综述：药物制造中安瓿清洗机的AI驱动预测性维护：一种传感器融合与机器学习方法

《Journal of Pharmaceutical Innovation》：AI-Powered Predictive Maintenance for Vial Washers in Pharmaceutical Manufacturing: A Sensor Fusion and Machine Learning Approach

本综述系统阐述了LSTM（长短期记忆）网络在制药无菌环境中安瓿清洗机预测性维护的创新应用。通过融合振动、温度与声学传感器数据构建多元时间序列输入，该AI框架能有效捕捉设备早期退化信号，在模拟环境中实现故障前10-12小时的精准预警，为GxP（药品生产质量管理规范）合规体系下的设备管理提供了可扩展的解决方案。

　　

背景与挑战

在制药制造领域，无菌加工设备的稳定运行直接关系到药品无菌保证、产品质量和法规符合性。作为无菌灌装生产线核心设备的安瓿清洗机，其运行状态对生产中断极为敏感。传统维护策略难以应对突发故障导致的批次损失，而现有预测性维护研究鲜少针对制药场景下的安瓿处理设备进行定制化开发。

技术路径创新

本研究突破传统机器学习算法（如随机森林、XGBoost）在序列依赖建模中的局限性，引入专长于长期时序特征提取的LSTM（Long Short-Term Memory）深度学习模型。通过整合旋转部件产生的振动、温度与声学信号，构建多维时间序列数据集，使模型能够从设备运行历史数据中自动学习退化规律，无需复杂特征工程即可实现早期故障征兆的捕捉。

模型性能验证

基于泵-电机模拟安瓿清洗机驱动器的测试数据显示，LSTM模型对磨损类故障的预测准确率显著提升，可在故障发生前10至12小时发出预警。这种超前预警能力为计划性维护留出充足窗口，有效避免非计划停机带来的生产损失。

系统兼容性设计

研究团队特别注重系统架构与制药行业GxP合规要求的适配性，采用可扩展的软硬件设计方案。传感器数据流与现有监控系统的无缝集成，使该框架既能满足实时监测需求，又可适应不同规模制药工厂的数字化升级需求。

应用前景展望

这项技术为无菌制药环境提供了一种前瞻性设备管理范式。通过AI驱动的预测性维护，企业不仅能够降低维护成本，更可强化质量风险管理能力。未来研究需进一步在真实生产环境中验证模型泛化能力，并探索多设备协同预警机制的应用潜力。