Más allá de la integridad de datos

Más allá de la integridad de datos

La tecnología está avanzado a una velocidad increíble. Durante los últimos dos años, la evolución rápida de la Internet de las cosas (IIoT) ha permitido a los fabricantes dar pasos importantes hacia la digitalización de sus operaciones.

Por supuesto que el éxito de toda transformación digital se fundamenta en la integridad subyacente de los datos del sistema. Esto representa una ventaja para las empresas de ciencias biológicas. El mantenimiento de datos integrales, uniformes y exactos ha sido desde hace mucho tiempo el fundamento de las buenas prácticas de fabricación (GMP), así como de la validación y el cumplimiento normativo.

Lo que sí ha cambiado, sin embargo, es la manera en la que las tecnologías más recientes pueden mejorar y prolongar el valor de los datos de procesos para optimizar todos los aspectos de la fabricación.

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Lo que ofrecen los nuevos marcos de trabajo de analítica

Los sistemas de ciencias biológicas antiguos se diseñaron para obtener un resultado específico de una manera estricta y rigurosa, lo cual logran efectuar muy bien. Normalmente, los datos generados se mantienen en registros de lote electrónicos (EBR) para fines de cumplimiento normativo. Los científicos en el área de datos pueden emplearlos a posteriori para analizar o mejorar procesos.

Los marcos de trabajo de analítica emergentes representan un cambio fundamental puesto que ofrecen herramientas que no solo permiten el acceso a más datos de manera más fácil, sino que también revelan en tiempo real relaciones invisibles entre las fuentes de datos.

Por ejemplo, es cierto que las herramientas digitales pueden recopilar datos individuales generados por un operador, un material o una máquina. Pero eso solo representa una parte de la historia. Ahora es posible combinar y presentar los datos en contexto de lo que ocurre a su alrededor.

La contextualización de datos aumenta la integridad global del registro de lote y optimiza la rentabilidad en tiempo real.

Cómo funciona

Las plataformas actuales incluyen herramientas de descubrimiento de datos y de almacenamiento que facilitan la recolección de datos provenientes de diversos dispositivos y sistemas. Además, incluyen herramientas de análisis que combinan datos relacionados de modo inteligente a fin de producir un más amplio registro de procesos integrado de manera digital.

Además, estos núcleos de analítica pueden conectar los datos de otras formas y maneras para ofrecer tableros e informes personalizados en tiempo real a fin de crear mayor transparencia en todos los niveles de una organización.

Como ejemplo, las plataformas de analítica ahora pueden integrar, contextualizar y acceder a datos desde fuentes que normalmente no guardaban relación con un registro de lote, tal como la temperatura o la humedad en una instalación, o bien el tiempo de suspensión de material. Posteriormente, identifican mejores maneras de evitar excepciones en tiempo real; todo eso sin necesidad de un científico de datos.

Este es solo un ejemplo de cómo las tecnologías emergentes pasan a tener un efecto en todo el sector. En fin de cuentas, los datos contextualizados constituyen los cimientos de los modelos de aprendizaje de máquinas dinámicos que pueden garantizar resultados óptimos de los procesos de modo tradicional.

Imagínese un sistema que vigile las operaciones, advierta al personal de anomalías, observe la calidad de productos e identifique las causas de problemas específicos sin tener que esperar resultados del laboratorio. El aprendizaje de máquinas convierte estos escenarios en realidad.

Por dónde empezar

Si bien las innovaciones más recientes son muy prometedoras respecto al sector de ciencias biológicas, los primeros pasos hacia la implementación presentan un desafío. A continuación se describe cómo se puede facilitar el proceso.

  • Establezca una estrategia a largo plazo respecto a la integridad y digitalización de los datos. Hay que tener en mente que la tecnología está en rápido cambio y, por tanto, su estrategia debe ser suficientemente flexible como para resistir y adaptarse a nuevos cambios. Desarrolle un plan que pueda evolucionar.
  • Asegúrese de contar con la participación de ejecutivos. Obtener la participación ejecutiva desde el principio y establecer cómo se medirá la rentabilidad son aspectos de gran importancia. Recuerde que un enfoque ponderado tradicional con respecto a la rentabilidad podría no ser del todo aplicable.
  • Adopte una mentalidad que pueda moldearse rápidamente a las nuevas implementaciones de tecnología. Utilice períodos de ensayos eficientes de 6 a 10 semanas que permitan breves curvas de aprendizaje y establezcan puntos de comprobación con una reducida inversión de tiempo y dinero.
  • Seleccione una base escalable y flexible. Elija un socio que ofrezca un enfoque holístico de aprovechamiento de la tecnología digital. Asegúrese de que su socio pueda proporcionar soluciones que pongan en funcionamiento los datos de manera uniforme y se adapten para lograr los resultados deseados en toda su red.
  • Antes de comprometerse con un proveedor de tecnología, documente su infraestructura y flujograma de proceso existentes, así como sus desafíos y lagunas empresariales actuales. Prepararse para la primera reunión es una buena práctica que puede también reducir el tiempo total de involucramiento en un tercio o más.

Dé el próximo paso y conozca más sobre la transformación digital en el sector de ciencias biológicas.

Brian Vogel
Publicado 2 Diciembre 2019 Por Brian Vogel, Information Solutions, Rockwell Automation
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