O que as novas estruturas de análise podem fazer?
Os sistemas de ciências da vida em obsolescência foram criados para alcançar um resultado específico de uma maneira rigorosa e regulamentada, e fazem isso muito bem. Os dados gerados normalmente são mantidos em registros de lotes eletrônicos (EBR) para fins de conformidade e podem ser usados de modo retrospectivo por cientistas de dados para analisar ou aprimorar processos.
As novas estruturas de análise alteram essa equação, fornecendo ferramentas que não apenas acessam mais dados com mais facilidade, como também expõem relacionamentos ocultos entre fontes de dados em tempo real.
Por exemplo, sabemos que ferramentas digitais podem capturar dados gerados individualmente por um operador, um material ou uma máquina. Mas isso conta apenas parte da história. Agora, os dados podem ser combinados e apresentados no contexto do que está acontecendo ao redor deles.
A contextualização de dados aprimora a integridade geral do registro de lotes e melhora os resultados comerciais em tempo real.
Como funciona
As plataformas contemporâneas incluem ferramentas de armazenamento e descoberta de dados que simplificam a coleta de dados em vários dispositivos e sistemas. Além disso, incorporam ferramentas de análise que fundem de modo inteligente os dados relacionados para criar um registro do processo mais abrangente e integrado digitalmente.
Esses mecanismos de análise também podem conectar dados de novas maneiras e oferecer painéis e relatórios personalizados em tempo real para descobrir novas informações em todos os níveis da organização.
Por exemplo, agora as plataformas analíticas podem acessar, integrar e contextualizar dados de fontes que não estavam tradicionalmente associadas a um registro de lote, como umidade e temperatura da construção ou tempo de espera do material. E, em seguida, identificam maneiras melhores de impedir exceções em tempo real. Não é necessário nenhum cientista de dados.
Mas essa é apenas uma das maneiras pelas quais as tecnologias em evolução estão causando impacto em todo o setor. Por fim, os dados contextualizados fornecem a base para modelos dinâmicos de aprendizado de máquina que podem conduzir os processos a ótimos resultados de modo prescritivo.
Imagine um sistema que supervisiona as operações e alerta a equipe sobre situações anormais. Ou observa a qualidade do produto e especifica as causas do problema sem esperar pelos resultados do laboratório. O aprendizado de máquina torna esses cenários uma realidade.
Por onde começar
Embora os avanços mais recentes sejam uma grande promessa para o setor de ciências biológicas, dar os primeiros passos em direção à implementação pode ser um desafio. Mas você pode facilitar o processo. Veja como:
- Estabeleça uma estratégia de longo prazo a respeito da digitalização e a integridade dos dados. Lembre-se: como a tecnologia muda tão rápido, sua estratégia deve ser flexível o suficiente para não precisar começar do zero quando for confrontada com novos desenvolvimentos. Estabeleça uma visão, mas saiba que ela evoluirá.
- Garanta o engajamento dos executivos. É fundamental envolver os executivos desde o início e estabelecer como o retorno do investimento (ROI) será medido. Lembre-se de que uma abordagem ponderada tradicional ao ROI pode não ser 100% aplicável.
- Adote uma mentalidade de "corrida de velocidade" para implantações de novas tecnologias. Concentre-se em testes eficientes de 6 a 10 semanas que permitam curvas de aprendizado rápidas e estabeleçam pontos de prova com investimento mínimo em tempo e dinheiro.
- Selecione uma base escalável e flexível. Escolha um parceiro que adote uma abordagem flexível e holística para alavancar a tecnologia digital. Certifique-se de que seu parceiro possa fornecer soluções que operacionalizem os dados de maneira consistente e os dimensione para atender aos resultados desejados em toda a sua rede.
- Faça a lição de casa. Antes de se envolver com um fornecedor de tecnologia, documente sua infraestrutura existente, seu mapa de fluxo do processo e os atuais desafios e lacunas dos negócios. A preparação para a primeira reunião é um bom exercício base que também pode diminuir o tempo total de uma reunião em um terço ou mais.
Dê o próximo passo e saiba mais sobre a transformação digital no setor de ciências da vida.
