Oltre l'integrità dei dati

Oltre l'integrità dei dati

Tutti sappiamo che la tecnologia sta avanzando ad un ritmo incredibile. In particolare, negli ultimi due anni, la rapida evoluzione dell’Industrial Internet of Things (IIoT) ha permesso ai produttori di compiere passi significativi verso la digitalizzazione delle loro attività.

Naturalmente, il successo di qualsiasi progetto digitale si basa sull'integrità dei dati di sistema. E qui, le aziende del settore Life Science hanno un vantaggio. Il mantenimento di dati completi, omogenei e accurati è stato a lungo alla base delle buone pratiche di produzione (GMP) nonché della validazione e della compliance.

Ciò che è cambiato è il modo in cui le nuove tecnologie possono migliorare ed estendere il valore dei dati di processo per migliorare tutte le aree della produzione.

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Cosa possono fare i nuovi sistemi di analisi?

I sistemi tradizionali per il Life Science sono stati concepiti per ottenere un risultato specifico in modo rigoroso e regolamentato - e lo fanno molto bene. I dati generati sono solitamente conservati in batch record elettronici (EBR) ai fini della conformità e possono essere utilizzati successivamente dagli analisti per studiare o migliorare i processi.

I nuovi sistemi di analisi cambiano questa prospettiva fornendo strumenti che non solo consentono di accedere più facilmente ai dati, ma anche di scoprire in tempo reale eventuali relazioni nascoste tra le fonti di dati.

Per esempio, sappiamo che gli strumenti digitali possono acquisire dati generati individualmente da un operatore, un materiale o una macchina. Tuttavia questo è solo un aspetto del processo. Oggi i dati possono essere combinati e presentati in maniera contestualizzata.

La contestualizzazione dei dati aumenta l'integrità complessiva del batch record e migliora i risultati aziendali in tempo reale.

Come funziona

Le piattaforme attuali includono strumenti per il rilevamento e l'archiviazione dati che semplificano la raccolta dei dati provenienti da più dispositivi e sistemi. Inoltre, incorporano strumenti di analisi che combinano in modo intelligente dati correlati al fine di creare una visione del processo più completa e integrata digitalmente.

Questi motori di analisi, inoltre, possono collegare i dati in nuovi modi e fornire dashboard e report personalizzati e in tempo reale per dare nuove indicazioni ad ogni livello dell'organizzazione.

Per esempio, le piattaforme di analisi possono ora visualizzare, integrare e contestualizzare i dati provenienti da fonti che non erano tradizionalmente associate a un batch record, come la temperatura e l'umidità dell'edificio o il tempo di attesa del materiale, e poi individuare i modi migliori per eliminare le eccezioni in tempo reale. Il tutto senza l’intervento di un analista esperto.

Ma questo è solo uno dei modi in cui le nuove tecnologie stanno modificando l'intero settore. In sostanza, i dati contestualizzati forniscono la base per modelli dinamici di Machine Learning che possono portare i processi a risultati ottimali in modo prescrittivo. 

Immaginate un sistema che supervisioni le operazioni e avvisi il personale in caso di situazioni anomale. Oppure che controlli la qualità dei prodotti e definisca le cause dei problemi, senza attendere i risultati di laboratorio. Il Machine Learning rende questi scenari una realtà.

Da dove iniziare

Se le ultime innovazioni sono molto promettenti per il settore Life Science, muovere i primi passi verso la loro implementazione può essere impegnativo. Ma è possibile facilitare il processo. Ecco come:

  • Stabilite una strategia a lungo termine per l'integrità e la digitalizzazione dei dati. Ricordate: poiché la tecnologia cambia molto rapidamente, la vostra strategia deve essere abbastanza flessibile da potersi adattare ai nuovi sviluppi. Stabilite una visione, ma sappiate che la situazione potrà evolversi.
  • Assicuratevi il placet del management. È fondamentale coinvolgere per tempo i dirigenti e stabilire come sarà misurato il ritorno sull'investimento (ROI). Tenete presente che un approccio tradizionale ponderato al ROI potrebbe non essere applicabile al 100%.
  • Adottate una mentalità flessibile per l’implementazione delle nuove tecnologie. Concentratevi su cicli di prova di 6-10 settimane che consentano un apprendimento rapido e che stabiliscano punti di prova con un investimento minimo di tempo e denaro.
  • Scegliete una soluzione scalabile e flessibile. Scegliete un partner con un approccio flessibile e olistico per sfruttare le tecnologie digitali. Assicuratevi che il vostro partner possa fornire una soluzione in grado di generare dati omogenei e che sia scalabile per ottenere i risultati desiderati.
  • Preparatevi. Prima di contattare un fornitore, create un report sull’infrastruttura esistente, preparate la mappa dei flussi di processo e analizzate gli eventuali problemi o gap. Prepararsi per il primo incontro è un buon esercizio che può ridurre notevolmente i tempi iniziali.

Fate il passo successivo e scoprite di più sulla trasformazione digitale nel settore Life Science.

Brian Vogel
Pubblicato 2 Dicembre 2019 Da Brian Vogel, Information Solutions, Rockwell Automation
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