【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及制药管理中的数据处理，尤其涉及药品生产gmp管理流程自动化机器人。
技术介绍
1、目前，制药企业在遵守药品生产质量管理规范(gmp)的管理时，主要依赖以下几种方式：人工审核、自动化工具和合规性管理软件。依靠人工审核的gmp合规性管理方式的劳动强度大，效率低下，且容易受到人为因素影响，导致审核结果的不一致性和误差。随着信息技术的发展，一些自动化工具被引入以辅助gmp合规性管理，如文档管理系统(dms)和企业资源规划系统(erp)。这些工具能够在一定程度上提高管理效率，但它们通常缺乏对复杂gmp要求的深入理解和适应性。gmp合规性管理软件，它们提供了流程管理、风险评估和审计追踪等功能。然而，这些软件往往需要大量的手动输入和维护，且在智能分析和实时监控方面存在局限。
2、现有的gmp合规性管理方案存在以下主要问题：缺乏自动化和智能化的数据分析能力，难以从海量的生产数据中及时发现合规性风险；缺少对制药企业特定流程和操作的深入理解，导致合规性管理缺乏针对性和有效性；现有系统通常不具备自我学习和优化的能力，无法随着企业运营环境和法规要求的变化而自动调整；难以实现跨部门、跨系统的数据整合和流程协调，影响了gmp合规性管理的全局性和系统性。
3、在现代制药过程中，企业对药品质量和安全性管理的要求日益提升。其目的是通过消除违规风险、优化管理流程来保证产品质量安全，降低合规性风险和成本。随着信息技术和人工智能的进步，机器人和智能决策系统作为新兴技术，开始被探索应用于支持gmp合规性智能管理，通过自动化和智能化手
4、因此，亟需提供药品生产gmp管理流程自动化机器人，相对于现有技术，提高gmp管理的效率和准确性，确保药品生产的质量和安全，同时降低运营成本。
技术实现思路
1、本专利技术解决现有技术存在的技术问题，本专利技术提供了药品生产gmp管理流程自动化机器人。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、药品生产gmp管理流程自动化机器人，包括流程标准化模块、自动化执行监控模块、数据分析模块、决策支持模块、自动化审计模块和人机交互模块；
4、所述流程标准化模块包括流程梳理单元、编码单元和工作流生成单元；所述流程梳理单元用于对企业gmp工作流程进行梳理；所述编码单元用于对企业gmp中的规范编码为额外的向量数据库；所述工作流生成单元用于将流程梳理单元处理后的工作流程进行标准化，根据向量数据库和标准化处理后的工作流程，得到匹配的规范与工作流程；
5、所述自动化执行监控模块包括流程执行单元、异常监控单元和数据采集单元；所述流程执行单元用于执行所述工作流生成单元标准化后的工作流程，还用于获取工作流程中每一步操作的操作截图；所述异常监控单元用于将所述流程执行单元获取的操作截图与预设的工作流程标准进行对比，识别工作流程中的偏差和非预期行为；所述数据采集单元用于生成时序数据集；
6、所述数据分析模块包括风险识别单元和趋势预测单元；所述风险识别单元用于对时序数据集进行异常检测，得到异常质量数据和异常偏差记录；所述趋势预测单元用于根据时序数据集进行趋势预测，识别出未来时间窗口下的潜在变化方向；
7、所述决策支持模块包括识别单元和方案生成单元；所述识别单元用于获取异常质量数据和异常偏差记录对应的工作流程；所述方案生成单元根据异常质量数据和异常偏差记录对应的工作流程、未来时间窗口下的潜在变化方向，生成多种决策方案；
8、所述自动化审计模块包括规则引擎单元和报告生成单元，所述规则引擎单元用于对多种决策方案进行打分，所述报告生成单元用于生成合规性报告；
9、所述人机交互模块用于展示最优决策方案和异常情况的可视化报告，所述最优决策方案为所述规则引擎单元打分最高的决策方案。
10、进一步地，所述编码单元中，设置gmp的规范语料库为，使用langchain并基于bert编码器对进行嵌入表示，具体为：；
11、上式中，表示规范语料库的文本，表示的维嵌入量，，表示维的实数向量空间，表示bert编码器中预定的输出维度；
12、通过下式计算得出额外的向量数据库：
13、；
14、上式中，表示额外的向量数据库，表示规范语料库中的第个文本的维嵌入量，表示规范语料库中文本的总数，取。
15、更进一步地，所述工作流生成单元中，设置gmp中的工作流程为，将经过bert编码，得到对应的向量，表示为，再通过下式进行与之间的向量相似度计算，得到匹配的规范与工作流程：
16、；
17、上式中，表示与之间的向量相似度，表示第个工作流程的向量，表示相余弦相似度函数；
18、当向量相似度取最大值时，此时对应的规范与工作流程设为匹配的规范与工作流程。
19、进一步地，所述数据采集单元采集相关数据，所述相关数据包括质量数据、偏差记录和过程参数，将质量数据、偏差记录和过程参数存储为时序数据集。
20、更进一步地，所述时序数据集的表达式为：
21、；
22、上式中，表示时序数据集，为时间维度，为过程参数个数，表示质量数据，表示偏差记录，表示过程参数。
23、更进一步地，所述风险识别单元利用双模态技术对时序数据集进行异常检测，异常质量数据具体通过下式得到：
24、；
25、上式中，表示双模态技术的异常分数函数，表示异常质量数据，表示第个质量数据，表示质量数据对应的阈值。
26、更进一步地，所述风险识别单元利用双模态技术对时序数据集进行异常检测，异常偏差记录具体通过下式得到：
27、；
28、上式中，表示双模态技术的异常分数函数，表示异常偏差记录，表示第个偏差记录，表示偏差记录对应的阈值。
29、更进一步地，所述趋势越策单元中，设有弹性网回归模型，通过弹性网回归模型对时序数据集进行趋势预测，弹性网回归模型的表达式为：
30、；
31、上式中，为时序数据集中的时序数据，为当前时间窗口下时序数据对应的下一时刻的趋势，为对应的回归系数矩阵，表示范数项的权重系数，表示范数项的权重系数。
32、更进一步地，所述规则引擎单元中设有打分规则引擎，所述打分规则引擎中至少包含3个规则，分别为：合规性规则、成本效益规则和效率改进规则；
33、合规性规则中通过下式计算得分：
34、score1=（决策方案中符合gmp标准的数量）/(总gmp标准数)；
35、成本效益规则中通过下式计算得分：
36、score2=（决策方案的预期收益）/(决策方案的总成本)；
37、效率改进规则中通过下式计算得分：
38、score3=（决策方案的预期处理时间）/(现有方案的处理时间)；
39、每个决策方案的最终得本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，包括流程标准化模块、自动化执行监控模块、数据分析模块、决策支持模块、自动化审计模块和人机交互模块；
2.根据权利要求1所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述编码单元中，设置GMP的规范语料库为，使用LangChain并基于BERT编码器对进行嵌入表示，具体为：
3.根据权利要求2所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述工作流生成单元中，设置GMP中的工作流程为，将经过BERT编码，得到对应的向量，表示为，再通过下式进行与之间的向量相似度计算，得到匹配的规范与工作流程：
4.根据权利要求1所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述数据采集单元采集相关数据，所述相关数据包括质量数据、偏差记录和过程参数，将质量数据、偏差记录和过程参数存储为时序数据集。
5.根据权利要求4所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述时序数据集的表达式为：
6.根据权利要求5所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述风险识别单元利用双模态技术对时序数据集进行异常检测，异常偏差记录具体通过下式得到：
8.根据权利要求7所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述趋势越策单元中，设有弹性网回归模型，通过弹性网回归模型对时序数据集进行趋势预测，弹性网回归模型的表达式为：
9.根据权利要求2所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述规则引擎单元中设有打分规则引擎，所述打分规则引擎中至少包含3个规则，分别为：合规性规则、成本效益规则和效率改进规则；
10.根据权利要求9所述的药品生产GMP管理流程自动化机器人，其特征在于，所述报告生成单元中设有第一阈值和第二阈值，当决策方案所得分数大于等于第一阈值时，记作合规性方案，反之则记作不合规性方案，将合规性方案与额外的向量数据库通过下式进行相似度计算：
...【技术特征摘要】
1.药品生产gmp管理流程自动化机器人，其特征在于，包括流程标准化模块、自动化执行监控模块、数据分析模块、决策支持模块、自动化审计模块和人机交互模块；
2.根据权利要求1所述的药品生产gmp管理流程自动化机器人，其特征在于，所述编码单元中，设置gmp的规范语料库为，使用langchain并基于bert编码器对进行嵌入表示，具体为：
3.根据权利要求2所述的药品生产gmp管理流程自动化机器人，其特征在于，所述工作流生成单元中，设置gmp中的工作流程为，将经过bert编码，得到对应的向量，表示为，再通过下式进行与之间的向量相似度计算，得到匹配的规范与工作流程：
4.根据权利要求1所述的药品生产gmp管理流程自动化机器人，其特征在于，所述数据采集单元采集相关数据，所述相关数据包括质量数据、偏差记录和过程参数，将质量数据、偏差记录和过程参数存储为时序数据集。
5.根据权利要求4所述的药品生产gmp管理流程自动化机器人，其特征在于，所述时序数据集的表达式为：
6.根据权利要求5所述的药品生产gm...
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