為了資料超載所苦？這裡有解決方案

一般的製藥工廠會產生為數驚人的資訊。事實上，單一加工線或檢查系統，每天產生數兆位元組資料的情況並不罕見。

不過，雖然製藥業可能是資訊收集量最多的產業，但是就成功進行資料採礦來改善製造流程這方面，則是落後其他產業。

當然，會有這種情況，有很充分的理由。最主要的原因，在於產業的監管性質：基於品質驗證的目的要求強制驗證，而且製藥業向來支持採取較被動的方法進行資料分析。

邁向持續製造

十多年來，FDA一直鼓勵製藥業實施全新的智慧技術來改善藥品品質和加速創新。

無論採取哪一種技術–由製程分析技術(PAT)監管架構所支援的技術–都可以將產業從以批次為主的思維轉變為更具效率的持續製造方法。事實上，許多產業領導廠商已經在FDA的指導下實施先導專案，協助朝持續製造的方向發展。

同時，針對產生資料量持續增加的製造線，現代化的製藥工廠持續為其增加更多精密的感測器與儀器。不過，這些工廠持續努力找出會影響獲利的關鍵資訊。

克服資料混亂

受到專利到期、研究成本增加，以及獲利縮減的影響，現在的製藥公司為此盡力提升效率。另外，雖然許多作業已經利用現代化的MES及EBR系統加以簡化，但資料分析在許多層面仍是製造最佳化的關鍵。

資料分析意味著要擷取資料並建立資料模型，才能在可以產生見解和做出改善的變數之間找出有意義的關聯性。在製藥工廠中，資料分析可以用來解決許多多變量的問題。

不過，選擇可以克服資料混亂，並提供立即與長期投資報酬率(ROI)的方法，卻可能是個難題。

有哪些選擇？

為了解決複雜的資料難題，製藥公司往往在以下兩種方法中擇一使用。某些公司選擇雇用資料科學家。這種方法成本高昂且曠日廢時，牽涉到新雇員的教育過程和挑戰–而多次的執行和測試，往往導致獨立的解決方案。