中药生产也搞智能制造，高科技遇见中药材竟然比老中医还对症下药

文丨李国欢 编辑丨鹿普禾

来源丨首席数字官

在我们映像中，中医、中药这些词就是“传统”本尊啊，可就在工业4.0时代的今天，中药这位“老传统”竟然告诉我们说，他要和高科技牵手，还表示两人相处的很适合，想必不少朋友因此喜讯想一探究竟吧。

图片来源：摄图网

据相关数据显示，在产业的整体规模上，目前我国中药工业总产值约9000亿元，约占我国生物医药工业总产值的三分之一，同时还带动形成约2.5万亿规模的中药大健康产业。

2018年7月9日，在“智造中药高峰论坛”中，中国工程院院士、天津中医药大学校长张伯礼曾发表演讲介绍我国当前中药制药发展现状。即“目前我国中医药现代化仍处于初级阶段，质量和工艺依然不足。中医药理论虽先进，但技术落后，尤其是在中药生产领域，工艺制造较粗糙，质控水平低，大部分中药生产线只实现了机械化或者自动化，无法达到数字化、智能化程度。 ”

近日，「首席数字官」就中医药智能制造话题深度采访了在医药行业从业18年的爱民制药股份有限公司高级工程师柳骏。柳骏表示：“药企的数字化转型相比渠道、销售以及内部管理等方面，最难、也最关键的部分是生产环节的数字化和智能化，而智能化是实现药品生产提质增效的根本驱动力。 ”

据了解，在传统的中药制药过程中，从原材料到成品的药丸需经过碎粉、干燥、筛选、提取、糖浆、颗粒，之后才可制作成药丸，其中每一步奏还包含了众多细小工艺，均需精确要求。

目前我国已有部分企业正在向着现代中药数字化、智能化制造迈进。

以“智能制造试点示范企业”天士力控股集团（简称天士力）的现代中药智能制造模式为例，天士力在中药生产制造过程中通过创新研发技术，突破生产瓶颈，极大的提高企业生产质量和效率。

天士力是我国涵盖了科研、种植、提取、制剂、营销等全方面的高科技制药企业。在现代中药智能制造的数字化转型中，天士力整合了现代信息技术、系统科学工程、以及过程分析技术（PAT）等先进制造技术，现已建成以“数字化、智能化、集成式”为特征的现代中药智能制造车间。

以天士力的滴丸滴制为例。据了解，传统滴丸机在自然重力滴制下的滴速为每秒2～3滴，若受物料性质及丸径影响，慢速情况下需要数秒一滴。天士力通过创新全流程智高速滴丸机，采用电磁悬浮震动技术、深冷技术、高粘度液体无波动连续输送技术、高精度大直径薄壁制管技术、超长行程CIP软管输送技术、以及超低温丸剂快速干燥包衣技术等，可实现精确滴丸大小，使滴丸在数十米的冷气管体中完成从液体到固体的瞬间转换，滴速提升四倍，极大提高生产效率。今天，天士力复方丹参滴丸的研究已经走向了国际化。

虽然我国中药制药的数字化进程正在大步向前迈进。但距离实现全面中药智能制造还需在高科技应用上下功夫。张伯礼曾在2017年两会期间的“健康中国人”专题节目中说道：“我国智慧制药将是中药制药下一步重点研究方向,把互联网技术、云计算技术、大数据技术应用到中药生产之中来,进行数字制造和智慧制造” 。同时张伯礼还解释了什么是数字制造,即从源头到生产到产品进行全程的数字监控，利用大数据,提高中药品标准化和一致性 。

今天，我国中药制药企业发展现中“多、小、散、乱” 的现象仍旧存在着，市场中的药品质量稂莠不齐，而数字化力量可为制药生产链条的全过程提供严格、准确的关键生产参数，例如关键生产工艺参数、关键质量属性参数、实时数据在线采集；以及实现产品可追溯等 ；同时对生产制造的全过程实现实时监测和监控 。企业通过数字化生产，可有效避免制药偏差的延续和放大 ，极大提高药品质量安全保障。

此外，调查发现我国目前在中药智能制造过程中还面临着综合人才不足的痛点 。这一痛点和2018年底，由锦囊专家和北大光华管理学院董小英团队联合发布的《2018中国数字企业白皮书》中的人才发现不谋而合。 企业数字化转型，对技术人才的要求除需要具备扎实的技术能力外，还需具备丰富的技术管理经验、业务经验、资源配置能力和协调沟通能力等。而对于中药制药企业来讲，其综合人才的需求则体现为对“懂生产、懂工艺、懂质控、懂IT”的复合型人才的需求。

朱永宏谈现代中药智能制造：拥抱数字技术自己要有一定的基础条件

央视网消息：“拥抱数字技术，自己要有一定的基础条件，要有对话的平台。”6月21日，第六届世界智能大会媒体预热专访线上线下同时举行，天士力控股集团总裁朱永宏在回答记者提问时表示，得益于国家这几年信息科技的高速发展，才能产生我们传统产业的数字化。

提起天士力，许多人想到的可能是复方丹参滴丸，在中老年群体、心脑血管病患者那里几乎已不需广而告之。作为一家致力于大健康产业的民企，2021年实现了300多亿元的销售收入，中国制造业五百强，中国民营企业五百强。

中药智能制造解决四大问题

朱永宏认为，现代中药是最具有中国民族属性、中国特色的一个传统的制造业，现代中药的智能制造是传统产业＋数字化，要解决四大问题。

第一，现代中药智能制造要达到质量的一致性。中药过去有个概念——神仙难辨，中药质量一直是个挑战性问题。因其涉及的产业结构非常多，产业链很长，质量控制难度比较大。怎么保证在不同产业、不同种植户、不同收割时间，让药材的质量一致，怎么在复杂生产过程中保持一致，挑战比较大。朱永宏透露，最早行业控制中成药质量往往是单一化的，但仅一种成分控制也易引起质量控制误区。通过研发，他们率先把一种成分控制，发展成21种成分控制，不但控制含量，还控制成分比例。

“但是还不够！”朱永宏介绍，自从做智能制造以后，把数字化技术跟中药制造嫁接，产生了质量数据化作为中药控制的一种主要方法。从一开始的单一成分，到后来的指纹图谱21种成分，发展为现在用数字化技术在一条生产线里面有2100个质量控制点。这样一批生产下来，得到的大数据将近20万条，一年就有2.1亿条。把这些大数据作为控制手段，这样产品的质量才能得到精准的控制。

第二，智能制造一定要解决成本控制，解决生产效率，解决环保问题。在之前的老车间里，一条生产线一般是300多个工人，现在一条生产线还不到10个。大规模采用智慧生产系统，这样成本就得到了大幅度控制。

“因为制药是一个民生产业，就必须让老百姓用到质量好价格便宜的药。”朱永宏回顾，多年来药材的价格翻了好多倍，人工成本、原药都翻了好多倍，怎么样才能让几千万消费者继续拥有实惠价格，智能制造降本增效就使其成为可能。

第三，智能制造在中医药产业的应用是完美的技术整合。要想把现代中药跟数字化技术相拥抱，产生智能制造，要有一个前期的基础性研究。现代中药智能制造融合了多种技术：第一个技术是星斗云系统，把中药产地、药材种植、中医药理论和中药现代药理以及中药临床使用，各种大数据进行整合。这个系统解决了中药复杂成分与人体复杂组织机构之间一一对应的关系。只有这个关系解决了，才能知道智能制造大数据里面控制什么样的东西，在人体里产生什么样的反应，产生何种疗效，为什么产生等问题。为了做好这些基础性研究，作为现代中药头部企业，他们每年在这方面的科研投入都很大，有一个国家科技部设立的关于创新中药关键技术国家重点实验室。

另外一个技术就是与大数据有机融合。他们有一个天津市政府设立的中药的新型制造工程实验室，聚焦大数据挖掘，生产过程中对感应器数据采集、建模，用于生产过程反馈，再与生产制造系统、仓储物流系统以及质量管理系统等结合。使智能制造成为先进技术的融合，使医生在临床上精准使用药品。

第四，向相关传统产业推广应用，使其升级换代。中药是传统产业，技术化便于其推广。传统产业往往生产过程复杂，行业线拉得很长，三大产业交错交织，怎么用大数据用现代技术加以融合，使传统产业升级换代。此外，在生产实践中产生的许多示范性的方法学、许多先进的技术，都可以向相关的传统产业推广应用。

数字化转型与未来创新

“生产设备的革新换代与大数据的融合，做了十多年了，现在看来结果还是不错的。”朱永宏介绍，天士力十几年前就开始了数字化转型，一直在做中药的现代化。中药现代化的一个主要目的就是把中医药说清楚讲明白，包括中药的药效、物质跟生命科学里面的作用靶点等。在相关研发基础上，十多年前他们就开始了大数据与传统产业的结合，包括生产管理体系、智能制造体系、全产业链管理体系等的深度融合。2015年，他们以现代中药制造领域数字化创新生产能力，成为全国首批200家通过国家工信部两化融合管理体系评定之一、全国20家示范企业之一。2016年，入选国家工信部“2016年智能制造试点示范”。

在设备创新方面，制药里面化学药、生物药设备基本上是国外拿来就行，但是中药是我们自己的产业，所有的相关创新需要我们自己来完成。特别是像滴丸剂型，就是中医药在用，化学药不用这个剂型。有些人谈起中药就认为起效慢，但做成滴丸剂型起效就会快。滴丸剂型也叫固态的液体制剂，所谓固态液体就是在温度高时是液态，用快速冷却技术变成固态。舌下含服很快几分钟就化了，而常见的片剂、胶囊等在体内有近一个小时的融化过程。

滴丸极大提高了中药的起效，要做成滴丸剂型的设备，现在已升级到了第六代——已把磁振动的技术融合在滴丸制造里面，平常的滴丸制备主要是朝下滴，普通的靠1个重力加速度，而现在已是4个重力加速度——生产速度已25倍于传统的滴丸。

拥抱数字技术 行业自己“要”

朱永宏认为，中医药全产业链的管理一定是跟中国整个的特色、本身的特点相结合的。得益于我们国家这几年信息科技的高速发展，才能产生我们传统产业的数字化。

“像云计算、5G、智能物流等，这些其实都已在我们中药企业当成工具在应用！”但朱永宏也强调，这个工具要把它用起来，必须由行业自己“要”进行升级换代。“拥抱数字技术，自己要有一定的基础条件，要有对话的平台。”

通过多年来的全产业链升级换代、技术革新，如今的他们，大到战略管理，小到一线车间管理，甚至距离很远的药材种植基地的管理，都可通过大数据进行集成，极大提高了管理效率和管理质量。

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