5 considerazioni per costruire un laboratorio QA/QC digitale più connesso

I laboratori di controllo qualità (QA/QC) farmaceutico gestiscono volumi crescenti di dati provenienti da strumenti, piattaforme software, sistemi di produzione e processi di qualità. Man mano che i laboratori proseguono la loro trasformazione digitale, creare un ambiente dati più connesso diventa sempre più importante.

Ecco cinque elementi da considerare per costruire un laboratorio digitale più integrato.

1. Iniziare dall'integrità dei dati

La trasformazione digitale dipende da dati affidabili. I laboratori dovrebbero stabilire una chiara proprietà dei dati, strutture dati coerenti e controlli appropriati per mantenere l'accuratezza, la tracciabilità e il contesto dei dati lungo tutto il loro ciclo di vita.

2. Ridurre i flussi di lavoro disconnessi

Quando le informazioni vengono trasferite manualmente tra strumenti, fogli di calcolo e sistemi diversi, è necessario un lavoro aggiuntivo per riconciliare e verificare i dati. Collegare i flussi di lavoro di laboratorio può contribuire a ridurre i passaggi manuali e migliorare la visibilità dell'intero processo di test.

3. Standardizzare dove porta valore

I flussi di lavoro standardizzati possono favorire una maggiore coerenza tra laboratori e siti, mentre i sistemi digitali dovrebbero rimanere sufficientemente flessibili da supportare diversi processi di test e requisiti operativi.

4. Progettare per l'integrazione

I sistemi di laboratorio raramente operano in modo indipendente. Le organizzazioni dovrebbero considerare come le piattaforme di informatica di laboratorio scambiano dati con strumenti, sistemi di cromatografia, ERP, MES e altre applicazioni aziendali.

Un esempio pratico è Intas Pharmaceuticals, dove la trasformazione digitale è stata applicata ai processi di R&S. L'organizzazione ha utilizzato SampleManager LIMS per supportare la digitalizzazione delle operazioni di R&S. La sua esperienza evidenzia una lezione importante: la digitalizzazione di successo del laboratorio non riguarda solo l'implementazione della tecnologia, ma anche l'allineamento di persone, processi e modalità di lavoro.

5. Costruire la base prima di scalare l'AI

L'AI può creare nuove opportunità per le operazioni di laboratorio, ma la sua efficacia dipende fortemente dalla qualità, accessibilità e contesto dei dati sottostanti. Le organizzazioni dovrebbero prima stabilire una base digitale affidabile e connessa prima di ampliare le iniziative di AI.

In definitiva, una strategia di laboratorio digitale di successo non riguarda semplicemente l'aggiunta di altra tecnologia. La maggiore opportunità è collegare persone, processi e dati in modo da supportare decisioni migliori e un miglioramento continuo.