个性化医疗与先进疗法药品（ATMP）的发展推动制药生产向高混合、小批量（HMLV）模式转型。ISPE 指出，HMLV 生产正在重塑制药制造格局——更短的批次、更频繁的换产、日益增长的监管要求，使传统方法下的灯检更加复杂且效率更低。这一变革对灯检工序提出了多规格兼容、快速换产、小批量经济性的技术挑战。本文分析了 HMLV 模式下灯检环节的核心矛盾，探讨了基于 ESSERT Robotics 模块化机器人架构的 ALVA 全自动灯检机的技术路径。分析表明，通过软硬件解耦设计与检测工位集成优化，灯检设备可在保持检测精度的前提下实现分钟级规格切换，为 HMLV 生产环境提供了一种可行的技术方案。

Part1
引言

制药生产模式正在经历结构性变化 [1]。个性化药物、细胞与基因治疗等先进疗法药品（ATMPs）的临床应用增长，使药物批次规模持续缩小——从数千支降至数百支，部分自体细胞治疗产品甚至达到“一批一患者”的单例次生产 [2]。有数据显示，2022 年全球共开展了超过 2000 项涉及 ATMP 的临床试验，较上年增长 13%[1]。这些产品因其独特的生产要求，通常以小批量而非大规模生产的方式制造。与此同时，罕见病药物研发项目的增加进一步推动了小批量、多品种的生产需求 [1]。

ISPE（国际制药工程学会）在专题网络研讨会上指出，高混合、小批量生产正在重塑制药生产格局：更短的批次、更频繁的换产、日益增长的监管要求，使传统方法下的灯检更加复杂且效率更低 [3]。传统灯检体系以大批量、少换产为设计基准，直接应用于 HMLV（HighMix, Low-Volume，高混合、低批量生产）场景时面临三重矛盾：

● 多规格兼容——同一产线需在注射器、卡式瓶、西林瓶等多种容器间切换，跨规格更换涉及大量机械部件调整；
● 换产效率——频繁换产导致停机时间累积，设备综合效率严重受损；
● 小批量经济性——为每个品种配置专用设备投资回报周期过长，人工目检则面临一致性与数据完整性局限。

上述矛盾的核心在于：现有灯检设备的设计基准与新兴生产模式的实际需求之间存在结构性错配。本文以此为切入点，以柯尔柏（Körber）于 2026 年 5 月在interpack 展会上发布的 ALVA 高灵活全自动灯检机为例，探讨面向 HMLV 场景的灯检系统技术架构及其应用可行性。

Part2
系统设计逻辑：从刚性与专用走向柔性与通用

2.1
模块化设计作为柔性自动化的基础

ALVA 灯检机的技术基础可追溯至 ESSERT Robotics 的 MicroFactory 平台 [4-5]。该架构的核心理念是将复杂生产系统分解为独立的标准化工艺模块，每个模块聚焦于单一工序。这种“一个工序，一个模块”的设计逻辑使生产线重组、扩展和规格更换的复杂度显著降低。ESSERT MicroFactory 此前已在全球制药行业部署超过 450 个自动化模块，广泛应用于药品生产质量管理规范（Good Manufacturing Practice，GMP）监管的制药环境 [4]。该平台曾荣获 FANUC 创新奖及 RAYA 最佳创新奖等多个行业奖项 [5]。

ALVA 灯检机将该架构方法论引入灯检工序 [6]，将灯检流程拆解为物料传输、容器定位、多角度成像、缺陷判别、良品分拣等独立功能单元，以模块化形式集成于统一的设备平台。这一架构选择带来的直接影响体现在两个方面：其一，各模块可独立调试与验证，降低整机集成复杂度；其二，规格更换时仅需调整与容器直接接触的末端执行器及对应导轨，无需改动整体设备结构。

2.2
检测工位布局与成像策略

ALVA 灯检机的检测工位数量可达 14 个（含翻转倒置模块），覆盖外观缺陷、装量、颜色、透明度、胶塞完整性等缺陷类别 [6]。全部检测工位集成于检测旋转塔内，包括瓶盖检测、侧壁检测、多个颗粒物检测工位、胶塞检测工位及翻转倒置模块，无需额外外挂功能模块。这一设计的工程意义在于减少设备外围附件数量，简化安装定位与维护校准工作量。

设备检测速度设定为最高 20 支 /min。相较于传统高速灯检机（通常为 100 ～ 600 支 /min），该指标在绝对数值上较低。该指标数值较低的原因在于其设计逻辑基于不同的优化目标：高速灯检机的设计基准是单位时间处理量最大化，其代价是对容器在检测工位的停留时间有严格限制；ALVA 灯检机的设计优化目标为 HMLV场景下的检测可靠性与换产灵活性，速度设定充分考虑了小批次生产的实际通量需求——以一批次 200 支计算，20 支 /min 的检测速度可在 10 min 内完成全部检测。系统采用间歇式运行策略，容器在检测工位可短暂停留，有利于延长单帧曝光时间以提升图像信噪比，便于实现容器的旋转与多角度成像。

Part3
快速换产能力的技术实现路径

3.1
机械层面的精简

ALVA 灯检机采用单机器人夹具进行样品传输与定位，每个夹具由独立驱动控制。与采用多轴分度盘或复杂凸轮机构的传统方案相比，单机器人夹具架构将规格件更换时需手动调校的机械接触点大幅减少。机械调校点的减少直接降低了换产操作的复杂度和对操作人员经验的依赖。

3.2
软件层面的解耦

换产流程包含软件维度的切换操作。检测参数（光照强度、相机增益、检测感兴趣区域等）以配方文件形式预存于系统数据库中。规格切换时，操作人员通过人机界面调用对应配方，系统自动完成全部成像参数与判别阈值的加载。ESSERT 的 MicroFactory 平台采用软件驱动的架构，可最大限度减少手动格式调整，在几分钟内实现不同容器变体之间的自动化换产 [4]。这种软硬件解耦的设计使换产总时间（含机械更换、配方调用、快速验证）可控制在 30 min 以内。柯尔柏技术销售副总裁 Rupert Depner 指出：“有了 ALVA，我们正将全自动检测带到最需要它的地方之一——在频繁换版和小批量的 HMLV 环境中。尤其是在临床试验和 CDMO 场景中，以及在个性化医疗和 ATMP 领域，ALVA 支持快速换产，同时保持稳定的性能以及高质量和合规性。”

3.3
模块化验证对换产效率的间接贡献

在 GMP 生产环境中，设备规格更换后通常需要一定程度的再验证。而模块化的验证概念允许各工艺模块在集成至整机前单独完成工厂验收测试（FAT）和性能确认（PQ）。当已验证的模块在新产线中重新组合应用时，其核心检测性能的验证数据可部分继承，扩展产线时仅需验证新增模块，显著减少再验证工作量。

Part4
自动化检测的数据完整性优势

人工灯检在制药行业中有长期应用历史，《中国药典》和《美国药典》（USP）均对其操作环境、光照度和检查时间有明确要求。但人工灯检存在三项固有局限：检测结果受操作人员视力、疲劳程度和注意力波动影响；检测结果依赖主观判断记录，数据颗粒度和可追溯性不足；小批量、多品种场景下，操作人员需频繁适应不同容器特征，训练成本增加。

全自动灯检系统通过标准化成像条件和算法化判别逻辑，在上述方面具有理论优势。ALVA 灯检机的检测工位布局实现对每个容器的多角度成像，配合固定判别算法，输出结果具有可重复性，且可形成完整检测日志与审计追踪，满足 21 CFR Part 11 等数据完整性法规要求 [7]。

Part5
应用场景与经济性分析

5.1
典型应用场景

ALVA 灯检机的技术参数与设计目标决定了其典型应用场景集中于：临床试验用药生产——多品种、小批次，每支试验用药质量追溯要求极高；合同研发生产组织（Contract Development and Manufacturing Organization，CDMO）多客户服务——频繁的客户和产品切换，设备利用率直接决定盈利能力；ATMP 与罕见病药物生产——批次小、单品价值高，对检测可靠性的要求高于对检测速度的要求。ALVA 灯检机能够覆盖临床开发至商业化生产的各阶段，随着生产规模的增长保持一致的检测性能。

5.2
经济性简析

从设备投资回报角度，ALVA 灯检机的经济性论证基于以下逻辑：其一，以一台设备覆盖多种容器类型，减少设备采购数量与车间占用面积。以典型 CDMO 场景测算，若需兼容西林瓶和预充式注射器两种容器，传统方案通常需多台独立灯检机；单台 ALVA 可在同一设备平台完成切换检测，设备购置成本与安装空间需求均有实质性降低。其二，换产时间的缩短提高了设备可利用时间，对换产频次较高的生产环境，每次节省的换产时间可转化为可用生产时间。其三，单次自主运行时间最长可达 32 min，减少了操作人员频繁介入，也降低了人为操作带来的污染风险。

Part6
结语

个性化医疗与先进疗法的产业化推进，使制药生产的高混合、小批量特征从过渡状态逐步转变为常态 [1]。灯检工序作为药品上市前的质量把关环节，其设备选型与技术路线需与上游生产模式相匹配。本文所探讨的由柯尔柏研发上市的 ALVA 灯检系统，通过模块化机器人架构和软硬件解耦设计，为 HMLV 生产环境下的灯检需求提供了一种解决思路。其技术核心在于以检测速度的部分让步换取规格切换的灵活性和检测结果的一致性，从而在小批量生产场景中形成可接受的技术 - 经济平衡。从制药4.0 的发展趋势来看，灯检设备的智能化演进将沿着深度学习算法在缺陷识别中的应用与生产执行系统的数据闭环反馈两个方向深化。ALVA 灯检机预留的 AI 接口和模块化数据架构为此类升级提供了坚实的技术基础。

参考文献
[1] Pharmaceutical Manufacturer Media. Roundtable:Pharma trends for 2024[EB/OL]. 2024.https://pharmaceuticalmanufacturer.media/pharma-manufacturingnews/latest-pharmaceutical-manufacturing-news/roundtablepharma-trends-for-2024/.
[2] EMA. Quality innovation group (QIG)–current scientific understanding and regulatory perspective on personalised medicines[EB/OL]. https://www.ema.europa.eu/en/documents/report/meeting-report-quality-innovation-group-qig-listenlearn-focus-group-llfg-personalised-medicines_en.pdf.
[3] ISPE. Mastering visual inspection in high-mix, low-volume pharma production[EB/OL]. ISPE Webinar.