, dass das System so eingestellt ist, dass es die spezifischen Mängel ihrer individuellen Produktionslinie erkennt.

Die Herausforderung verstehen: Fehlerklassifizierung

Bevor eine Maschine konstruiert werden kann, müssen die zu erkennenden Fehler streng klassifiziert werden. In der Welt der Qualitätskontrolle und des Labormanagements unterteilen wir diese Risiken in drei verschiedene Kategorien:

 

Kritische Fehler

Diese stellen ein direktes Risiko für die Patientensicherheit oder die Produktsterilität dar. Beispiele hierfür sind Risse in den Seitenwänden, eine beeinträchtigte Integrität des Behälterverschlusses (CCI) oder das Vorhandensein von Fremdpartikeln wie Glassplittern oder Metall.

 

Grobe Mängel

Diese beeinträchtigen nicht unmittelbar die Sicherheit, wirken sich jedoch auf die Funktionalität, Dosierungsgenauigkeit oder Verwendbarkeit des Produkts aus, wie z. B. erhebliche Unterfüllungen oder große intrinsische Partikel (z. B. Stopfenfragmente).

 

Geringfügige/kosmetische Mängel

Hierbei handelt es sich in der Regel um ästhetische Probleme, die eine geringere wahrgenommene Qualität widerspiegeln, aber keinen Einfluss auf die Wirksamkeit des Arzneimittels haben. Dazu gehören Kratzer auf der Oberfläche, geringfügige Fehlausrichtungen des Etiketts oder Abriebspuren auf dem Flip-Off-Verschluss oder der Metallkappe.

Kritische und größere Mängel müssen durch eine 100-prozentige visuellen Inspektion zuverlässig entfernt werden.

Arten von Testsets

Um einen Massstab für die Fehlererkennung bei AVI-Maschinen setzen zu können, sind vorab die Ergebnisse manueller Inspektionen erforderlich. Hier kommen Testsets ins Spiel. Testsets können für Machbarkeitsstudien, Leistungsqualifizierungen und als Funktionstestset während des Betriebs eingesetzt werden. In diesem Artikel gehen wir näher auf Testsets für Machbarkeitsstudien ein.

Die strategische Rolle von Testsets für Machbarkeitsstudien

Eine Machbarkeitsstudie ist die „Proof-of-Concept”-Phase. Testsets während Machbarkeitsstudien werden von Pharmaunternehmen verwendet, um AVI-Lieferanten während des Auswahlprozesses zu bewerten und die Ergebnisse anhand desselben Sets zu vergleichen. Das Set dient als standardisierter Massstab zur Bewertung kritischer Leistungskennzahlen: der Erkennungsrate (DR), der Falschrückweisungsrate (FRR) und der Bildqualität.

Fehlerkataloge sollten immer Folgendes enthalten:

• Alle Arten und Grössen von Fehlern, die für den jeweiligen Herstellungsprozess typisch sind, einschließlich der Fehlerstellen auf dem Behälter (Hals, Seitenwand, Boden usw.)
• Visualisierungen der Fehler in einem Fehlerkatalog einschließlich Bildern

Falls verfügbar, Ergebnisse der Schwellenwertstudien, die mit manueller Inspektion durchgeführt wurden

Warum sind diese Sets das Rückgrat jedes Projekts?

Die Testsets für die Machbarkeitsstudie haben direkten Einfluss auf die Konstruktion und den Aufbau des Systems und liefern erste Hinweise auf dessen Leistungsfähigkeit.

 

Optische Konfiguration

Können die Kameras ein Edelstahlpartikel einer bestimmten Grösse durch eine hochviskose proteinhaltige Lösung hindurch erkennen? Das Set liefert die Antwort. Diese Tests helfen Maschinenherstellern bei der Entwicklung der optischen Konfiguration für verschiedene Szenarien.

 

Festlegung der Erkennungswahrscheinlichkeit (PoD)

Mit dem Set kann die genaue Grösse ermittelt werden, bei der ein Defekt für die Kameras „unsichtbar” wird, und so die Fähigkeiten der Maschine an Benutzeranforderungsspezifikation (URS) anpassen. Pharmahersteller können auch Defekte in der „Grauzone” (30 % < PoD < 70 %) bereitstellen, um die Grenzen des Inspektionssystems auszuloten.

Technische Zusammensetzung: Was macht ein robustes Testset aus?

Ein hochwertiges Machbarkeitskit ist keine zufällige Sammlung von Fehlprodukten. Es handelt sich um eine wissenschaftlich zusammengestellte Bibliothek:

 

Die Fehlerbibliothek

Sie muss ein Spektrum an Partikeln (extrinsisch und intrinsisch) und Behälterfehlern (Risse, Absplitterungen und Dichtungen) enthalten und zeigen, wo diese sich befinden, z. B. schwarze Fasern in Flüssigkeiten.

 

Produktsimulation

Um sicherzustellen, dass die Lichtbrechung und die „Wirbelmuster” korrekt sind, sollten die Sets idealerweise das tatsächliche Produkt verwenden. Ist dies nicht möglich, ist eine nachgeahmte Lösung erforderlich, z. B. ein Placebo mit identischer Viskosität und Trübung.

 

Statistisches Gleichgewicht

Im Gegensatz zu einem „Knapp-Test”, der zur Qualifizierung verwendet wird (bei dem in der Regel ein Verhältnis von 90/10 zwischen guten und schlechten Einheiten verwendet wird), ist ein Machbarkeitskit oft fehleranfälliger (etwa 20 % fehlerhafte Proben). Es ist jedoch immer ratsam, mindestens 20 bis 100 „gute” Einheiten für eine erste Bewertung der False Reject Rates einzubeziehen.

 

Präzision als Standard

Wenn Sie ein AVI-System wünschen, das vom ersten Tag an zuverlässig funktioniert, sollten Sie mit dem richtigen Testset für die Machbarkeitsstudie beginnen. Dies ist der effektivste Weg, um Erwartungen in messbare Ergebnisse umzusetzen.

Wenn Sie besprechen möchten, wie Sie ein Machbarkeitskit für Ihr spezifisches Produkt und Ihren Prozess entwerfen oder optimieren können, setzen Sie sich mit uns in Verbindung. Wir freuen uns darauf, Erkenntnisse auszutauschen und Sie auf Ihrem Weg zu AVI zu unterstützen.