ライフサイエンス業界の目標は、すべての病気を治すことであり、同時に、私たちが健康でいるために必要な薬のコストを削減することです。より少ない量でより多くのことを行うという今日の課題をどのようにして達成するのでしょうか？
2017年の医薬品・生命科学業界の動向と題したPwCの最近の記事は、現在動いているものに光を当てています。
“製薬・ライフサイエンス企業には、競合する課題の波が押し寄せています…”製薬会社の中には、自社製品やソリューションの臨床的・経済的価値を新たな方法で実証するという、この状況を利用できる立場にある会社もあります。これらの企業は、個別化医療の提供の結果を管理・評価し、製品開発の方向性を決定することができるデータ分析のための新しい技術の採用を始めています。
https://www.strategyand.pwc.com/media/file/2017-Pharmaceuticals-and-Life-Sciences-Industry-Trends.pdf
その上で報告書は、「米国でのディープ・アナリティカルな人材の需要は、2018年までに予測される供給量を50～60%上回る可能性がある」と強調しています。これらのライフサイエンス組織のビジネスサイドがデータ人材を求めているのであれば、それを支えるインフラストラクチャの需要も期待できます。
21 CRF Part 11準拠2（およびその他の規制）以外では、この新しく利用可能になったビッグデータに基づいてビジネスや製品の未来が開発されているため、データインテグリティがサプライチェーン全体でさらに重要になっていることを意味します。
これは、特に製造・加工側にも当てはまります。バッチ制御システム、マテリアルハンドリング、パッケージング、MES、HMI、Historian、ラボシステムなど、産業用オートメーションからのデータソースがすべて対象となります。これらはすべて、その製品がどのように開発されたか、また将来的にどのように開発されるかについての潜在的な洞察です。また、製造現場のデータを活用して、業務効率の向上やプロセスの最適化による歩留まりの向上を図ることもできます。
データとシステムの完全性
データとシステムの整合性が、コンプライアンスだけでなく、ますます重要性を増していることは明らかです。では、チームはどのようにしてデータとシステムの整合性の課題から身を守るのでしょうか？
これらを避けてください。
- 混合レベルと部分的な自動化 – インフラストラクチャ全体を一度に更新することは、圧倒されることがありますが、全体像を念頭に置いて小さなアップグレードを行うことで、まとまりのあるシステムのためのステージを設定することができます。
- 切断されたオートメーションシステムと制御システム – データ損失を防ぐには、システム間の一貫した通信をサポートすることが不可欠です。
- 中央のレシピライブラリの欠如 – 一貫性が鍵となります – 特にデータの整合性が重要です。システムには、すべてのプロセスをガイドする強力な基本ルールブックがあることを確認してください。
- マニュアルと紙のプロセスとバッチレコード – デジタル化されたデータは永遠に生き続けることができる一方で、マニュアルと紙のプロセスに頼るのは危険です。
- ライフサイクルが8年未満のハードウェア – リフレッシュは不便で、時間と費用がかかります。長持ちするシステムに投資しましょう。
これらのシステムを1つのプラットフォームに統合し、チームがすべてのアプリケーションとシステムを仮想化できるようにすることで、データの一元管理が可能になり、データとシステムの整合性を最大限に確保できます。
このオンデマンド・ウェビナーでは、製薬およびライフサイエンスのデータとプロセスのサポートについて詳しく説明します。
