-
公开(公告)号：CN107578105A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710771774.8
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
CPC classification number: Y02P90/30
Abstract: 本发明公开了一种系统参数设计空间优化方法及装置，所述优化方法包括：获取过程参数数据，所述过程参数包括上一工段的中间体的质量参数；根据工段生产情况，选择关键质量属性的类型；筛选与所述关键质量属性相关的过程参数，作为关键过程参数；建立所述关键过程参数与关键质量属性之间的关系模型；根据所述关系模型，获取设计空间，所述设计空间为对应于所述关键质量属性的特定区间范围。本发明通过筛选出与关键质量属性相关的关键过程参数，并建立两者的关系模型，优化系统参数设计空间，为参数放行提供一种有效、可靠的解决方案。
-
公开(公告)号：CN107578100A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710771790.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
CPC classification number: G06K9/62 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06Q50/04 , G07C3/00 , G07C3/14 , Y02P90/30
Abstract: 本发明公开了一种基于过程参数的结果反馈方法及装置，所述反馈方法包括：接收结果反馈请求，所述反馈请求包括中间体结果类型；获取与所述反馈请求对应的过程参数，所述过程参数为多维参数，组成过程参数集；将所述过程参数集输入结果反馈神经网络模型，所述结果反馈神经网络模型由过程参数样本训练得到；获取所述结果反馈神经网络模型的输出结果。本发明通过建立结果反馈神经网络模型，对PKS制造过程中的输入参数进行分类，看反应物是否合格，实现智能反馈。
-
公开(公告)号：CN106266078A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610770296.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司
IPC: A61K36/744
CPC classification number: A61K36/744 , A61K2236/10 , A61K2236/13
Abstract: 本发明提供一种栀子热处理工艺的控制方法及装置，其能够实现栀子热处理过程工艺参数的稳定控制。一种栀子热处理工艺的控制方法，包括如下步骤，A、温度控制：调节热处理罐的夹套的蒸汽通入量控制罐内温度，监测罐内温度，当罐内温度大于95℃时，向热处理罐内加酸调节pH值；B、pH控制：监测热处理罐内的pH值，当罐内pH值接近设定值时，减慢酸的加入速度，使pH值不超过设定值；C、泡沫控制：监测热处理罐内的泡沫高度，当泡沫高度达到设定高度时，减小热处理罐夹套的蒸汽通入量；同时检测热处理罐内的压力值，若压力值非常压值，停止通入蒸汽并排空热处理罐夹套的蒸汽；当压力值为常压值且泡沫消除后继续通入蒸汽。
-
公开(公告)号：CN105903259A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610357390.7
申请日：2016-05-26
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种金银花提取过程的出液控制方法。它包括如下步骤：提取过程控制步骤，提取液由提取罐进入过滤器中过滤后在输送回提取罐中；堵料检测步骤，检测是否存在堵料，当结果为真时，判断堵料发生在提取罐内还是过滤器内；反冲步骤，当堵料发生在提取罐内时，采用流体对提取罐进行反冲，流体的流向与提取液在提取罐中的流向相反，当堵料发生在过滤器内时，清洗过滤器，流体的流向与提取液在过滤器内的流向相反。
-
公开(公告)号：CN107589726B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201710771019.X
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种醇沉工段的生产过程控制方法及装置，所述控制方法包括：获取质量数据得到质量样本，所述质量数据为制造过程中的中间体性能参数；对所述质量样本数据进行处理，得到质量评价结果；根据所述质量评价结果，得到过程能力评价结果。本发明利用对质量数据进行特定分析，得到制造过程能力评价，作为制造过程的控制指导依据，并根据评价结果作为整个过程知识系统的初始操作步骤，为过程知识系统提供一个可靠的工段评价体系。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107578104B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201710770922.4
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种中药生产过程知识系统，该系统包括：数据库模块，包括生产数据采集单元和存储单元，所述生产数据采集单元用于采集生产中的过程参数数据，所述过程参数包括质量数据和工艺数据，所述存储单元用于存储采集到的所述过程参数数据；能力评价模块，用于根据所述质量数据，对系统过程能力进行评价，得到过程能力评价结果；监控反馈模块，用于响应于过程能力评价结果足够，则进入全程监控模式；设计空间寻找模块，用于响应于过程能力评价结果不足，则根据所述工艺数据，进入设计空间寻找模式。本发明首先通过过程能力评价决定放行参数或者寻找设计空间，使生产过程知识系统逐步回归为实现中药生产过程智能调节并智能反馈的过程知识系统。
-
公开(公告)号：CN107930191A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711221168.5
申请日：2017-11-29
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司
CPC classification number: B01D21/02 , B01D21/30 , B01D2221/10
Abstract: 本发明公开了一种青蒿浓缩液醇沉过程控制方法，所述控制方法包括：S1、将完成浓缩的青蒿浓缩液从浓缩器转移至醇沉罐中；S2、检测醇沉罐中的温度，若温度达到常温，则执行S3，所述常温范围为24-26℃；S3、开启加醇阀，向所述醇沉罐内添加乙醇；S4、以非匀速的加醇速度进行乙醇的添加，直至含醇量达到目标浓度，则停止添加乙醇。本发明通过非匀速的加醇过程，改进了青蒿浓缩液的醇沉工序，有效提高了加醇工段中有效成分的保留率，对现有技术中的醇沉工艺进行了创新和改进。
-
公开(公告)号：CN107730157A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711221331.8
申请日：2017-11-29
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06 , G06Q10/083 , G06Q50/22
Abstract: 本发明公开了一种中药提取过程称量配送方法，所述称量配送方法包括：获取称量清单，称量清单包括物料条码、物料种类、质量和批次信息；根据称量清单的物料条码信息得到并打印称量容器的条形码，并将条形码贴附在称量容器上；扫描物料包装上的标签信息，判断待称量的物料的种类信息与称量清单的物料种类是否一致；若一致，则将所述待称量的物料放到对应的称量容器中，并选择称量装置按照称量清单的质量信息对其进行称量；采集称量数据，并扫描称量容器上的条形码，生成称量报告；出库。本发明有效解决了目前中药生产称量过程缺乏监管、称量过程不透明、易出现人工操作误差、数据难以追溯等问题，实现了人工手写信息向电子信息的流转。
-
公开(公告)号：CN107609582A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710772738.3
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多维参数识别方法及装置，所述识别方法包括：采集多个训练样本，组成训练样本集，每个训练样本包括多种过程参数，每种过程参数具有相应的属性参数和类别，其中，所述属性参数和类别的组合有多种；根据所述训练样本集中的类别，获取所述训练样本集的分布传递信息值；根据所述分布传递信息值，获取每种过程参数的信息增益；选择信息增益最大的过程参数作为分裂节点，建立决策树；根据决策树，对新数据进行类别识别。本发明以信息增益作为决策树模型的建立依据，提高模型的准确度，有效、精确识别数据类型，为智能参数反馈提供可靠的依据。
-
公开(公告)号：CN107563515A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710770966.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 江苏康缘药业股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种潜在过程参数挖掘方法及装置，所述挖掘方法包括：接收潜在过程参数挖掘请求，所述请求包括设计空间对应的工段条件信息；根据所述工段条件信息，获取与工段对应的关键质量属性及拟定潜在过程参数集合；对拟定的潜在过程参数进行第一测试，得到多个过程参数；对所述过程参数进行第二测试，得到待验证潜在过程参数；对待验证潜在过程参数进行验证，得到潜在过程参数。本发明通过对潜在过程参数进行测试，筛选出与关键质量属性相关的待验证潜在过程参数，并利用待验证潜在过程参数更新优化设计空间，为参数放行提供一种有效、可靠的解决方案。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
26
records
(took 0.033 seconds)
