Quality Systems and Controls for Pharmaceuticals pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Sarker, Dr Dipak Kumar

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2008-10

价格:506.00元

装帧:

isbn号码:9780470056936

丛书系列:

图书标签:

Pharmaceutical Quality
Quality Control
GMP
Pharmaceutical Manufacturing
Quality Assurance
Validation
Regulatory Compliance
Pharmaceutical Analysis
Drug Development
Quality Management Systems

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具体描述

Quality Systems and Control for Pharmaceuticals is an accessible overview of the highly-regulated area of pharmaceutical manufacture, the production of biomedical materials, and biomedical devices. Introducing the subject in a clear and logical manner it enables the reader to grasp the key concepts of the multidisciplinary area of control science and specifically quality control using industrial and theoretical models. Taking a multidisciplinary approach to the subject the reader is guided through key topics such as product safety which takes into account aspects of analytical science, statistics, microbiology, biotechnology, engineering, business practice and optimizing models, the law and safeguarding public health, innovation and inventiveness and contemporary best practice. The author has both industry and academic experience and many ‘best practice’ examples are included throughout the text based on his own industry experience and current practicing industrial pharmacists. This is an invaluable reference for all students of pharmacy who may have little or no familiarity with industrial practice and for those studying BSc chemistry, biomedical sciences, process analytical chemistry and MSc in Industrial Practice.

好的，这是一本关于新一代信息技术在制造业中应用的综合性书籍的简介，重点关注工业物联网（IIoT）、大数据分析、人工智能（AI）在提升生产效率、优化供应链和实现智能制造方面的实践。 --- 书名：智能制造前沿：工业物联网、大数据与人工智能的深度融合简介：随着“工业4.0”浪潮的席卷全球，制造业正经历着一场深刻的数字化与智能化转型。本书旨在深入剖析支撑这一转型的核心技术——工业物联网（IIoT）、大数据分析以及人工智能（AI）——是如何在现代工厂环境中进行深度融合与实际应用的。本书不仅提供了前沿理论的阐述，更侧重于构建一个清晰的技术路线图，指导企业如何从传统制造模式平稳过渡到高度自动化、数据驱动的智能制造体系。第一部分：智能制造的基石——工业物联网（IIoT）的构建与实践本部分详细介绍了工业物联网的概念框架及其在制造业中的具体实施策略。我们探讨了IIoT系统如何通过部署传感器、边缘计算设备和高效的数据采集机制，实现对物理资产的全面感知和实时监控。传感器技术与数据采集：涵盖了从传统PLC/SCADA系统到现代无线、低功耗传感器的技术演进。重点分析了不同类型传感器在温度、振动、能耗和设备健康状态监测中的应用，以及数据预处理和规范化的重要性。边缘计算与实时控制：阐述了边缘计算在IIoT架构中的关键作用，它如何实现低延迟的数据处理和本地化决策，避免了对云端的过度依赖，尤其是在关键任务型控制场景中的优势。网络安全与互操作性：深入讨论了OT（运营技术）与IT（信息技术）融合过程中面临的安全挑战。内容包括网络分段、身份验证协议以及如何确保不同代际设备之间的互操作性标准（如OPC UA、MQTT的应用）。数字化孪生（Digital Twin）的初步构建：介绍如何利用实时数据流构建物理资产或生产线的动态虚拟模型，这是后续高级分析和模拟优化的基础。第二部分：数据驱动的决策——大数据分析在生产优化中的应用智能制造的核心在于数据。本部分聚焦于如何有效地从海量、多源的IIoT数据中提取价值，并将洞察转化为可执行的运营策略。大数据架构与存储方案：比较了数据湖、数据仓库在处理工业时间序列数据时的优缺点。讨论了针对高吞吐量、高维度工业数据的存储和查询优化技术。描述性与诊断性分析：涵盖了如何利用BI工具和可视化技术，实时监控关键绩效指标（KPIs），如OEE（设备综合效率）、吞吐量和首次通过率。重点分析了如何通过数据回溯快速定位历史生产故障的原因。预测性分析与时间序列建模：详细介绍了用于分析设备运行日志和振动数据的统计模型和机器学习方法。这些模型是实现设备预测性维护（PdM）的基础，旨在从被动维修转向主动干预。供应链数据的整合与透明化：探讨了如何将生产数据与采购、库存和物流数据进行整合，实现端到端的价值链可视化，以优化库存水平和缩短交货周期。第三部分：迈向自主化——人工智能在智能制造中的深度集成本部分是全书的技术高潮，重点探讨了AI和机器学习算法如何赋能传统制造流程，实现质量控制的自动化和生产调度的智能化。基于视觉的质量检测（Computer Vision）：介绍了深度学习在非接触式质量检测中的突破性应用。内容包括卷积神经网络（CNNs）在识别表面缺陷、装配错误中的训练、部署及性能评估，以及如何处理缺陷样本稀疏的问题。强化学习在流程优化中的潜力：探讨了强化学习（RL）如何用于优化复杂的、动态变化的生产调度问题。RL智能体通过与仿真环境的交互，学习最优的资源分配和路径规划策略，以最大化产出或最小化能耗。异常检测与过程控制：阐述了如何利用无监督或半监督学习方法，实时监测设备运行的“正常”基线，并在出现微小偏差时立即发出预警，显著提高过程的稳定性。 AI驱动的预测性维护的成熟度模型：不仅关注模型的准确性，更关注如何将AI的预测转化为自动化工单和备件管理流程，形成一个闭环的维护生态系统。第四部分：实施挑战与未来展望本书最后一部分回归到企业实际部署层面，讨论了在推行智能制造过程中必须克服的组织、技术和人才障碍。人才转型与技能重塑：探讨了传统工程师向数据科学家和OT/IT集成专家转型的必要性与培训路径。投资回报率（ROI）的量化：提供了评估智能制造项目可行性的框架，包括如何准确量化数据采集、AI模型部署带来的效率提升、质量改善和风险降低的财务价值。可持续发展与绿色制造：讨论了如何利用IIoT和AI技术精确计量和优化能源消耗，使智能制造成为实现企业可持续发展目标的重要工具。本书内容深入浅出，逻辑严密，结合了最新的学术研究成果和来自领先制造企业的成功案例（如汽车、半导体、重工业领域的实践分享），是面向工程管理人员、IT架构师、数据科学家以及希望全面了解和部署下一代智能制造系统的技术专业人士的宝贵参考资料。它不仅仅是一本技术手册，更是一份引领制造业走向未来高效、柔性与韧性生产的战略蓝图。