ELEMENT AI POUR L’INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE
Paver la voie vers des laboratoires zéro défaut
Tirer profit d’occasions dans l’ensemble de la chaîne de valeur pharmaceutique
De la fabrication à la distribution, la chaîne de valeur pharmaceutique est sujette à un degré élevé de variabilité et de perturbation, qui peut avoir une incidence sur le cycle d’innovation des produits. Les sociétés pharmaceutiques d’aujourd’hui doivent réussir à conserver le savoir organisationnel, à extraire des renseignements précieux de diverses sources de données et à trouver des façons de documenter l’expertise implicite de leur personnel.
Des applications novatrices qui exploitent la puissance des données et de la numérisation contribuent à améliorer les processus, ce qui est essentiel pour accroître la productivité et la qualité.
Use cases
Investiguer sur les écarts de production est un processus long et complexe qui peut avoir un effet négatif sur la chaîne d’approvisionnement et les activités de vérification de la conformité en créant des goulots d’étranglement dans le processus de fabrication. Cela s’avère coûteux pour les activités de fabrication.
Voici quelques facteurs à prendre en compte :
- Plusieurs sources de données, comme des rapports sur les écarts, des dossiers de lot et des données du système d’acquisition et de contrôle des données (SCADA), sont nécessaires pour cerner les causes profondes et appliquer des mesures correctives.
- Les connaissances implicites relatives aux meilleures pratiques, techniques et méthodologies s’acquièrent en laboratoire. Acquérir une compréhension globale des processus de gestion des écarts est nécessaire pour atteindre un niveau de rendement élevé, mais cela requiert du temps et de l’expérience.
- Le savoir organisationnel est souvent non documenté, ce qui se traduit par une perte importante d’expertise lors du roulement de personnel. Les spécialistes de la qualité moins expérimentés ont parfois du mal à établir des liens entre les problèmes actuels et les problèmes de longue date.
Comment on peut aider
Grâce à Knowledge Scout, les sources de données en silo sont décomposées et centralisées, ce qui permet aux spécialistes de la qualité d’accéder à de l’information structurée provenant des progiciels de gestion intégrés, des systèmes d’exécution de la fabrication et des systèmes de gestion de la qualité, ainsi qu’à de l’information non structurée, comme les rapports sur les écarts de données, les procédures opérationnelles normalisées et les normes, afin de mener à bien une investigation.
Grâce à un entraînement s’appuyant sur les commentaires des utilisateurs, Knowledge Scout est en mesure de recenser les événements récurrents parmi les écarts. Les sociétés pharmaceutiques peuvent ainsi mieux évaluer l’efficacité de leurs plans d’actions correctives et préventives, ce qui réduit le nombre de défauts et améliore le rendement.
En savoir plus
Les sociétés pharmaceutiques disposent d’une grande quantité de données disparates. Qu’il s’agisse de revues de conception, de brevets ou d’articles universitaires, elles s’appuient sur une solide expertise interne pour documenter et orienter le développement de leurs nouveaux produits. Les scientifiques du secteur pharmaceutique se retrouvent souvent dans des situations où leur travail peut bénéficier des connaissances ou de l’expérience d’un collègue qui se trouve ou non sur place. Pouvoir trouver le bon spécialiste interne où qu’il soit est essentiel.
- Knowledge Scout regroupe des données structurées et non structurées de manière à établir un lien entre les utilisateurs et le vaste ensemble de connaissances que possède une entreprise, ce qui permet de désamorcer les difficultés de la création de nouveaux produits.
- Grâce à une simple requête, les chercheurs scientifiques peuvent déterminer quel spécialiste ils devraient consulter au sein de l’entreprise, ce qui limite tout chevauchement de travail et d’efforts.
Nous vous aidons à tracer votre route
La plupart des sociétés pharmaceutiques savent qu'il ne s'agit pas de déployer ou non des solutions d'IA, mais bien de savoir quand et par où commencer.
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