Conoscete il settore delle scienze della vita a fondo. Le tendenze, le sfide, la concorrenza: sono informazioni fondamentali per costruire un'azienda di successo.
Per noi non è diverso. Che abbiamo già guadagnato la vostra fiducia o speriamo di farlo un giorno, non possiamo servirvi se non conosciamo il panorama. Ecco perché diamo molta importanza all'ascolto. Quando incontriamo i clienti, partecipiamo a una fiera del settore o organizziamo un evento nostro, cogliamo ogni opportunità per capire lo stato attuale del mercato delle scienze della vita e il suo futuro. In questo modo, possiamo aiutarvi a svolgere un ruolo importante in entrambi.
Ho avuto l'opportunità di ascoltare molto (e parlare poco) ad Automation Fair 2021, dove ho svolto il ruolo di moderatore al forum del settore life sciences. Tutti i partecipanti hanno condiviso le loro opinioni sul settore: il panel ha scambiato idee e il pubblico ha posto domande, e tutti hanno acquisito una prospettiva migliore.
Le parti più lungimiranti della nostra conversazione mi hanno colpito molto, in particolare quando ho chiesto al panel di condividere un aspetto che il nostro pubblico deve considerare quando pianifica il futuro del proprio progetto di trasformazione digitale. Troverete un'anteprima di quella conversazione qui sotto e un link in fondo alla pagina per poter guardare l'intero forum on demand.
Intelligenza artificiale
Con la trasformazione digitale che è diventata un tema centrale in molti settori, gli strumenti ad essa associati sono diventati sempre più familiari: sistemi di esecuzione della produzione (MES), industrial internet of things, realtà virtuale e realtà aumentata, e così via.
Come per qualsiasi strumento, è necessario trovare modi per farlo funzionare nel modo più efficace possibile. Una soluzione MES, ad esempio, può raccogliere dati a livello aziendale. Ma cosa si fa con tutti questi dati? Quanto è realisticamente utilizzabile attraverso l'analisi manuale? Uno dei nostri relatori al forum, David Hinkler di Thermo Fisher Scientific, ha suggerito l'intelligenza artificiale come qualcosa su cui puntare maggiormente in futuro.
"Abbiamo fatto molta strada. Ma penso che ci sia ancora molto da fare per sfruttare l'intelligenza artificiale e riportare quei dati dal mainframe e iniziare a fare correlazione dei dati", ha detto. "C'è così tanto da imparare con l'intelligenza artificiale e come applicarla, non solo al lavoratore connesso, ma alla fabbrica connessa con l'intera azienda: per capire se c'è una carenza in un'area o in un'altra, forse possiamo spostare la produzione in un altro stabilimento.
"Ci saranno molte dinamiche dietro a questo e un'opportunità per esaminare le macchine e le prestazioni delle macchine da un sito all'altro", ha aggiunto. "È qualcosa che ci aiuterà davvero ad andare avanti".
Control tower
Il problema di cosa fare con le informazioni a nostra disposizione si è ripresentato con questo strumento, che ha un nome molto appropriato. Pensate a come funziona una torre di controllo del traffico aereo: informazioni provenienti da centinaia e persino migliaia di voli ogni giorno, trasmesse a persone che devono capire come si relazionano tenendo conto di fattori esterni come il meteo. Il loro obiettivo: sicurezza ed efficienza.
Sembra molto simile a ciò che i decisori del settore delle scienze della vita affrontano ogni giorno. Come ha spiegato Sachin Misra di Kalypso, applicare il concetto di control tower al nostro settore servirebbe a raggiungere obiettivi simili, fornendo ai leader la stessa cosa di cui hanno bisogno i controllori del traffico aereo per svolgere il loro lavoro: la visibilità.
"Negli ultimi decenni, tutti si sono concentrati sulle prestazioni di una singola linea o di un singolo impianto. Nessuno ha davvero pensato a come unire tutte le viste necessarie per avere operazioni di produzione efficaci", ha dichiarato Misra nel forum. "Questo è ciò che sarà il futuro: avere viste aggregate e composite non solo a livello di apparecchiatura, ma anche a livello di linea e di impianto, il tutto riassunto in una visione di gestione delle prestazioni digitale.
"Alla fine, se fatto bene, ciò che si può davvero abilitare è questa nozione di una struttura completamente autonoma, che comprende tutte le complessità e le variazioni che devono essere affrontate per poter produrre un prodotto di qualità ed efficace".
Il cliente prima di tutto
Alcune cose non passano mai di moda, giusto? Se c'è qualcosa di cui si è parlato durante il forum che è a prova di futuro, sceglierei questo. È la base di risultati aziendali di successo e ripetibili e qualcosa a cui diamo la massima priorità in ogni progetto.
In effetti, assicurarsi che il cliente sia al 100% chiaro sui suoi obiettivi è una delle prime cose che facciamo. Non si tratta della tecnologia, del software o di altre soluzioni che possiamo fornire. La cosa più importante è costruire un risultato ottimale. Kevin Seaver di Cytiva lo ha detto chiaramente mentre concludevamo la nostra discussione.
"Tutto parte dal cliente", ha detto. "Comprendiamo le loro esigenze e poi applichiamo la tecnologia giusta per soddisfare tali esigenze. Certamente, quei grandi clienti pharma hanno esigenze totalmente diverse rispetto a quelli che stanno appena iniziando. E se proviamo ad applicare quelle tecnologie sofisticate e così via ai nostri clienti più piccoli, non funzionerà, e viceversa.
"In entrambi i casi, vogliamo essere scalabili", ha aggiunto. "Vogliamo essere in grado di scalare da piccoli a grandi. Quindi, man mano che questi clienti crescono, vogliamo essere in grado di crescere con loro. Non vogliamo che debbano buttare via ciò che hanno e fare qualcosa di completamente nuovo. Vogliamo iniziare dal nucleo e crescere in molte direzioni diverse".
Per approfondire questi argomenti e altri che potrebbero stimolare la vostra prossima fase di crescita aziendale — dal digital thread alle apparecchiature monouso — utilizzate il link qui sotto per visitare la nostra pagina iniziale dedicata alle scienze della vita. Contattateci per condividere i vostri obiettivi per il prossimo progetto di miglioramento.
