¿Sufre de sobrecarga de datos? Hay una solución

Una planta farmacéutica típica genera una cantidad asombrosa de información. De hecho, no es raro que una sola línea de procesamiento o sistema de inspección produzca varios terabytes de datos cada día.

Pero, aunque el sector farmacéutico podría encabezar la lista en cuanto al volumen de información recolectada, se ha quedado rezagado con respecto a otras industrias en la explotación de esos datos para mejorar los procesos de fabricación.

Por supuesto, hay buenas razones para ello. La principal de ellas es la naturaleza reguladora de la industria, que exige la validación y que históricamente ha apoyado un enfoque más reactivo del análisis de datos con fines de verificación de la calidad.

Avanzar hacia la fabricación continua

Durante más de una década, la FDA ha alentado a la industria farmacéutica a implementar nuevas tecnologías inteligentes para mejorar la calidad de los medicamentos y acelerar la innovación.  

En última instancia, la adopción de estas tecnologías, respaldada por el marco regulatorio de PAT, podría transformar la industria de una mentalidad centrada en lotes a un enfoque de fabricación continua más eficiente. De hecho, muchos líderes de la industria han implementado proyectos piloto, respaldados por las pautas de la FDA, para ayudar a avanzar en esa dirección.

Mientras tanto, las plantas farmacéuticas modernas siguen añadiendo sensores e instrumentación más sofisticados a sus líneas de fabricación, lo que genera cantidades cada vez mayores de datos. Pero siguen luchando por identificar la información crítica que puede tener un impacto en el resultado neto.

Cómo eliminar el desorden de datos

Con la expiración de patentes, el aumento de los costos de investigación y la reducción de los márgenes de beneficio, las empresas farmacéuticas actuales están motivadas para mejorar la eficiencia en todas las áreas posibles. Y aunque muchas han agilizado las operaciones con modernos sistemas MES y EBR, el análisis de datos es la clave para la optimización de la fabricación en muchos niveles.

El análisis de datos implica extraer y luego modelar datos para encontrar correlaciones significativas entre variables que conduzcan a información útil y mejoras. En una planta farmacéutica, el análisis de datos se puede utilizar para abordar muchos problemas multivariables.

Sin embargo, elegir un enfoque que pueda cortar el desorden de datos y ofrecer un retorno de la inversión (ROI) tanto inmediato como a largo plazo puede resultar un desafío.

¿Cuáles son las opciones?

Para resolver los complejos enigmas de los datos, las empresas farmacéuticas han adoptado históricamente uno de dos enfoques. Algunas han contratado a científicos de datos. Este enfoque costoso y que requiere mucho tiempo implica educar al nuevo empleado sobre el proceso y el reto, así como múltiples rondas de implementación y pruebas que a menudo dan lugar a soluciones independientes.