ما الذي يجب أن تُثبته دراسة الجدوى
يتنافس طلب شراء محلّل في الخط في صناعة الأغذية والأعلاف أو في الإنتاج الكيميائي والدوائي مع مشاريع رأسمالية أخرى، ويحتاج إلى أرقام نابعة من المصنع نفسه. ويسرد إرشاد FDA بشأن تقانة التحليل العملياتي (PAT) المواضع التي يُرجَّح أن تأتي منها المكاسب — تقصير أزمنة الدورة من خلال القياس والتحكم على الخط أو في الخط أو بجوار الخط، وتقليل المرفوضات والهالك وإعادة المعالجة، والإفراج في الزمن الحقيقي، وزيادة الأتمتة وتقليل الأخطاء البشرية، وتحسين استخدام الطاقة والمواد، وزيادة السعة — وينص صراحةً على أن هذه المكاسب تتفاوت بحسب العملية والمنتج [1]. ولذلك فإن دراسة الجدوى حسابٌ على بياناتكم أنتم، رافعةً تلو الأخرى. أما مصادر تكاليف الروتين المختبري القائم فتُناقش في مقال منفصل عن التكاليف الخفية لضبط الجودة المعتمد على المختبر.
الرافعة الأولى: التباين وتحديد القيمة المستهدفة والفائض الممنوح
أكبر الروافع عادةً هو الهامش بين القيمة المستهدفة للعملية وحد مواصفتها. ابدأوا بدراسة قدرة على البيانات التاريخية: تربط المؤشرات Cp وCPU وCPL وCpk تشتت العملية وتمركزها بحدود التفاوت، ويمكن استخدامها مع حدود أحادية الجانب مثل حد أدنى للبروتين أو حد أقصى للرطوبة [2][3]. وقد أظهر Hunter وKartha أنه كلما وُضعت القيمة المستهدفة أبعد في الجانب الآمن قلّ عدد الوحدات الواقعة خارج الحد وارتفعت تكلفة الفائض الممنوح، وأن القيمة المستهدفة الأكثر ربحية تتوقف على تباين العملية [4]؛ وقدّم Golhar تعبيرًا خطيًا بسيطًا لمتوسط العملية الأمثل عندما يتعيّن إعادة معالجة الوحدات ناقصة الوزن [5]. وفي السلع المعبأة يحدد المشرّع جزءًا من المسألة: إذ يشترط التوجيه 76/211/EEC ألا يقل متوسط المحتوى عن الكمية الاسمية، ويحدّ من نسبة العبوات التي تقل عن الخطأ السالب المسموح به، ومن ثم فإن القيمة المستهدفة التي يجب أن يعمل بها المعبِّئ تتوقف على انحرافه المعياري [6].
وتنبثق الطريقة من ذلك مباشرة. قدّروا المتوسط الحالي والانحراف المعياري للسمة الحرجة من سجلاتكم، واحسبوا القيمة المستهدفة التي يتطلبها تشتتكم الحالي، ثم كرروا الحساب بالتشتت الذي تتوقعونه في ظل قياس وتحكم أوثق؛ والقيمة هي الفرق في القيمة المستهدفة مضروبًا في الإنتاجية وفي تكلفة المكوّن أو الطاقة المعنية. وثمة تصحيحان يحافظان على نزاهة هذا الحساب. أولًا، التباين المرصود هو مجموع تباين العملية وتباين نظام القياس (أداة القياس)، ولذلك تنتمي دراسة قدرة القياس للمحلّل نفسه إلى الحساب [3]. ثانيًا، لا يقلل القياس الأسرع التباينَ إلا إذا تصرّف أحدٌ أو شيءٌ ما بناءً عليه؛ فالقيمة تأتي من مراقبة العملية والتحكم فيها، والمحلّل جزء واحد منهما [7].
الروافع الأخرى، مقيسةً بالطريقة نفسها
تقابل كل رافعة متبقية في قائمة FDA سجلًا يحتفظ به المصنع بالفعل [1]. المرفوضات وإعادة المعالجة: عُدّوا الدفعات أو الأرتال الخارجة عن المواصفة خلال فترة تمثيلية مع تكلفة التصرف فيها، وقدّروا أيّها كان يمكن تصحيحه لو توفرت النتيجة مبكرًا. زمن الإفراج: قيسوا المدة التي ينتظرها المنتج لنتيجة المختبر وما تكلّفه هذه المدة. عبء العمل المختبري: اسردوا العينات الروتينية في كل وردية التي يمكن أن يغطيها المحلّل، مع الإبقاء على التحاليل المرجعية اللازمة لبناء المعايرة وفحصها [8]. الطاقة: حيثما تُشغَّل مرحلة تجفيف أو تبخير حتى قيمة رطوبة مستهدفة متحفظة، يمكن تكييف نماذج تحديد القيمة المستهدفة التي طُوّرت لكميات التعبئة [4][5] لتلائم مواصفة الرطوبة. أما الاستخدامات الأوسع لبيانات العملية، مثل تشخيص الأعطال [7]، فيصعب تسعيرها، والأفضل إدراجها في قائمة لا احتسابها.
جانب التكاليف
إلى جانب سعر الشراء، تتمثل البنود الرئيسية في واجهة العينة والتركيب، والتكامل مع نظام التحكم، والمعايرة. وتحتاج المعايرة متعددة المتغيرات إلى مجموعة معايرة من العينات ذات القيم المرجعية تغطي التباين المتوقع أثناء الاستخدام، يتبعها التحقق من الصلاحية وفحوص مستمرة للأداء [8]؛ ويستهلك كلٌّ من ذلك تحاليل مرجعية ووقت المحللين. كما تحتاج المعايرات إلى صيانة عند تغير المواد الخام أو العملية أو الجهاز، ويشير Workman إلى أن الحصول على نتائج متطابقة من عدة أجهزة بمعايرة واحدة لا يزال بعيد المنال، ولذلك فإن استبدال وحدة أو إضافة أخرى مشروعٌ قائم بذاته [9]. وهذه التكاليف متكررة، ومكانها في دراسة الجدوى أرقامٌ سنوية.
المخاطر الواجب إدراجها في الدراسة
- قد لا يمثّل القياسُ التيار. تعامل نظرية أخذ العينات اختيار العينة بوصفه مصدر خطأ قائمًا بذاته، ولا يرى المسبار في الخط إلا جزءًا من تيار متحرك [10]؛ تحقّقوا من صلاحية الواجهة مقابل عينات مرجعية تمثيلية قبل الوثوق بأرقام التباين.
- الأدلة المنشورة عن التطبيق على الخط أضعف مما تبدو. ينبّه Porep وآخرون إلى أن كثيرًا من الدراسات التي تدّعي تطبيق NIR على الخط في إنتاج الأغذية كانت في الواقع أعمالًا مختبرية [11]؛ وينبغي تقدير الفوائد من تجارب على خط الإنتاج الفعلي.
- لا تحتسبوا إلا خفض التباين الذي ستتصرفون بناءً عليه. تُبرَّر إزاحة القيمة المستهدفة بتوزيع العملية المقيس في ظل مخطط التحكم الجديد [3][4]، لا بمجرد وجود جهاز أسرع.
نهج USTECH
تدعم USTECH الحساب بالقياسات: إذ يوفر البياناتِ كلٌّ من محلّل FT-NIR العملياتي ProLine2550 للاستخدام في الخط في الخلاطات والمفاعلات وخطوط الأنابيب، ومحلّلَي NIR المتينين في الخط ProLine17EC وProLine17ECS، والمحلّل بجوار الخط MasterLine17EC؛ وتُطوَّر المعايرات وتُصان في caliX؛ ويربط ProChem المحلّل بـ PLC/SCADA بحيث يمكن للنتيجة أن تقود التحكم في نقطة الضبط. أما التشتت الذي يحققه المحلّل في منتج معيّن، ومن ثم حجم إزاحة القيمة المستهدفة، فيُحسم في دراسة جدوى باستخدام عيناتكم وتحاليلكم المرجعية.
المراجع
- [1] U.S. Food and Drug Administration (2004). Guidance for Industry: PAT — A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance. FDA, Rockville, MD. fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/pat-framework-innovative-pharmaceutical-development-manufacturing-and-quality-assurance
- [2] Kane, V.E. (1986). Process capability indices. Journal of Quality Technology, 18(1), 41–52. doi:10.1080/00224065.1986.11978984
- [3] Montgomery, D.C. (2019). Introduction to Statistical Quality Control, 8th ed. Wiley, Hoboken, NJ, Chapter 8: Process and Measurement System Capability Analysis. ISBN 978-1-119-39930-8. wiley.com/en-us/Introduction+to+Statistical+Quality+Control,+8th+Edition-p-9781119399308
- [4] Hunter, W.G., Kartha, C.P. (1977). Determining the most profitable target value for a production process. Journal of Quality Technology, 9(4), 176–181. doi:10.1080/00224065.1977.11980794
- [5] Golhar, D.Y. (1987). Determination of the Best Mean Contents for a "Canning Problem". Journal of Quality Technology, 19(2), 82–84. doi:10.1080/00224065.1987.11979042
- [6] Council Directive 76/211/EEC of 20 January 1976 on the approximation of the laws of the Member States relating to the making-up by weight or by volume of certain prepackaged products, Annex I. Official Journal of the European Communities, L 46, 21.2.1976 (as amended). eur-lex.europa.eu/eli/dir/1976/211/oj
- [7] Kourti, T. (2006). Process analytical technology beyond real-time analyzers: the role of multivariate analysis. Critical Reviews in Analytical Chemistry, 36(3–4), 257–278. doi:10.1080/10408340600969957
- [8] ASTM E1655-17(2024). Standard Practices for Infrared Multivariate Quantitative Analysis. ASTM International, West Conshohocken, PA. store.astm.org/e1655-17r24.html
- [9] Workman, J.J. Jr. (2018). A review of calibration transfer practices and instrument differences in spectroscopy. Applied Spectroscopy, 72(3), 340–365. doi:10.1177/0003702817736064
- [10] Petersen, L., Minkkinen, P., Esbensen, K.H. (2005). Representative sampling for reliable data analysis: Theory of Sampling. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 77(1–2), 261–277. doi:10.1016/j.chemolab.2004.09.013
- [11] Porep, J.U., Kammerer, D.R., Carle, R. (2015). On-line application of near infrared (NIR) spectroscopy in food production. Trends in Food Science & Technology, 46(2), 211–230. doi:10.1016/j.tifs.2015.10.002

