【摘 要】
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在中药工业数字化转型进程中，如何高效治理和分析工业数据，科学挖掘并利用其中蕴藏的有价值信息来指导中药生产制造，一直是中药制药领域的研究热点和应用难点。该研究针对中药制药工艺较为粗放、产品质量一致性有待提高等现状，将贝叶斯网络、卷积神经网络、帕累托多目标优化算法等先进计算工具与Shewhart控制图、过程性能指数等精益六西格玛分析工具相结合，提出一种可深入挖掘历史工业数据，指导制药工艺持续改进的策略
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目（2019C02100）； 国家“重大新药创制”科技重大专项（2018ZX09201011）；
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在中药工业数字化转型进程中，如何高效治理和分析工业数据，科学挖掘并利用其中蕴藏的有价值信息来指导中药生产制造，一直是中药制药领域的研究热点和应用难点。该研究针对中药制药工艺较为粗放、产品质量一致性有待提高等现状，将贝叶斯网络、卷积神经网络、帕累托多目标优化算法等先进计算工具与Shewhart控制图、过程性能指数等精益六西格玛分析工具相结合，提出一种可深入挖掘历史工业数据，指导制药工艺持续改进的策略，并以去壁灵芝孢子粉生产制造过程为研究载体进行验证。通过该策略优化，获得了可使去壁灵芝孢子粉水分、细度、粗多糖和总三萜等关键质量属性的过程性能指数■均不小于1.33的关键参数可行区间组合。结果表明，该方法具有较高的工业应用价值，为中药生产工艺的持续改进提供了实用方法。
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