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PATVIS APA

Visuelles Inspektionssystem mit Prozessanalysetechnologie für die automatisierte Partikelanalyse

PATVIS APA wurde für die Visualisierung, Überwachung und Diagnose von Prozessentwicklung, Scaleup, Transfer und Produktion in Echtzeit entwickelt.

PATVIS APA hat drei Betriebsebenen. Sie wählen die Ebene, in der die erfassten visuellen Informationen des Prozesses genutzt werden, um Vorteile nach dem Quality-by-Design-Prinzip zu erzielen.

  • Überwachung der Reproduzierbarkeit von Charge zu Charge
  • Größen- und Forminformationen in Echtzeit
  • Inline-, Online- oder Offline-Modus
  • Nichtinvasive und kontaktlose
  • Tragbar, ergonomisch und werkzeugfrei
  • Intuitive grafische Benutzeroberfläche
  • Telezentrisches optisches System
  • Konform mit ATEX

 

Visualisieren, messen, steuern

PATVIS APA wurde für die Visualisierung, Überwachung und Diagnose von Prozessentwicklung, Scaleup, Transfer und Produktion in Echtzeit entwickelt. PATVIS APA hat drei Betriebsebenen. Sie wählen die Ebene, in der die erfassten visuellen Informationen des Prozesses genutzt werden, um Vorteile nach dem Quality-by-Design-Prinzip zu erzielen.

 


 

Liveansicht

 

PATVIS APA wird direkt an Prozessgeräten montiert und bietet eine Live-Ansicht des Produkts. Eine Hochgeschwindigkeitskamera mit einem telezentrischen optischen System gewährleistet die nichtinvasive Erfassung detaillierter Bilder zur klaren Visualisierung. Die Liveansicht ermöglicht das Speichern aller Bilder des Prozesses für eine spätere qualitative oder quantitative Analyse. Dies ist besonders nützlich für die Beobachtung des Produktverhaltens während des Prozesses und für ein besseres Prozessverständnis.

 


 

Echtzeitmessungen

 

PATVIS APA bietet genaue Messungen von CPPs mit außergewöhnlicher Partikelrate und ausgezeichneter statistischer Festigkeit in Echtzeit, was der Schlüssel zur Prozessoptimierung ist. Für ein sofortiges Prozessfeedback liefern proprietäre und geschwindigkeitsoptimierte Bildanalysealgorithmen numerische Daten über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche.

 


 

Prozesssteuerung

 

PATVIS APA bietet Softwarekonformität mit den GAMP- und FDA-Anforderungen und kann in Schnittstellen von Produktionsanlagen integriert werden, um die Autonomie durch automatische Prozessüberwachung, Alarmierung und Steuerung zu erhöhen.

Wirbelschicht-Coating

Schichtdickenprozess

Pellets werden typischerweise mit API (Schicht) arzneimittelbeladen oder filmbeschichtet, um die API Freisetzungskinetik zu modifizieren, wodurch eine verzögerte oder verlängerte Freisetzung erreicht wird. Eigenschaften von beschichteten Pellets wie die Schichtdicke der Pellets und der Agglomeratanteil der Pellets sind wichtige Prozessparameter, die die Prozessleistung in Bezug auf Produktqualität, Produktausbeute und Produktionszeit bestimmen.

Bildaufnahme

Bildanalyse

Prozessstatistiken

 


 

 

Schichtdicke

Die genaue Kontrolle der Schichtdicke gewinnt mit zunehmender Menge an Formulierungen mit modifizierter Freisetzung auf dem Markt rasch an Bedeutung. Arzneimittelfreisetzung und Arzneimittelbeladung werden durch die Dicke der Beschichtung bestimmt.
PATVIS APA ermöglicht die Schätzung der Schichtdicke basierend auf der Erhöhung der Partikelgröße auch für Dünnschichtcoatings auf Pellets und Minitabletten. Der Coatingprozess kann reproduzierbar beendet werden, wenn die gewünschte Endschichtdicke erreicht ist.

 


 

 

Agglomeration

Die Agglomeration von Pellets ist eine unvermeidliche Eigenschaft des Coatingprozesses. Agglomerate sind eine häufige Ursache für Prozessstillstandszeiten und wirken sich direkt auf die Endproduktausbeute und die Schichtintegrität aus.
PATVIS APA ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Agglomerationen dank visueller Bestätigung. Die Quantifizierung der Menge an Agglomeraten im Prozess bietet Mittel für ein rechtzeitiges Eingreifen. Auf diese Weise kann die Agglomeration streng kontrolliert werden.

Technische Daten

Partikelgrössenbereich

 

100 – 5000 μm

Messgeschwindigkeit

Bis zu 30.000 Partikel/s (ø 1 mm)

Messgenauigkeit

<2 μm

Bilder pro sekunde

Bis zu 100

Standardsichtfeld

 

16 × 16 mm

Datenausgabe

 

PDF und XMLBatch-Bericht, Rohpartikeldaten, Bilder

Kamera

 

S/W oder Farbe

Optisches System

Telezentrisch

Elektrische Verbindung

230V 1/N/PE 2A

Abmessungen (L × B × H)

L=330, W=270, H=280 mm

Gewicht 

 

9.5 kg

Zertifikate

 

ATEX 1, 21, CE


Video

VERÖFFENTLICHUNG

 

Poster

Inline-Überwachung und -Analyse von Wirbelschicht-Pelletbeschichtungsprozessen mit PATVIS APA. 10. Welttreffen für Pharmazie, Biopharmazie und pharmazeutische Technologie.

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Whitepaper

Optimierung der Pelletbeschichtung mit Inline-Agglomerationsschätzung. Eine gemeinsame Studie mit Shin-Etsu Pharma & Food Materials Distribution.

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Poster

Inline-Agglomerationsschätzung in Wirbelschicht-Pelletbeschichtungsprozessen mit PATVIS APA. 11. Welttreffen für Pharmazie, Biopharmazie und pharmazeutische Technologie.

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Poster

Inline-Charakterisierung der Schichtdicke innerhalb einer Minitablette mit PATVIS APA, AAPS 2019 PharmSci 360.

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Scientific Articles

 

Oman Kadunc N, Šibanc R, Dreu R, Likar B, Tomaževič D.
In-line monitoring of pellet coating thickness growth by means of visual imaging. International Journal of Pharmaceutics. 2014 Aug 15;470(1):8–14.

https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2014.04.066

Mehle A, Kitak D, Podrekar G, Likar B, Tomaževič D.
In-line agglomeration degree estimation in fluidized bed pellet coating processes using visual imaging. International Journal of Pharmaceutics. 2018 Jul 30;546(1):78–85.

https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2018.05.024

Gregor Podrekar, Domen Kitak, Andraž Mehle, Domen Rački, Rok Dreu, and Dejan Tomaževič
3D Orientation Estimation of Pharmaceutical Minitablets with Convolutional Neural Network. In 2019 15 International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2019: Advances in Computational Intelligence, 208-219, 2019.

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-20518-8_18

Nemanja Aničić, Polona Smrdel, Domen Kitak, Teo Morožin, Miha Jaklič, Peter Usenik, and Sara Vidovič
Applicability of Image Analysis to Support QbD Driven Development of Pellets. Drug Development and Industrial Pharmacy 47, no. 11 (2 November 2021): 1794–1808.

https://doi.org/10.1080/03639045.2022.2063880

Podrekar G, Kitak D, Mehle A, Lavrič Z, Likar B, Tomaževič D, et al.
In-Line Film Coating Thickness Estimation of Minitablets in a Fluid-Bed Coating Equipment. AAPS PharmSciTech. 2018 Nov;19(8):3440–53.

https://doi.org/10.1208/s12249-018-1186-x

Korasa K, Vrečer F.
A study on the applicability of multiple process analysers in the production of coated pellets. International Journal of Pharmaceutics. 2019 Apr 5;560:261–72.

https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2019.01.069

Andraž Mehle, Boštjan Likar, and Dejan Tomaževič
In-Line Recognition of Agglomerated Pharmaceutical Pellets with Density-Based Clustering and Convolutional Neural Network. In 2017 Fifteenth IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), 9–12, 2017.

https://doi.org/10.23919/MVA.2017.7986760

Brezovar Teja, Svetič Sandi, and Dreu Rok
Comparison of the Robustness of Pellet Film Coating with and without In-Process Coating Thickness Evaluation. Pharmaceutics. 2022 Nov;14(11):2274.

https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14112274

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