Vous êtes submergé par les données ? Il existe une solution

Une usine pharmaceutique typique génère une quantité d'informations stupéfiante. En fait, il n'est pas rare qu'une seule ligne de traitement ou un système d'inspection produise plusieurs téraoctets de données chaque jour.

Mais, si le secteur pharmaceutique est en tête de liste en termes de volume d'informations collectées, il accuse un retard par rapport à d'autres secteurs industriels en matière d'exploitation de ces données pour améliorer les processus de fabrication.

Il y a de bonnes raisons à cela, bien sûr. La principale d'entre elles est la nature réglementaire du secteur, qui impose une validation et a historiquement soutenu une approche plus réactive de l'analyse des données à des fins de vérification de la qualité.

Vers une fabrication continue

Depuis plus de dix ans, la FDA encourage l'industrie pharmaceutique à mettre en œuvre de nouvelles technologies intelligentes pour améliorer la qualité des médicaments et accélérer l'innovation. 

En définitive, l'adoption de ces technologies – soutenue par le cadre réglementaire de la technologie analytique des procédés (PAT) – pourrait transformer l'industrie, qui a une approche centrée sur les lots, en une approche de fabrication continue plus efficace. En fait, de nombreux leaders du secteur ont mis en œuvre des projets pilotes, soutenus par les recommandations de la FDA, pour faire avancer les choses dans ce sens.

Entre-temps, les usines pharmaceutiques modernes continuent d'ajouter des capteurs et des instruments de mesure plus sophistiqués à leurs lignes de fabrication, ce qui génère des quantités croissantes de données. Mais elles continuent à avoir du mal à identifier les informations critiques qui peuvent avoir un impact sur le résultat net.

Éliminer le désordre des données

Avec l'expiration des brevets, l'augmentation des coûts de recherche et la réduction des marges bénéficiaires, les entreprises pharmaceutiques actuelles sont motivées pour améliorer l'efficacité partout où c'est possible. Et bien que beaucoup aient rationalisé leurs opérations avec des systèmes MES et EBR modernes, l'analyse des données est la clé de l'optimisation de la fabrication à de nombreux niveaux.

L'analyse des données consiste à extraire puis à modéliser les données afin de trouver des corrélations significatives entre les variables qui conduisent à des informations et des améliorations. Dans une usine pharmaceutique, l'analyse des données peut être utilisée pour résoudre de nombreux problèmes multivariables.

Cependant, choisir une approche capable de trier les données et d'offrir un retour sur investissement (ROI) immédiat et à long terme peut s'avérer difficile.

Quelles sont les options ?

Pour résoudre des énigmes de données complexes, les entreprises pharmaceutiques ont historiquement adopté l'une des deux approches suivantes. Certaines ont embauché des scientifiques des données. Cette approche coûteuse et chronophage implique de former le nouveau venu sur le processus et le défi, ainsi que de multiples cycles de mise en œuvre et de tests qui aboutissent souvent à des solutions autonomes.