Digital Twins ใน Biomanufacturing: ลดความไม่แน่นอนของกระบวนการผลิตชีวภาพ

ในโรงงานชีวภาพ ความเสียหายหนึ่งครั้งอาจไม่ได้หมายถึงแค่เครื่องจักรหยุดทำงาน แต่หมายถึงการสูญเสียทั้ง Batch ที่ใช้เวลา ต้นทุน และทรัพยากรจำนวนมากในการผลิต โดยเฉพาะกระบวนการผลิตชีววัตถุ เช่น โปรตีน ยา วัคซีน เอนไซม์ หรือสารชีวภาพมูลค่าสูง ที่ต้องอาศัยเซลล์มีชีวิตเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการผลิต

ลองนึกถึงเช้าวันหนึ่งในโรงงาน Biomanufacturing หรือ โรงงานผลิตชีววัตถุ เจ้าหน้าที่เดินผ่านถังเพาะเลี้ยงขนาดใหญ่ ภายในถังนั้นไม่ได้มีเพียงของเหลวที่กำลังถูกกวน แต่เป็นระบบมีชีวิตที่ประกอบด้วยเซลล์จำนวนนับไม่ถ้วน เซลล์เหล่านี้กำลังเจริญเติบโต ใช้สารอาหาร สร้างของเสีย และผลิตสารชีวภาพที่โรงงานต้องการ

สิ่งที่ท้าทาย คือ เซลล์มีชีวิตไม่ได้ทำงานเหมือนเครื่องจักรทั่วไป หากอุณหภูมิเปลี่ยน ค่า pH เบี่ยงเบน ออกซิเจนละลายน้ำลดลง หรือสารอาหารไม่เพียงพอ เซลล์อาจเกิดความเครียด ผลผลิตลดลง หรือผลิตภัณฑ์ที่ได้อาจมีคุณภาพไม่ตรงตามมาตรฐาน ปัญหาเล็ก ๆ ที่ดูเหมือนไม่รุนแรงในช่วงแรก อาจสะสมจนกระทบทั้งกระบวนการผลิตได้

นี่คือจุดที่ Digital Twin หรือ “ฝาแฝดดิจิทัล” เริ่มเข้ามามีบทบาทในอุตสาหกรรมชีวภาพ

จากถังเพาะเลี้ยงจริง สู่ภาพจำลองของกระบวนการผลิต

Digital Twin ไม่ใช่เพียงภาพจำลอง 3 มิติที่สร้างขึ้นเพื่อความสวยงาม แต่คือแบบจำลองดิจิทัลของกระบวนการผลิตจริง ที่สามารถรับข้อมูลจากเซ็นเซอร์ วิเคราะห์สถานะของระบบ และคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นต่อไปได้

ในกรณีของถังเพาะเลี้ยงชีวภาพ ถังจริงยังคงทำงานอยู่ในโรงงาน ขณะที่ “ถังเสมือน” ทำงานอยู่ในคอมพิวเตอร์ไปพร้อมกัน ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่าง ๆ เช่น ค่า pH อุณหภูมิ ออกซิเจนละลายน้ำ ความดัน ความเร็วรอบการกวน ปริมาณกลูโคส แลคเตท และความหนาแน่นของเซลล์ จะถูกส่งเข้าสู่ระบบอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แบบจำลองดิจิทัลสะท้อนสภาพของกระบวนการจริงได้ใกล้เคียงที่สุด

ตัวอย่างเช่น หากค่าออกซิเจนละลายน้ำเริ่มลดลง ระบบ Digital Twin จะไม่ได้มองเพียงว่าค่าออกซิเจนต่ำลงเท่านั้น แต่จะวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ เพื่อประเมินว่าสาเหตุที่อาจมาจากเซลล์มีความหนาแน่นสูงขึ้น ระบบเติมอากาศทำงานผิดปกติ หรือการกวนในถังยังไม่เหมาะสม จากนั้นระบบอาจช่วยคาดการณ์ต่อไปว่า หากแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไปอีกหลายชั่วโมง จะส่งผลต่อการเจริญของเซลล์ ปริมาณผลผลิต หรือคุณภาพของผลิตภัณฑ์อย่างไร

Digital Twin จึงช่วยให้โรงงานไม่ได้เห็นเพียงค่าปัจจุบันของกระบวนการ แต่เห็นแนวโน้มและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นต่อไป ทำให้ผู้ปฏิบัติงานมีข้อมูลประกอบการตัดสินใจมากกว่าการเฝ้าดูตัวเลขทีละค่า

ทำไมกระบวนการผลิตชีวภาพจึงคาดการณ์ยากกว่าโรงงานทั่วไป?

หากเป็นอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนโลหะหรือพลาสติก เครื่องจักรอาจมีพฤติกรรมที่ค่อนข้างคาดการณ์ได้ แต่ในอุตสาหกรรมชีวภาพ ตัวแปรสำคัญ คือ “เซลล์มีชีวิต” ซึ่งตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมอย่างซับซ้อนและไม่เป็นเส้นตรงเสมอไป

อุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยอาจยังไม่ทำให้เกิดปัญหาในทันที แต่หากเกิดร่วมกับค่า pH ที่เปลี่ยน ออกซิเจนที่ลดลง และสารอาหารที่ใกล้หมด ระบบเพาะเลี้ยงอาจเริ่มเข้าสู่ภาวะไม่เหมาะสม การดูค่าทีละตัวจึงอาจไม่เพียงพอสำหรับการควบคุมกระบวนการผลิตชีวภาพ

Digital Twin ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานมองเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลหลายตัวพร้อมกัน แทนที่จะดูเพียงตัวเลขแยกส่วนบนหน้าจอ ระบบสามารถช่วยชี้ให้เห็นว่าแนวโน้มใดเริ่มผิดปกติ เหตุการณ์ใดอาจนำไปสู่ความเสี่ยง และทางเลือกใดอาจช่วยลดผลกระทบต่อการผลิตได้

ในมุมของโรงงาน นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยีล้ำสมัย แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความสม่ำเสมอของผลิตภัณฑ์ และทำให้การตัดสินใจในกระบวนการผลิตมีข้อมูลรองรับมากขึ้น

จากการทดลองจริง สู่การทดลองในโลกดิจิทัล

อีกหนึ่งบทบาทสำคัญของ Digital Twin คือ ช่วยลดการทดลองที่ใช้ทรัพยากรสูง ในการพัฒนากระบวนการผลิตชีวภาพ ทีมวิจัยมักต้องทดลองหลายเงื่อนไข เช่น อุณหภูมิที่เหมาะสม สูตรอาหารเลี้ยงเซลล์ อัตราการป้อนสารอาหาร ความเร็วรอบการกวน หรือช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเก็บเกี่ยวผลิตภัณฑ์

การทดลองเหล่านี้มีความจำเป็น แต่ก็ใช้เวลา ต้นทุน และกำลังคนจำนวนมาก หากทุกเงื่อนไขต้องถูกทดสอบในห้องปฏิบัติการหรือระดับ Pilot Scale ทั้งหมด กระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์อาจใช้เวลานานและสิ้นเปลืองทรัพยากร

Digital Twin สามารถเข้ามาช่วยในลักษณะของ “สนามทดลองเสมือน” ทีมงานสามารถจำลองหลายสถานการณ์ในคอมพิวเตอร์ก่อน เช่น หากเพิ่มอัตราการป้อนอาหารเลี้ยงเซลล์เร็วขึ้น ผลต่อการเจริญเติบโตจะเป็นอย่างไร หากเปลี่ยนช่วงเวลาการเก็บเกี่ยว ผลผลิตอาจเพิ่มขึ้นหรือไม่ หรือหากขยายขนาดจากถังเล็กไปยังถังใหญ่ ความเสี่ยงใดควรถูกจับตามองเป็นพิเศษ

แม้แบบจำลองจะไม่สามารถแทนการทดลองจริงได้ทั้งหมด แต่สามารถช่วยคัดกรองเงื่อนไขที่มีแนวโน้มดีที่สุดก่อนนำไปทดลองจริง ทำให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้ทีมพัฒนากระบวนการตัดสินใจได้เร็วขึ้น

ลดความเสี่ยงของ Batch Failure ก่อนเกิดความเสียหาย

ใน Biomanufacturing คำว่า Batch Failure เป็นหนึ่งในความเสี่ยงที่โรงงานไม่อยากพบ เพราะหมายถึงผลิตภัณฑ์ชุดนั้นอาจไม่ผ่านมาตรฐานด้านคุณภาพ ปริมาณผลผลิตต่ำกว่าที่คาด หรือไม่สามารถนำไปใช้ต่อได้ตามข้อกำหนด

ปัญหาเหล่านี้อาจเกิดจากหลายสาเหตุ ตั้งแต่ความผิดปกติของกระบวนการเพาะเลี้ยง ความคลาดเคลื่อนของวัตถุดิบ การปนเปื้อน สภาวะแวดล้อมไม่เหมาะสม ไปจนถึงอุปกรณ์บางส่วนทำงานผิดปกติ

Digital Twin สามารถช่วยลดความเสี่ยงในจุดนี้ได้โดยการติดตามแนวโน้มของกระบวนการแบบต่อเนื่อง ไม่ใช่รอผลตรวจปลายทางเพียงอย่างเดียว หากระบบพบว่าสภาวะบางอย่างเริ่มเบี่ยงเบนจากรูปแบบปกติ ระบบสามารถแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงาน พร้อมแสดงข้อมูลสนับสนุนว่าความเสี่ยงนั้นเกี่ยวข้องกับตัวแปรใดบ้าง

ตัวอย่างเช่น หากค่าแลคเตทเพิ่มขึ้นเร็วกว่าปกติ ร่วมกับปริมาณกลูโคสที่ลดลงและความหนาแน่นของเซลล์ที่เปลี่ยนไป ระบบอาจช่วยชี้ว่ากระบวนการเมแทบอลิซึมของเซลล์กำลังเปลี่ยนทิศทาง และหากไม่ปรับกลยุทธ์การป้อนสารอาหาร อาจส่งผลต่อคุณภาพผลิตภัณฑ์ในช่วงท้ายของกระบวนการ

ข้อดีของ Digital Twin จึงไม่ได้อยู่ที่การทำนายอนาคตอย่างสมบูรณ์แบบ แต่อยู่ที่การทำให้โรงงานเห็นความเสี่ยงเร็วพอที่จะตัดสินใจได้ทัน

ดูแลทั้งเซลล์และอุปกรณ์ไปพร้อมกัน

นอกจากเฝ้าดูพฤติกรรมของเซลล์แล้ว Digital Twin ยังสามารถขยายบทบาทไปถึงอุปกรณ์ที่ทำให้กระบวนการผลิตดำเนินต่อไปได้อย่างเสถียร แนวคิดนี้เชื่อมโยงกับ Predictive Maintenance หรือการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ในโรงงานชีวภาพ อุปกรณ์อย่าง ปั๊ม วาล์ว ระบบควบคุมอุณหภูมิ ระบบเติมอากาศ และระบบกวน มีผลโดยตรงต่อความเสถียรของกระบวนการ หากอุปกรณ์ชิ้นใดเริ่มทำงานผิดปกติ แม้ยังไม่เสียในทันที ก็อาจสร้างความเสี่ยงต่อ Batch ที่กำลังผลิตอยู่

Digital Twin สามารถใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์และกระบวนการร่วมกันเพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่เริ่มเบี่ยงเบน เช่น ปั๊มใช้พลังงานมากขึ้น อัตราการไหลไม่สม่ำเสมอ หรือระบบควบคุมอุณหภูมิใช้เวลานานกว่าปกติในการปรับค่าให้คงที่ สัญญาณเหล่านี้อาจเป็นตัวบ่งชี้ว่าอุปกรณ์บางส่วนเริ่มมีปัญหา

สำหรับโรงงานชีวภาพ การรู้ล่วงหน้าว่าอุปกรณ์ใดมีแนวโน้มผิดปกติ มีคุณค่ามากกว่าการซ่อมหลังเสีย เพราะการหยุดเครื่องกลางกระบวนการอาจส่งผลต่อคุณภาพผลิตภัณฑ์และกำหนดส่งมอบโดยตรง

ควบคุมคุณภาพก่อนถึงปลายทาง ด้วยข้อมูลจากกระบวนการจริง

Digital Twin ยังสอดคล้องกับแนวคิด Process Analytical Technology หรือ PAT ซึ่งสนับสนุนการใช้ข้อมูลระหว่างกระบวนการผลิตเพื่อทำความเข้าใจและควบคุมคุณภาพ ไม่ใช่พึ่งพาการตรวจสอบผลิตภัณฑ์ปลายทางเพียงอย่างเดียว

หัวใจของ PAT คือ การเข้าใจว่า Process Variability หรือความแปรปรวนของกระบวนการเกิดจากอะไร และควรควบคุมอย่างไร เพื่อให้ผลิตภัณฑ์มีคุณภาพสม่ำเสมอ Digital Twin สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในแนวทางนี้ เพราะช่วยรวมข้อมูลจากกระบวนการ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร และสนับสนุนการตัดสินใจแบบ Real-Time

ในอุตสาหกรรมยาและชีววัตถุที่อยู่ภายใต้มาตรฐานคุณภาพเข้มงวด การมีระบบที่ช่วยอธิบายสถานะของกระบวนการและบันทึกเหตุผลของการตัดสินใจได้ จะเป็นประโยชน์ต่อทั้งการดำเนินงานและการตรวจสอบย้อนกลับ

อย่างไรก็ตาม Digital Twin ที่ใช้ในโรงงานจริงต้องไม่ใช่ระบบกล่องดำที่ให้คำแนะนำโดยไม่มีเหตุผลประกอบ หากระบบแนะนำให้ปรับอัตราการกวนหรือเปลี่ยนกลยุทธ์การป้อนสารอาหาร ผู้ปฏิบัติงานควรเห็นได้ว่าคำแนะนำนั้นมาจากข้อมูลใด แบบจำลองรุ่นใด และมีระดับความมั่นใจมากน้อยเพียงใด

สิ่งที่ทำให้ Digital Twin ใช้งานได้จริง

แม้ Digital Twin จะมีศักยภาพสูง แต่การนำไปใช้จริงไม่ใช่เพียงการซื้อซอฟต์แวร์มาติดตั้งแล้วจบ เงื่อนไขสำคัญ คือ คุณภาพของข้อมูล

เซ็นเซอร์ต้องถูกสอบเทียบอย่างสม่ำเสมอ ข้อมูลต้องถูกบันทึกอย่างเป็นระบบ และเหตุการณ์สำคัญในอดีตต้องมีรายละเอียดเพียงพอให้แบบจำลองเรียนรู้ได้ หากข้อมูลจาก Batch ที่ล้มเหลวถูกบันทึกไม่ครบ หรือไม่มีการระบุสาเหตุที่ชัดเจน Digital Twin ก็อาจไม่สามารถเรียนรู้สัญญาณเตือนที่สำคัญได้

นอกจากนี้ แบบจำลองต้องได้รับการอัปเดตตามกระบวนการจริง เพราะในอุตสาหกรรมชีวภาพ การเปลี่ยนสายพันธุ์เซลล์ วัตถุดิบ Supplier สเกลการผลิต หรือสูตรอาหารเลี้ยงเซลล์ อาจทำให้พฤติกรรมของระบบเปลี่ยนไป หากแบบจำลองไม่ถูกปรับให้ทันกับความเป็นจริง Digital Twin อาจคาดการณ์คลาดเคลื่อนและลดความน่าเชื่อถือของระบบ

อีกประเด็นที่สำคัญ คือ การออกแบบให้มนุษย์ใช้งานได้จริง โรงงานชีวภาพไม่ได้ต้องการเพียงหน้าจอที่เต็มไปด้วยกราฟและตัวเลข แต่ต้องการระบบที่ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเข้าใจสถานการณ์เร็วขึ้น เห็นความเสี่ยงชัดขึ้น และตัดสินใจได้มั่นใจขึ้น

Digital Twin ไม่ได้มาแทนคน แต่มาช่วยให้คนตัดสินใจดีขึ้น

ภาพอนาคตของโรงงานชีวภาพอาจเป็นห้องควบคุมที่ทุกถังเพาะเลี้ยงมีฝาแฝดดิจิทัลของตนเอง ระบบสามารถแสดงสถานะปัจจุบัน คาดการณ์แนวโน้ม ประเมินความเสี่ยง และเสนอทางเลือกให้ทีมงานพิจารณา

ผู้ปฏิบัติงานอาจทดลองถามระบบว่า “ถ้าปรับอัตราการป้อนสารอาหารตอนนี้ ผลผลิตจะดีขึ้นหรือไม่” หรือ “หากค่าออกซิเจนยังลดลงต่อไปอีก 4 ชั่วโมง ความเสี่ยงต่อ Batch นี้จะเป็นอย่างไร” คำถามเหล่านี้สามารถถูกทดสอบในโลกดิจิทัลก่อนจะตัดสินใจปรับของจริง

Digital Twin จึงไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อทำให้โรงงานไร้มนุษย์ แต่เพื่อช่วยให้มนุษย์เข้าใจกระบวนการที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น ตัดสินใจได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงของความเสียหายก่อนเกิดขึ้นจริง ในยุคที่ผลิตภัณฑ์ชีวภาพมีมูลค่าสูงและมาตรฐานคุณภาพเข้มงวด เทคโนโลยีนี้อาจกลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญของ Biomanufacturing ยุคใหม่

แหล่งอ้างอิง

Shahab, M. A., Destro, F., & Braatz, R. D. (2025). Digital Twins in Biopharmaceutical Manufacturing: Review and Perspective on Human-Machine Collaborative Intelligence. arXiv. https://arxiv.org/abs/2504.00286

Cheng, F., Xie, W., & Zheng, H. (2024). Digital Twin Calibration for Biological System-of-Systems: Cell Culture Manufacturing Process. arXiv. https://arxiv.org/abs/2405.03913

U.S. Food and Drug Administration. (2004). Guidance for Industry: PAT — A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance. https://www.fda.gov/media/71012/download