Интеллектуальная система информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных препаратов

На правах рукописи

Таптунов Виталий Николаевич

Интеллектуальная система информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных препаратов

05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации

(в химических технологиях, нефтехимии)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Иваново – 2012

Работа выполнена в Российском химико-технологическом университете им. Д.И. Менделеева.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Дорохов Игорь Николаевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Ивашкин Юрий Алексеевич

доктор технических наук

Волынский Владимир Юльевич

Ведущая организация ФГУП “Государственный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский институт химических реактивов и особо чистых химических веществ “ИРЕА”

Ведущая

Защита состоится 16 января 2012 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.063.05 при Ивановском государственном химико-технологическом университете по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф.Энгельса, д.7. Тел.(4932) 32-54-33. Факс: (4932) 32- 54-33. E-mail: [email protected].

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО "Ивановский государственный химико-технологический университет" по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф.Энгельса, д.10.

Автореферат разослан “____” _________________ 2011г.

Учёный секретарь

совета Д 212.063.05

д.ф.-м.н. Зуева Г.А.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. За последние два десятилетия Россия значительно утратила собственный научный потенциал в разработке и постановке на производство новых фармацевтических препаратов. Технологии, которыми располагают отечественные производители, являются во многом устаревшими и энергоёмкими. Вследствие этого отечественная химико-фармацевтическая промышленность оказывается неконкурентоспособной на рынке. Следует отметить низкий уровень инноваций и технологий, используемых при разработке и производстве лекарственных средств. Многие трудности современной российской химико-фармацевтической индустрии связаны с глубоким системным кризисом, охватившим всю отечественную экономику начиная с середины 1980-х годов прошлого века, и из которого она стала постепенно выбираться лишь в последние несколько лет. Последствиями этого кризиса являются деградация материально-технической базы, резкое снижение научно-исследовательских разработок, разрыв кооперационных цепочек разработчиков и производителей, количественное и качественное ухудшение кадрового обеспечения химико-фармацевтической промышленности.

В настоящее время использование интеллектуальных систем является необходимым условием эффективной работы промышленных предприятий. Фармацевтические заводы и фабрики нуждаются в оперативном получении информации, ее обработке и использовании результатов ее анализа в процессе своей деятельности. Разработка полноценной системы управления информацией на фармацевтических предприятиях представляет собой ключевой шаг к выводу производства на уровень международных стандартов. При этом проектирование технологических схем производства лекарственных препаратов – один из наиболее важных и длительных этапов технической подготовки фармацевтического производства.

Несмотря на значительные достижения в области искусственного интеллекта на данный момент разработчику крайне сложно работать с большими массивами информации по оборудованию и методологиям проектирования технологических схем производства. Разработка новых проектных решений – процесс длительный и трудоемкий, требующий моделирования, проведения экспериментов, тестирования опытных образцов. В таких условиях добиться ускорения процесса разработки и внедрения новых идей, технологических решений, оборудования и схем в промышленность возможно при использовании компьютерных систем, анализирующих накопленный опыт процесса проектирования.

На данный момент существует необходимость классифицировать и систематизировать знания в данной области химической технологии, создать эффективные инструменты представления знаний и поиска необходимой информации для выбора оборудования.

Таким образом, задача разработки и создания интеллектуальной системы, позволяющей выбрать оборудование и проектировать технологическую схему производства твердых лекарственных форм, опирающаяся на экспертную систему и широкую информационную базу знаний в области химико-фармацевтического производства, имеет актуальное научное и практическое значение.

Основные научные исследования и сбор информации выполнены в соответствии со Стратегией развития фармацевтической промышленности Российской Федерации до 2020 года утвержденной приказом Министерством промышленности и торговли № 965 от 23 октября 2009г. и реализацией проекта РХТУ им. Д.И. Менделеева совместно с Международным учебно-научным центром трансфера фармацевтических и биотехнологий.

Цель работы. Основной целью диссертационной работы является разработка интеллектуальной системы информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных препаратов и апробация ее работы на примере подбора оборудования и проектирования технологической схемы для известного твердого лекарственного препарата.

Научная новизна. Предложен подход к созданию интеллектуальной системы информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных препаратов, позволивший объединить и совместно использовать экспериментальные данные, экспертные оценки и справочную информацию. Разработаны и реализованы оригинальные алгоритмы для управления процессом проектирования технологических схем, обеспечивающие совместное функционирование разных модулей интеллектуальной системы. Создана интеллектуальная система информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных форм, экспертной частью которой являются модуль синтеза схем производства и модуль подбора оборудования, позволяющий подбирать аппараты с учетом выбранной лекарственной формы, заданной производительности и энергопотребления технологической линии химико-фармацевтического производства.

Практическая значимость. Интеллектуальная система позволяет значительно уменьшать временные и трудовые затраты на поиск информации для решения ряда задач, возникающих при разработке новых технологий и схем производства твердых лекарственных форм. При разработке серверной части системы была выбрана веб-технология, основанная на связке языка программирования PHP, веб-сервера Apache и СУБД MySQL. В качестве инструмента разработки клиентской части системы была выбрана среда программирования Microsoft Visual Studio с ипользованием языка C# и технология HTML дополненная возможностями JavaScript, Ajax, Flash, ActiveX, Java. Создан информационный портал «Pharmsystem.ru», находящийся в свободном доступе в сети Internet. Система успешно функционирует в научно-исследовательских центрах партнеров по проекту, которые занимаются вопросами ее внедрения. Разработанная информационно-программная среда внедрена и используется в РХТУ им. Д.И. Менделеева. Система может использоваться в качестве тренажера при обучении студентов, и проведении курсов повышения квалификации для технологов.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на следующих международных конференциях: 19th International Congress of Chemical and Process Engineering (CHISA-2010) 28 August – 1 September. 2010, Prague - Czech Republic.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликованы 7 печатных работ, в том числе 4 статьи в журналах, предусмотренных перечнем ВАК, получены 2 авторских свидетельства.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы. Материалы работы изложены на 155 страницах машинного текста, включая 31 рисунок, 5 таблиц, список литературы состоит из 161 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1.

В первой главе был проведен обзор существующих литературных источников по теме диссертации. Описаны основные модели представления данных и перечислены преимущества реляционной структуры данных. Проведена классификация интеллектуальных систем, выделены виды систем, рассмотрены их свойства, их качества и задачи, которые они решают.

Выявлены отличительные особенности химико-фармацевтической отрасли, как объекта исследования. Проведен обзор основных баз данных в химико-фармацевтической области. Представлен анализ существующих информационных систем, содержащих информацию о лекарственных веществах, технологиях производства лекарственных средств, производителях фармацевтических препаратов и оборудования.

На основании проведенного анализа, в соответствии с целью диссертации, сформулированы задачи работы и намечены этапы их решения.

Глава 2.

Вторая глава посвящена системному анализу в химико-фармацевтической отрасли, описаны сущность и принципы системного похода при решении задач подбора технологий и схем для производства лекарственных форм. Проведен анализ крупных отечественных и зарубежных производителей фармацевтического оборудования. Изучены основные требования, предъявляемые к современному технологическому оборудованию, предназначенному для производства твердых лекарственных форм.

Исследован процесс проектирования интеллектуальной системы и выделены информационные объекты химико-фармацевтической отрасли. Проведена классификация твердых лекарственных форм и проанализированы существующие классификации оборудования и технологий производства твердых лекарственных форм. Анализ информации об оборудовании, используемом на фармацевтических предприятиях ведущих отечественных и зарубежных производителей, позволил выделить основные классы аппаратов, используемых в фармацевтическом производстве.

Рис. 1. Основные этапы, стадии и оборудование производства твердых лекарственных форм.

Рассмотрен поэтапный технологический процесс производства твердых лекарственных форм с анализом всех стадий производства – санитарной подготовки производства, процесса подготовки сырья и материалов, стадии формования, обеспылевания, и завершающие стадии фасовки и упаковки.

Глава 3.

В третьей главе были рассмотрены предпосылки к созданию информационно-программной среды для разработки технологических схем производства твердых лекарственных форм, структура и способы построения интеллектуальной системы.

Проведен анализ методологии проектирования технологических схем. Отмечено, что, несмотря на большое разнообразие технологических процессов, рабочих сред, давлений, температур и других параметров, в проектировании технологических схем можно выделить много общего. Проанализирована необходимая нормативно-техническая документация, используемая в производстве лекарственных препаратов.

Структура разработанной информационной среды включает в себя ряд взаимосвязанных информационных и программных компонентов, совместное функционирование которых позволяет решать поставленные перед системой задачи.

К информационным компонентам системы относится база данных среды, содержащая информацию об оборудовании, лекарственных формах и технологических процессах фармацевтического производства.

Программное ядро среды разрабатывалось с учетом требований, предъявляемым к современным интеллектуальным системам: открытости, обеспечению поддержки модульной структуры, масштабируемости, безопасности и максимальной дружественности для конечного пользователя. Также, принималась в расчет необходимость обеспечения одновременного доступа большого количества пользователей к информации, хранящейся в модулях данных среды.

Разработанная информационно-программная система имеет классическую трехзвенную архитектуру «клиент-сервер». Логика функционирования программной части среды содержится в программных модулях среды, полностью расположенных на стороне веб-сервера. Клиентское рабочее место (компьютер пользователя) не нуждается в установке дополнительных программных компонентов для корректного функционирования программных модулей среды.

Программные модули, являющиеся программами-сценариями на языке PHP (web-scripts) обеспечивают все базовые и дополнительные функции, необходимые пользователю для работы с данными, содержащимися в информационных блоках среды. К таким функциям относятся добавление, изменение и удаление информации в базе данных среды, функции контроля и регулирования доступа к различной информации, содержащейся в информационных блоках среды. Также, программные модули среды обеспечивают важнейшую функциональность связывания данных и обеспечения контекстного и параметрического поиска информации по запросам пользователей.

Таким образом, технологическая схема среды обеспечивает модульную структуру среды, масштабируемость и возможность доступа практически неограниченного количества пользователей к информации, содержащейся в соответствующих блоках среды. На основании этого можно сделать вывод, что разработанная информационно-программная среда соответствует перечню требований, предъявляемых к интеллектуальной системе информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных форм.

Глава 4.

В четвертой главе были разработаны программные модули системы.

Модульная структура интеллектуальной системы представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Общая структура системы.

Ядром системы является модуль обслуживания и хранения технологических схем, в котором сосредоточена основная логика работы. Ядро имеет универсальное хранилище, что позволяет одновременно работать с несколькими технологическими схемами. Для разработки новых схем служит модуль синтеза схем производства. Модуль подбора оборудования необходим для выбора аппаратурного оформления схем производственного процесса. Два этих модуля являются экспертной частью системы. Для взаимодействия с пользователем, файловой системой компьютера и другими программами служат модули визуализации данных и ввода-вывода информации. Модуль расписания работы оборудования способен визуально отображать последовательность процесса производства во времени (в виде диаграммы Ганта). Для поиска технологического оборудования и его производителей, просмотра описания и характеристик аппаратов, а также технологических стадий, на которых аппарат может использоваться, разработан информационно-поисковый модуль. Взаимодействие с базой данных осуществляется через модуль работы с базой данных, служащий для быстрого построения и эффективной обработки запросов, а также представления результатов этих запросов в виде, удобном для использования в остальных модулях системы. Модуль работы с базой данных совместно с самой базой данных представляют подсистему хранения данных.

Каждый модуль разрабатывался в соответствие с методом объектно-ориентированного программирования, позволяющим осуществлять наиболее быструю и эффективную разработку и поддержку крупных программных систем. При этом при программной реализации были использованы типовые решения (шаблоны проектирования), главной пользой которых является то, что они представляют описание решения целого класса абстрактных проблем. Таким образом, за счёт шаблонов производится унификация терминологии, названий модулей и элементов проекта.

Ядро системы позволяет работать с технологическими схемами на различных уровнях обработки данных (рис. 3).

На самом высоком уровне технологическая схема представляет собой целостный объект, который можно передать в другие модули для обработки или длительного хранения. Такой подход позволяет использовать внутри ядра в качестве хранилища схем простой список и использовать встроенные механизмы манипуляции списками для реализации операций добавления/удаления схем. Связь ядра с другими модулями системы осуществляется только через этот уровень, нижележащие уровни ядра скрыты от остальных модулей.

На уровне блоков схема уже не является целостным объектом, а представляет собой последовательность блоков, где каждый блок отвечает за определённый этап в производстве готовой лекарственной формы. Для работы с технологическими схемами производства твёрдых лекарственных форм достаточно четырёх блоков, причём блок грануляции может отсутствовать.

Уровень аппаратов позволяет работать с такими данными, как характеристики оборудования (производительность, одновременная загрузка, полезный объём, мощность, габаритные размеры и пр.). Каждый аппарат связан с соответствующим блоком на вышележащем уровне и технологическими стадиями на нижележащем уровне. При этом допускается связь одного аппарата с несколькими технологическими стадиями (если такой аппарат позволяет совмещать в себе несколько процессов).

Рис. 3. Уровни обработки данных в ядре системы при работе с технологическими схемами.

На уровне технологических стадий (процессов) происходит расчёт требуемой загрузки выбираемых на стадии аппаратов, исходя из размера партии продукции. Загрузка в аппарат рассчитывается последовательно, начиная с конца технологической схемы, по следующей формуле:

, где Gi – загрузка материала [кг] на i-ой стадии, Wi,j – весовой коэффициент связи между i-ой и j-ой стадиями (), показывающий долю полупродукта, поступающую на i-ую стадию из j-ой. Gj – загрузка на j-ой (последующей) стадии [кг], Xi – выход полупродукта на i-ой стадии. Загрузка на последнюю стадию схемы рассчитывается по формуле:

, где Gn – загрузка материала на последней стадии [кг], G – размер партии готовой продукции [кг], Xi – выход продукта на последней стадии.

Взаимодействие с базой данных осуществляется посредством SQL-запросов. Поскольку SQL не является языком программирования, то использование SQL-запросов в чистом виде для работы с базой данных может привести к существенным проблемам, так как знание о структуре базы данных распределяется по всем модулям системы. Для решения этого вопроса разработан специальный модуль, через который осуществляется любая работа с базой данных. Такой модуль содержит набор специальных классов (шлюзов), при этом объект (экземпляр класса) выступает в качестве шлюза между данными в приложении и в базе данных.

Один объект работает сразу со всеми записями в таблице и содержит все запросы SQL для доступа к отдельной таблице: выборка, обновление, вставка, удаление. Остальной код, для взаимодействия с БД, обращается к методам объекта шлюза.

Любой запрос теперь формируется методами соответствующих классов, и гибкость системы значительно повышается, так как каждый объект-шлюз скрывает в себе всю информацию о внутренней структуре своей таблицы.

Глава 5.

В пятой главе была проверена работоспособность системы на примере проектирования технологической линии для производства известной твердой лекарственной формы и продемонстрирован пользовательский интерфейс системы.

Основная задача проектируемой интеллектуальной системы – подбор оборудования для химико-фармацевтических производств, конечным результатом работы такой системы будет готовая технологическая схема, представляющая собой аппараты, соответствующим образом связанные между собой материальными потоками.

Процесс получения готовой технологической схемы делится на два ключевых этапа: синтез схемы производства и подбор оборудования для неё. На первом этапе происходит синтез схемы производства лекарственной формы, выбранной пользователем из списка доступных твёрдых лекарственных форм. Для эффективной работы системы часто необходимо ввести некоторые параметры, сужающие область выбора оборудования (например, размер партии продукции, масса таблетки или размер капсулы, технологические и физико-химические параметры лекарственных веществ, входящих в состав лекарственной формы и т.п.).

Руководствуясь полученными данными и используя знания о предметной области (в данном случае речь идёт о технологии химико-фармацевтических производств) система предлагает схему производственного процесса, представляющую собой набор технологических стадий, соответствующим образом связанных между собой материальными потоками. На рисунке 4 приведён пример схемы процесса производства таблеток без покрытия.

Второй этап заключается в анализе каждой технологической стадии и подборе аппаратов, наиболее подходящих для использования на этой стадии и обеспечивающих высокое качество получаемого продукта и соблюдение установленного регламента, как в рамках рассматриваемого процесса, так и в контексте всего производства. При этом необходимо учитывать, что некоторые аппараты позволяют совмещать несколько технологических стадий.

Из полученного списка аппаратов пользователь может выбрать тот, который, на его взгляд, является оптимальным для использования на рассматриваемой технологической стадии. При этом пользователю представляется описание и подробные характеристики каждого аппарата из списка.

Для формализации знаний о предметной области была использована продукционная модель, при этом продукционные правила были распределены по четырём блокам. Такой подход позволяет создавать сложные схемы производства на основе более простых (рис. 4). Так схема производства микрогранул может быть создана путём добавления недостающих стадий в схему производства порошков, а схема производства таблеток может быть создана на основе схемы производства микрогранул путём добавления стадии прессования после стадии сушки.

Продукционные правила, входящие в состав блоков позволяют решить вопрос какие стадии необходимо добавлять, чтобы получить схему, позволяющую выпускать продукцию с заданными характеристиками, например в блок грануляции входит следующие продукционные правила:

PR1: ЕСЛИ «прессуемость порошков – низкая»

И «лекарственная форма – таблетки»

ТО «использовать грануляцию перед прессованием»

PR2: ЕСЛИ «тип грануляции – влажная»

ТО «добавить в схему стадию увлажнения»

И «добавить в схему стадию грануляции»

И «добавить в схему стадию сушки»

Рис. 4. Принцип синтеза сложных схем производства на основе более простых.

Процесс синтеза схем можно также наглядно представить в виде алгоритма (рис. 5).

С помощью такого алгоритма можно визуально проследить весь процесс синтеза схем производства, а также работу некоторых продукционных правил. Такой алгоритм позволяет получать схемы производства любой твёрдой лекарственной формы с учётом многих технологических аспектов.

Варианты технологического применения аппарата определяются его конструктивными особенностями и могут быть поставлены в зависимость от класса рассматриваемого аппарата, а также свойств сырья и полупродуктов. Такого рода знания удобно формализовать в виде семантической сети, позволяющей связать аппараты, варианты их технологического применения.

Для каждой стадии схемы производства происходит выборка аппаратов и процессов из соответствующих таблиц базы данных. С использованием семантической сети анализируются технологические решения аппаратов, выбирается список оборудования, подходящего под рассматриваемую стадию. Затем каждый аппарат из списка проверяется на соответствие по производительности и временным режимам работы.

Аппараты, которые могут обеспечить нормальное протекание процесса, а также те аппараты, которые могут обеспечить заданную производительность на стадии и установленный размер партии готовой продукции, добавляются в результирующий список аппаратов (рис. 6).

Рис. 6. Алгоритм подбора оборудования.

Процесс выбора оборудования и переход от схемы производства к технологической схеме протекает циклично (для всех стадий схемы).

Практическая применимость и эффективность разработанной программно-информационной среды была опробована на решении тестовой практической задачи. В качестве примера был выбран противогрибковый препарат А, выпускаемый одной из российских фармацевтических компаний.

Сравнительные характеристики оборудования цеха и оборудования, подобранного системой, представлены в таблице 1.

Если сравнить оборудование цеха и оборудование, подобранное системой, то можно увидеть, что аппараты по характеристикам практически совпадают, при этом оборудование подобранное системой более энергоэффективно. Следовательно, можно сделать вывод, что система справилась с поставленной задачей.

Таким образом, интеллектуальная система «Pharmsystem» позволяет решать задачу выбора технологических схем производства твердых лекарственных препаратов и облегчать работу инженеров-конструкторов при создании новых технологий. Предложенная система и описанные алгоритмы могут быть применены для решения других задач проектирования, как в фармацевтической, так и других отраслях промышленности.

Таблица 1.

Сравнительные характеристики оборудования цеха и оборудования, подобранного системой «Pharmsystem»

Стадия	Оборудование цеха	Оборудование, подобранное системой
Измельчение	Мельница MP-100 POWDER Производительность 40 кг/ч; фракция полученного порошка 50-200 микрон; мощность 2 кВ/ч	Мельница SUPER CLEAN MILL – 2. Производительность 40 кг/ч, фракция полученного порошка 20-200 микрон, мощность 1,8 кВ/ч
Гранулирование	Смеситель - гранулятор СГ-60 Мощность 14 кВ/ч, Одновременная загрузка 60 кг.	Высокоскоростной смеситель-гранулятор KSM – 50. Одновременная загрузка 50 кг, мощность 11 кВ/ч, скорость вращения 3400 об/мин
Прессование	Ротационный таблет-пресс Xpress Производительность 300000 табл/ч; рабочее давление (max) 5000 кг/см2; мощность 11 кВ/ч	Таблет-пресс KSTM-2141 Производительность 300000 табл/ч; рабочее давление (max) 10000 кг/см2; мощность 10 кВ/ч

выводы

1. Проведён системный анализ предметной области, определены технологические стадии, охватывающие весь цикл производства твердых лекарственных форм и основные классы применяемого оборудования.
2. Разработаны методы и алгоритмы синтеза схем производства твердых лекарственных препаратов и подбора оборудования для них.
3. Разработана интеллектуальная система информационной поддержки выбора технологических схем производства твердых лекарственных форм. Созданы гибкая и масштабируемая архитектура информационной системы, структура базы данных, структура семантической сети для подбора оборудования с учётом условий проведения процесса и свойств участвующих в процессе веществ.
4. Создан информационный портал «Pharmsystem», находящийся в свободном доступе в сети Internet. Система успешно функционирует в научно-исследовательских центрах партнеров по проекту, которые занимаются вопросами ее внедрения.
5. Созданная интеллектуальная система апробирована на примере подбора оборудования и проектирования технологической схемы для известного твердого лекарственного препарата. Если сравнить оборудование цеха и оборудование, подобранное системой, то можно увидеть, что аппараты по характеристикам практически совпадают, таким образом, система справляется с поставленной задачей, что подтверждает её работоспособность и позволяет делать выводы о значительной экономии времени и сокращении затрат на проектирование технологических процессов в дальнейшем.
6. Система может использоваться в качестве тренажера при обучении студентов, и проведении курсов повышения квалификации для технологов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Таптунов В.Н., Дорохов И.Н., Батин С.Э., Матасов А.В. Методология проектирования технологической схемы и алгоритм подбора оборудования для малотоннажного производства твердых лекарственных форм // Химическая промышленность сегодня. 2011. № 8. С. 49-56.

2. Таптунов В.Н., Гусева Е.В., Батин С.Э. Концептуальный дизайн технологических схем малотоннажных химико-фармацевтических производств с помощью информационной интеллектуальной системы // Химическая промышленность сегодня. 2010. № 2. С. 51-56.

3. Таптунов В.Н., Батин С.Э., Гусева Е.В. Информационный портал для подбора оборудования «PHARMSYSTEM» // Программные продукты и системы. 2009. № 1. С. 68-69.

4. Таптунов В.Н., Екимов С.Д., Гусева Е.В. Информационная интеллектуальная система для разработки схем производства твердых лекарственных форм // Программные продукты и системы. 2008. № 4. С. 160-161.

5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ // № 2009614031. Таптунов В.Н., Батин С.Э., В.Н. Гусева Е.В, Матасов А.В. Дата регистрации 30 июля 2009г.

6. Свидетельство о государственной регистрации базы данных // № 2009620401. Таптунов В.Н., Батин С.Э., Екимов С.Д., Ершова А.Н. Дата регистрации 5 августа 2009г.

7. Taptunov V. N., Guseva E. V., Batin S. E., Zhukov D. J., Matasov A. V. Information intellectual system for conceptual design of technological schemes for solid dosage forms production // 19th International Congress of Chemical and Process Engineering CHISA’2010. Prague, Czech Republic. P5.132.