Les possibilités des nouvelles infrastructures d’analytique
Les systèmes en place dans le secteur des sciences de la vie ont été conçus pour des résultats spécifiques dans un contexte réglementé strict, et ils ont parfaitement rempli leur mission. En général, les données résultantes sont gérées dans des enregistrements électroniques des lots (EBR) aux fins de conformité et peuvent servir rétrospectivement aux spécialistes données pour analyser ou améliorer les procédés.
Les infrastructures d’analytique émergentes changent la donne en proposant des outils qui, non seulement accèdent à plus de données plus facilement, mais mettent aussi en lumière en temps réel les relations cachées entre les sources de données.
Par exemple, nous savons que les outils numériques peuvent collecter des données générées individuellement par un opérateur, un dispositif ou une machine. Mais ce n’est qu’une partie du travail. Les données peuvent désormais être combinées et présentées dans le contexte plus large auxquelles elles se rattachent.
La contextualisation des données renforce l’intégrité globale de l’enregistrement de lots et améliore les résultats économiques en temps réel.
Le fonctionnement
Les plates-formes contemporaines incluent des outils de détection et de stockage des données qui simplifient leur collecte à l’échelle de plusieurs appareils et systèmes. Elles intègrent des outils d’analyse qui fusionnent intelligemment des données corrélées afin de créer un enregistrement numériquement intégré et plus exhaustif du processus.
Par ailleurs, ces moteurs d’analyse peuvent proposer de nouveaux modes de connexion des données et fournir des rapports et tableaux de bord en temps réel personnalisés, afin d’identifier de nouvelles connaissances à chaque niveau de l’entreprise.
Par exemple, les plates-formes d’analytique peuvent désormais consulter, intégrer et contextualiser des données de sources non associées traditionnellement à un enregistrement de lots, notamment la température et l’hygrométrie du bâtiment, ou encore les délais d’immobilisation du matériel. À partir de là, il est possible de cerner de meilleures approches pour éliminer les exceptions en temps réel. Il n’est besoin d’aucun spécialiste des données.
Mais ce n’est qu’un exemple parmi d’autres de l’impact des avancées technologiques sur le secteur. Au final, les données contextualisées constituent les fondations des modèles d’apprentissage machine susceptibles de piloter les procédés de manière normative jusqu’à atteindre des résultats optimisés.
Imaginez un système capable de superviser les opérations et d’alerter le personnel de toute situation anormale, ou encore un système qui surveille la qualité des produits et détermine les causes de problèmes, sans attendre les résultats d’un laboratoire. Avec l’apprentissage machine, ces scénarios deviennent une réalité.
Par où commencer
Alors que les dernières avancées sont très prometteuses pour le secteur des sciences de la vie, les premières étapes de la mise en œuvre peuvent constituer un défi. Mais la démarche suivante peut faciliter le processus :
- Élaborez une stratégie à long terme axée sur l’intégrité des données et l’approche numérique. Ayez à l’esprit qu’avec les progrès rapides de la technologie, votre stratégie doit être suffisamment souple pour vous permettre de plier sans rompre face aux évolutions. Définissez une vision en sachant qu’elle évoluera.
- Assurez-vous l’adhésion de la direction. L’association de la direction dès le début et le mode de calcul du retour sur investissement sont critiques. Ayez à l’esprit qu’une approche pondérée traditionnelle du retour sur investissement ne peut pas être totalement applicable.
- Envisagez les déploiements de nouvelles technologies comme un « sprint ». Ciblez 6 à 10 semaines de simulations performantes autorisant des courbes d’apprentissage rapides et établissez des points de preuve limitant au minimum l’investissement en temps et en moyens financiers.
- Sélectionnez une base flexible et évolutive. Choisissez un partenaire qui adopte une approche flexible et holistique de l’exploitation des technologies numériques. Assurez-vous que votre partenaire peut fournir des solutions qui offrent une approche cohérente de l’exploitabilité des données et peuvent monter en charge pour atteindre les résultats souhaités sur votre réseau.
- Mettez-vous au travail. Avant de choisir un partenaire technologique, documentez votre infrastructure existante, cartographiez vos flux de processus et évaluez vos défis et insuffisances. La préparation de la première réunion est un bon exercice fondamental pouvant aussi réduire le délai total d’un contrat d’un tiers ou plus.
Passez à l’étape suivante et découvrez plus avant la transformation numérique dans le secteur des sciences de la vie.
