生物反应器控制系统的开发
工业规模的生物工艺是现代世界药品、保健品、食品和饮料加工行业大部分生产的基础。这些工艺的盈利能力越来越多地利用严重依赖于产品产量、滴度和生产力的规模和范围经济。大多数工艺使用经典控制方法进行控制，占生物工艺行业中使用的工业控制的90% 以上。然而，随着生产工艺的进步，特别是在生物制药和保健品行业，生物工艺的监测和控制，如转基因生物发酵和下游工艺变得越来越复杂，经典和一些现代控制系统技术的不足之处越来越明显。因此，随着工艺中的研究复杂性、非线性和数字化的增加，迫切需要更有效的较先进过程控制，同时也需要更容易实现工艺强化和产品产量（无论是质量还是数量）的提升。在本文中，将广泛讨论过程和自动化的工业方面以及各种商业控制策略，以深入了解工业发展的未来前景以及过程控制和自动化的可能新策略，并特别关注生物制药行业。
任何控制结构设计程序的起点都是设定过程的所需功能，即工厂运营目标。概念控制设计研究基于以下特征：
在进入过程模型的最终实施之前，各种过程控制的模拟对于生物反应器控制系统的开发也是至关重要的。为了减少对硬件的依赖性和过程模型的微调，非常有必要拥有可以开发为.NET应用程序的测试和验证软件。该软件的构建使其能够模拟细胞培养的行为，并且必须能够发送过程值，并从 PLC 接收设定点和控制值。细胞培养可以基于描述细胞密度、溶氧张力、底物浓度和许多此类参数的常微分方程。软件模拟器还必须具有图形用户界面 (GUI)，其中可以指定过程参数并根据执行期间所需的更改修改模拟行为。这样的操作将能够实现更好的工艺开发，最大限度地减少问题，并让我们在实际用于产品开发时，对与各种参数相关的权衡有一个公平的想法。
控制器设计中的权衡
现实世界的控制器设计是平衡响应速度、稳健性、干扰抑制和控制策略成本等考虑因素的练习。根据工厂中正在开发的产品的重要性，可以在任何级别的工业自动化级别或监管控制级别上进行权衡。正是在某些情况下的远见以及与数据分析相结合的密集建模方法，为工艺工程师提供了可以给予高优先级或低优先级的参数的定义权重。在工艺开发过程中，很多时候需要对模型结构进行调整和更改，以验证模型，以便在工艺开发中进一步使用。因此，全面了解各种类型的生物过程模型对于开发健全的过程模型至关重要。
模型结构的识别和开发
建模给出了关于过程的基本概念，尤其是在非线性过程的情况下，其中，建模参数可能会、也可能不会对过程起作用，因为过程变量的可用性很差，无法制定必要的公式，或者如果是在工业水平的情况下，存在工厂模型不匹配的可能性。另一方面，适用的过程知识远少于创建基于质量平衡的机械模型所需的知识。而且，数据量远远大于识别机械模型所需的数据量。应该注意的是，较少的经验数据可能足以确定一个准确的模型，这表明过程以最佳效率运行时，并不总是需要更多的数据。
广泛使用的非结构化模型无法解释由于环境变化而导致的生物质组成的变化。基于模型的控制器可以利用非结构化模型快速构建，并且可以在线实施到软件中，为操作员提供与生物反应器平台通信的接口。这些类型的模型以仅在生长条件平衡时提供准确表示而广为人知。因此，使用这些模型构建的控制器可能在它们无法正确表示的特定代谢情况下工作不佳，从而由于缺乏内在代谢信息而不利。结构化模型可以提供有关动态代谢条件和微生物生物量组成的更好信息。模型根据它们代表不同表型的详细程度以及内部成分或细胞“结构”的表征进一步分类。
非分离模型将微生物培养视为同质或基于种群的，而分离模型将细胞视为不同的实体或单个细胞，并允许将它们分类为目标组。结构化和分离模型的外推能力优于非结构化模型。因此，使用这些模型创建的控制器可描述系统对干扰的可预测响应。添加额外的细胞数据的缺点是参数估计和将该功能同化到控制器中变得很困难，虽然也不是不可能。因此，人们必须在应用的简单性和解决与所考虑问题相关的特定情况所需的最低复杂性之间做出选择。
在线传感器的开发和测量
关于不断变化的过程动态，行业已经意识到需要对过程进行实时监测，其中，测量的参数在过程进行时被即时处理。尽管随着智能传感器和执行器的出现，传感器技术有了很大的改进，但对离线分析的需求并没有完全消除。即使在运行连续或灌流培养工艺的成熟公司中，离线检测也是通常称为过程中质量控制 (IPQC)的必要部分。
虽然实时传感器确实具有实时处理和分析信息的能力，但由于传感器数据错误，存在发生过程偏差/事件的危险。某些传感器具有警报功能，可在过程开始发生任何事故之前向系统提供预警。对于行业而言，在进行基于 CMO/CDMO 的工艺时，通常会发生这样的情况，即对于特定工艺，执行生产过程的公司会控制第三方公司的系统，以确保不存在工艺可变性的可能性。例如，关闭某些传感器的警报系统，如pH探针或流量传感器，以确保在某些情况下，在工艺运行之前预先确定洗脱产物的平稳进行而没有任何不必要的中断。
