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ASD近红外光谱仪,急企业产品升级、成本优化之所需
  • 发布日期:2020-08-26      浏览次数:903
    • 炎炎夏日,正当疫情继续如火如荼地席卷,国内经济在疫情得到控制下已开始慢慢复苏,但市场资源仍有限,制造业竞争越来越激烈,产品需要更佳的竞争力、更快速的推向市场、制造成本需要得到优化。若您有一颗精益求精的雄心,欧美克仪器的ASD全波段系列近红外光谱仪可以帮助您。
      7月中旬,应湖南某大型药企的邀请,我司销售应用经理沈兴志和区域销售一起,到客户现场进行了一场别开生面的ASD近红外光谱仪宣讲及操作演示的交流会。
      ASD旗下LabSpec4光谱仪
      源于美国的ASD与珠海欧美克(OMEC)均为颗粒表征领域的马尔文帕纳科(Malvern Panalytical)公司的一员。美国ASD是的光谱仪制造商。ASD光谱仪广泛应用于70多个国家和地区的遥感、矿业、林业生态、药物、食品及原材料等众多领域。自1990年成立至今,ASD产品一直以用户的检测需求与使用体验为首要目标。ASD大多数近红外产品均具有全波段光谱(350-2500nm),轻松实现从可见光到近红外的光谱数据分析,其产品分辨率高,噪声低,便携性佳,搭配可选的*的多种测量附件,帮助用户获得各种不同类型样本的优质光谱数据,结合光谱库模型,用于快速的样本定性、定量结果的直读输出。
      其中,LabSpec4光谱仪系列提供了实验室级别的性能, 加固的结构及可选配的WIFI通讯便携式设计适用于桌面分析或现场测量。LabSpec4系列分析仪器可以快速、无损地依据化学计量学模型鉴定多种物质成份含量和理化性质。LabSpec4 采用了与ASD产品线相同的光谱仪配置,具备超高的光谱信噪比, *以来被*为便携式近红外领域光谱的“黄金标准”。 采用这种*的近红外技术,这些便携式实验室设备可以快速无损地测量各种材料,并确保测量的精度,同时具备快速分析和操作灵活性,在没有样品制备的前提下提供即时结果。
      沈兴志经理介绍近红外光谱仪的基本原理及应用。
      会议上,我司沈兴志经理与该大型药企的各相关部门负责人进行了深入交流,ASD近红外光谱仪可以为客户现有的检测方法带来革命性的优化,主要体现在三个方面:
      一是产品生产过程监控的及时性。如生物制药的发酵过程监控,原来的方法是现场取发酵液,用色谱仪或质谱仪进行目标成分含量的分析,每个样品的制备处理和检测时间就需要好几个小时,发酵过程监控的时效性无法得到有效保证。而采用近红外光谱仪的方案,只需用近红外探头对发酵液扫一下,花费几秒钟,即可根据已有数据库模型预测出来可靠的分析结果,真正地做到发酵过程及时监控。得益于近红外的测量及时性,生产线可以控制投料和出料时间,同时真正的避免了生产过程异常和副产物等原因所导致的损失。
      二是分析仪器成本的节约。由于用色谱仪或质谱仪的样品制备和检测耗时长,因此,对于检测需要高的药企来说,一般要配置几台甚至几十台的仪器,才能满足生产品控检测的需求,色谱仪/质谱仪售价均需几十万,加上色谱柱等耗材,检测成本不菲。而采用近红外光谱仪的方案,由于检测样品的整个过程可以缩短到几秒钟,仪器的利用效益大大提高,通常情况,一台近红外光谱仪售价也是60-70万,基本能满足所有的品控检测需求,除了常见的物料成分含量的预测外,近红外还可以根据相应模型预测样品的pH,流动性,细度,混匀性等理化指标,并且使用过程无需耗材,大大节约了企业的检测成本。
      三是人力成本的节约。传统的样品成分检测方法,需要配置的人员较多,操作复杂,工序多,结果分析需要高水平技术人员,而采用近红外光谱仪的方案,由于检测大多在样品原始状态下进行的特点,检测人员配置可以得到优化。根据该大型药企品控部宋经理的介绍,在单单考虑节约人力成本方面,企业基本可在一年后收回仪器成本。
      LabSpec4光谱仪简单而快捷的测样过程
      要真正用好近红外光谱仪,让仪器发挥其大的作用,建模是关键。建立模型可以依靠用户先前或正在积累的样品及方法数据,近红外的定量含量信息可以从例如XRD, XRF,扫描电镜矿物评价设备( QEMSCAN),原子吸收光谱,色谱,质谱,CEC(化学测试方法)等多种方法测量结果中进行匹配统计。根据使用方的所有变化更新其模型,亦可通过不断丰富先验光谱数据库提高含量分析范围和精度。建立一般光谱库模型需要有足够的样本数量以用于标定和验证,60-90个样本用于可行性学习,120-180个样本可以开始建立模型,180+ 样本有利于模型用于测量的稳健性。我们欧美克仪器,可提供协助客户建立模型的配套服务。
      该大型药企客户之前已提供了29个样品及相关的蛋白质含量、油含量和灰分等数据,我司已初步建立的可行性分析模型,给客户测试现场样品,测试效果得到客户的认可。沈兴志经理也和客户现场交流数据可信度等相关因素,以及后续需继续完善模型的建议。
      现场测试样品
      样品油、蛋白质、灰份含量的测试结果

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