Was können Sie mit neuen Analyseplänen erreichen?
Herkömmliche Life Sciences-Systeme sind so aufgebaut, dass ein bestimmtes Ergebnis mit einer streng geregelten Methodik erreicht werden soll – und das funktioniert gut. Die generierten Daten werden zu Compliance-Zwecken in der Regel als Electronic Batch Records (EBR) gespeichert und können von Data Scientists zur Analyse und Prozessoptimierung herangezogen werden.
Ganz anders sieht dies bei den neu entstehenden Analyse-Rahmenplänen aus, denn sie stellen Werkzeuge bereit, mit denen nicht nur der Datenzugriff deutlich erleichtert wird, sondern auch versteckte Beziehungen zwischen Datenquellen in Echtzeit aufgedeckt werden.
Wie wir wissen, lassen sich mit digitalen Tools individuell von einem Bediener, einem Werkstoff oder einer Maschine generierte Daten erfassen. Das ist jedoch nur ein Aspekt. Nun können Daten kombiniert und im Kontext zu den Ereignissen im Umfeld dargestellt werden.
Die Datenkontextualisierung verbessert die Gesamtintegrität des Chargenprotokolls – und damit die Geschäftsergebnisse in Echtzeit.
Wie das funktioniert?
Aktuelle Plattformen bieten Tools zur Datenwiederherstellung und -speicherung, die eine einfache Datenerfassung über mehrere Geräte und Systeme hinweg gewährleisten. Darüber hinaus beinhalten sie Analysetools, die verwandte Daten intelligent zusammenführen, um umfassende, digital integrierte Prozessaufzeichnungen zu erhalten.
Hinzu kommt, dass diese Analysemodule ganz neue Wege der Datenverbindung einschlagen – und individuell zugeschnittene Echtzeit-Dashboards und -Berichte bereitstellen, die neue Einblicke auf jeder Ebene der Organisation eröffnen.
Moderne Analyseplattformen ermöglichen den Abruf, die Integration und die Kontextualisierung von Daten, die von Quellen stammen, die bisher nicht in einem Chargenprotokoll berücksichtigt wurden, z. B. Temperatur und Luftfeuchtigkeit im Gebäude oder Material-Hängezeit. Auch lassen sich mit ihnen gezieltere Abhilfemaßnahmen bei Ausnahmezuständen in Echtzeit festlegen. Ein Data Scientist muss nicht hinzugezogen werden.
Der Einfluss neuer Technologien in der Industrie macht sich jedoch nicht nur in dieser Hinsicht bemerkbar. Letztendlich liefern kontextualisierte Daten die Basis für dynamische Machine Learning-Modelle, die auf präskriptiven Ansätzen zur Optimierung von Prozessergebnissen beruhen.
Stellen Sie sich ein System vor, das den gesamten Betrieb überblickt und das Personal in Ausnahmesituationen warnt. Ein System, das die Produktqualität überwacht und Ursachenforschung betreibt, ohne auf Laborergebnisse zu warten. Maschinelles Lernen ist der Schlüssel zu all dem.
Wo fangen Sie an?
Während die neuesten Errungenschaften sehr vielversprechend für die Life Sciences-Branche sind, können die ersten Schritte zu ihrer Implementierung eine Herausforderung darstellen. Sie können sich diesen Prozess jedoch erleichtern, indem Sie:
- Eine langfristige Strategie rund um die Aspekte Datenintegrität und Digitalisierung einrichten. Denken Sie daran, dass Ihre Strategie aufgrund des raschen technologischen Wandels flexibel genug sein muss, um neuen Entwicklungen Rechnung zu tragen. Entwickeln Sie eine Vision mit dem Wissen, dass sich diese Vision verändern wird.
- Sichern Sie sich die Unterstützung der Geschäftsleitung. Es ist entscheidend, dass Sie die Geschäftsführung frühzeitig einbeziehen und festlegen, wie sich die Kapitalrendite (ROI) berechnet. Beachten Sie, dass der traditionell gewichtete Ansatz zur Berechnung der Kapitalrendite möglicherweise nicht zu 100 % anwendbar ist.
- Bedienen Sie sich einer „Sprint“-Mentalität in Bezug auf neue technologische Entwicklungen. Fokussieren Sie sich auf effiziente 6- bis 10-wöchige Testläufe, die schnelle Lernkurven ermöglichen – und legen Sie Prüfpunkte mit minimalem Investitionsaufwand in Zeit und Geld fest.
- Wählen Sie eine skalierbare, flexible Basis. Entscheiden Sie sich für einen Partner, der bei der Nutzung von Digitaltechnik einen flexiblen, ganzheitlichen Ansatz verfolgt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Partner Lösungen bereitstellen kann, die Daten in konsistenter Weise verarbeiten – und skalierbar sind, sodass sie die gewünschten Ergebnisse in Ihrem gesamten Netzwerk liefern.
- Machen Sie Ihre Hausaufgaben. Bevor Sie einen Technologieanbieter beauftragen, dokumentieren Sie Ihre vorhandene Infrastruktur, Ihre Prozessabläufe und Ihre aktuellen geschäftlichen Herausforderungen und Lücken. Die Vorbereitung auf das erste Treffen ist eine wichtige Übung, mit der sich der zeitliche Aufwand um ein Drittel oder mehr verringern lässt.
Gehen Sie den nächsten Schritt und erfahren Sie mehr über die digitale Transformation in der Life Sciences-Branche.
