L'objectif de l'industrie des sciences de la vie est de guérir toutes les maladies, tout en réduisant le coût des médicaments dont nous avons tous besoin pour rester en bonne santé. Comment y parvenir avec les défis actuels qui consistent à faire plus avec moins ?
Un récent article de PwC intitulé 2017 Pharmaceuticals and Life Sciences Industry Trends (Tendances de l'industrie pharmaceutique et des sciences de la vie ) apporte un éclairage sur ce qui est actuellement en cours :
"Les entreprises pharmaceutiques et des sciences de la vie font face à une vague de défis concurrents..." Il poursuit en déclarant que "certaines entreprises pharmaceutiques sont en mesure de tirer profit de cette situation - pour démontrer la valeur clinique et économique de leurs produits et solutions de manière originale. Ces entreprises ont commencé à adopter de nouvelles technologies pour l'analyse des données qui peuvent gérer et évaluer les résultats de l'administration de la médecine personnalisée et déterminer l'orientation du développement des produits".
https://www.strategyand.pwc.com/media/file/2017-Pharmaceuticals-and-Life-Sciences-Industry-Trends.pdf
Le rapport souligne ensuite que "la demande de talents analytiques profonds aux États-Unis pourrait être de 50 à 60 % supérieure à l'offre prévue d'ici 2018". Si les entreprises de ces organisations des sciences de la vie ont besoin de spécialistes des données, on peut s'attendre à une demande pour l'infrastructure de soutien.
En dehors de la conformité à la norme 21 CRF Part 112 (et à d'autres réglementations), cela signifie que l'intégrité des données est devenue encore plus importante dans toute la chaîne d'approvisionnement, car l'avenir de l'entreprise et du produit est développé sur la base de ce Big Data nouvellement disponible.
Cela s'étend particulièrement à la fabrication et au traitement de l'équation. Les sources de données provenant de l'automatisation industrielle, comme les systèmes de contrôle des lots, la manutention des matériaux, l'emballage, le MES, le HMI, l'Historian, les systèmes de laboratoire et bien d'autres sources entrent toutes en jeu. Toutes ces sources offrent un aperçu potentiel de la manière dont ce produit a été développé et pourrait l'être à l'avenir. Un autre exemple est la façon dont les données sont exploitées aujourd'hui dans le secteur de la fabrication - pour des gains d'efficacité opérationnelle et des rendements plus élevés grâce à l'optimisation des processus.
Intégrité des données et des systèmes
Il est clair que l'intégrité des données et des systèmes prend de plus en plus d'importance, au-delà de la simple conformité. Alors, comment une équipe se protège-t-elle des problèmes d'intégrité des données et des systèmes ?
Évitez-les :
- Niveaux mixtes et automatisation partielle - La mise à jour d'une infrastructure entière en une seule fois peut être écrasante, mais les petites mises à jour en gardant à l'esprit la situation globale peuvent préparer le terrain pour un système cohérent.
- Systèmes d'automatisation et de contrôle déconnectés - Il est impératif de favoriser une communication cohérente entre les systèmes pour prévenir la perte de données.
- Absence de bibliothèques centrales de recettes - La cohérence est essentielle, notamment en ce qui concerne l'intégrité des données. Veillez à ce que les systèmes disposent d'un solide manuel de règles de base qui guide tous les processus.
- Procédés manuels et papier et dossiers de lot - Il est risqué de se fier aux procédés manuels et papier alors que les données numérisées peuvent vivre éternellement.
- Matériel ayant un cycle de vie de moins de huit ans - Les mises à jour sont peu pratiques, longues et coûteuses. Investissez dans des systèmes qui peuvent durer.
Envisagez de consolider ces systèmes sur une plate-forme unique où votre équipe pourra virtualiser toutes vos applications et tous vos systèmes, ce qui permettra de disposer d'une source centrale de données pour garantir un maximum d'intégrité des données et du système.
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