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不止于数据完整性

众所周知,现代技术正以惊人的速度发展。特别是近两年来,工业物联网 (IIoT) 领域突飞猛进,使得制造商可以大刀阔斧地进行数字化转型。

当然,数字化历程成功与否取决于系统数据的完整性。生命科学公司在这方面具有优势。保证数据的完整性、一致性和准确性,这始终是药品生产质量管理规范 (GMP) 以及验证与合规工作中的基本要素。

最新技术以截然不同的方式提高和延伸过程数据的价值,从而影响生产的各个方面。

新兴数据分析框架有哪些作用?

传统生命科学系统旨在以一种严格、规范的方式实现特定成果,而且它们确实达到了预期目标。出于合规目的,生成的数据通常保存在电子批记录 (EBR) 中,可能会被数据研究员进行回顾分析或改进工艺过程。

新兴数据分析框架改变了这种定式,它们不仅可以帮助您更轻松地访问更多数据,还能实时揭示数据源之间的隐藏关系。

例如,我们知道数字工具可以分别记录操作员、物料或机器生成的数据。但数据本身仅仅是故事的一部分。如今,我们可以将数据置于情境中进行组合和呈现。

数据情境化有助于提升批记录的整体完整性,从而实时优化业务成效。

数据分析平台的工作原理

现代数据分析平台由一系列数据查找和存储工具组成,它们可以简化跨设备和跨系统的数据采集过程。结合可智能融合相关数据的分析工具,即可创建更全面的数字化过程记录。

此外,这些分析工具以全新的方式将数据联系在一起,提供定制化实时仪表板和报告,从而揭示组织各层级的新见解。

例如,数据分析平台可以访问、整合和情境化不同来源的数据(例如楼宇温度和湿度、物料滞留时间),而在过去,数据源与批记录之间往往不会建立关联。随后,再找出更好的方法遏制异常事件。整个过程无需数据研究员介入。

而这只是不断发展的技术促进行业变革的一个缩影。最终,经过情境化的数据为动态机器学习模型提供了基础,确保相关过程按既定规范进行并取得理想成效。

试想一下,我们可以通过一套系统监视生产运营情况,并提醒工作人员注意异常。或者,监测产品质量并找出问题根源,而不必等待实验室的结果。机器学习将使这些场景成为现实。

从何处入手

最新技术突破让生命科学行业的发展前景一片光明,想要迈出第一步也绝非易事。但是您可以简化整个过程。以下是具体实施步骤:

  • 围绕数据完整性和数字化建立长期战略。切记,现代技术的发展日新月异,您的战略必须表现出足够的弹性和韧性,以紧跟新时代的发展。您需要制定一个愿景,但也要知道它并非一成不变。
  • 赢得高管层认可。尽早让高管层参与其中,确定如何衡量投资回报 (ROI) 至关重要。切记,传统的加权投资回报率指标体系并非“万金油”。
  • 冲刺心态部署新技术。确保试运行工作(为期六到十周)的高效实施,绘制快速学习曲线,提供成果证明,同时将时间和成本投入降至最低。
  • 选择灵活且可扩展的解决方案。选择一家合适的合作伙伴,他必须懂得如何灵活运用数字技术,同时具有全局视野。确保合作伙伴的解决方案能够始终如一地治理数据,并且可以根据整个业务网络的预期目标进行调整。
  • 做足功课接触任何技术供应商前,务必总结现有基础设施、生产流程以及当前业务存在的挑战和差距。做好会前预热演练,可以将洽谈的总时间缩短三分之一甚至更多。

迈出您的下一步,深入了解生命科学行业的数字化转型。


Brian Vogel
Brian Vogel
Information Solutions, Rockwell Automation
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