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Kontinuierlich verfügbare Daten für die biowissenschaftliche Industrie

von Tom Schiller

Das Ziel in der biowissenschaftlichen Industrie ist es, alle Krankheiten zu heilen – und gleichzeitig die Kosten für die Medikamente zu senken, die wir alle brauchen, um gesund zu bleiben. Wie lässt sich dies angesichts der heutigen Herausforderungen erreichen, mit weniger mehr zu erreichen?

Ein kürzlich erschienener Artikel von PwC mit dem Titel 2017 Pharmaceuticals and Life Sciences Industry Trends beleuchtet, was derzeit in Bewegung ist:

“Pharmazeutische und biowissenschaftliche Unternehmen sehen sich einer Welle von konkurrierenden Herausforderungen gegenüber…” Weiter heißt es: “Einige Pharmaunternehmen sind in der Lage, aus dieser Situation Kapital zu schlagen – um den klinischen und wirtschaftlichen Wert ihrer Produkte und Lösungen auf neue Art und Weise zu demonstrieren. Diese Unternehmen haben damit begonnen, neue Technologien für die Datenanalyse einzuführen, die die Ergebnisse der personalisierten Medikamentenabgabe verwalten und bewerten und die Richtung der Produktentwicklung bestimmen können”.

https://www.strategyand.pwc.com/media/file/2017-Pharmaceuticals-and-Life-Sciences-Industry-Trends.pdf

Der Bericht hebt dann hervor, dass “die Nachfrage nach tief greifenden analytischen Fähigkeiten in den USA bis 2018 um 50 bis 60 Prozent höher sein könnte als das prognostizierte Angebot”. Wenn die Geschäftsseite dieser biowissenschaftlichen Organisationen nach Datentalenten verlangt, dann könnte man eine Nachfrage nach der unterstützenden Infrastruktur erwarten.

Abgesehen von der Einhaltung von 21 CRF Part 112 (und anderen Vorschriften) bedeutet dies, dass die Datenintegrität in der gesamten Lieferkette noch mehr an Bedeutung gewonnen hat, da die Zukunft des Unternehmens und des Produkts auf der Grundlage dieser neu verfügbaren Big Data entwickelt wird.

Dies gilt insbesondere für die Fertigungs- und Verarbeitungsseite der Gleichung. Datenquellen aus der Industrieautomation wie Chargensteuerungssysteme, Materialhandhabung, Verpackung, MES, HMI, Historian, Laborsysteme und viele andere Quellen kommen ins Spiel. Sie alle bieten potenzielle Erkenntnisse darüber, wie das Produkt entwickelt wurde und wie es in Zukunft entwickelt werden könnte. Ein weiterer Aspekt ist die Art und Weise, wie Daten in der Fertigung heute genutzt werden – für betriebliche Effizienzsteigerungen und höhere Erträge durch Prozessoptimierung.

Integrität von Daten und Systemen

Es ist klar, dass die Daten- und Systemintegrität immer mehr an Bedeutung gewinnt, die über die reine Compliance hinausgeht. Wie schützt sich also ein Team vor den Herausforderungen der Daten- und Systemintegrität?

Vermeiden Sie diese:

  • Gemischte Ebenen und Teilautomatisierung – Die Aktualisierung einer gesamten Infrastruktur auf einmal kann überwältigend sein, aber kleinere Upgrades mit Blick auf das Gesamtbild können die Voraussetzungen für ein zusammenhängendes System schaffen.
  • Getrennte Automatisierungs- und Steuerungssysteme – Die Unterstützung einer konsistenten Kommunikation zwischen den Systemen ist unerlässlich, um Datenverluste zu verhindern.
  • Mangel an zentralen Rezeptbibliotheken – Konsistenz ist entscheidend – insbesondere bei der Datenintegrität. Stellen Sie sicher, dass die Systeme über ein solides Basis-Regelwerk verfügen, das alle Prozesse leitet.
  • Manuelle und Papierprozesse und Chargenprotokolle – Manuelle und Papierprozesse sind riskant, wenn man sich auf sie verlässt, während digitalisierte Daten ewig leben können.
  • Hardware mit einem Lebenszyklus von weniger als acht Jahren – Aktualisierungen sind umständlich, zeitaufwändig und teuer. Investieren Sie in Systeme, die langlebig sind.

Ziehen Sie in Betracht, diese Systeme auf einer Plattform zu konsolidieren, auf der Ihr Team alle Ihre Anwendungen und Systeme virtualisieren kann, so dass eine zentrale Datenquelle zur Verfügung steht, um maximale Daten- und Systemintegrität zu gewährleisten.

In diesem On-Demand-Webinar erfahren Sie mehr über die Unterstützung Ihrer Pharma- und Life Sciences-Daten und -Prozesse.

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