数据过载？有应对之道

典型的制药厂会产生大量信息。事实上，单条生产线或检查系统每天产生数TB的数据并不罕见。

虽然制药行业在收集信息量方面可能位居榜首，但在成功挖掘这些数据以改进制造过程方面却落后于其他行业。

当然，这背后有充分的理由。最主要的是：行业的监管性质，要求进行验证，并且历史上支持为质量验证目的而采取更为被动的数据分析方法。

迈向连续制造

十多年来，FDA一直鼓励制药行业实施新的智能技术，以提高药品质量并加快创新。

最终，采用这些技术——由过程分析技术（PAT）监管框架支持——有望将行业从以批次为中心的思维模式转变为更高效的连续制造方法。事实上，许多行业领导者已经实施了由FDA指导支持的试点项目，以帮助朝着这个方向前进。

与此同时，现代制药厂不断在其生产线上添加更复杂的传感器和仪器，产生越来越多的数据。但他们仍在努力确定可能对底线产生影响的关键信息。

消除数据混乱

随着专利的到期、研发成本的上升和利润率的缩减，当今的制药公司都在努力提高效率。虽然许多公司已经通过现代MES和EBR系统简化了运营，但数据分析才是实现多层面制造优化的关键。

数据分析包括提取数据，然后对数据进行建模，以查找变量之间的有意义相关性，从而获得见解并进行改进。在制药厂中，数据分析可用于解决许多多变量问题。

然而，选择一种能够消除数据混乱并带来即时和长期投资回报（投资回报）的方法可能会面临挑战。

有哪些选择？

为了解决复杂的数据难题，制药公司历来采取两种方法之一。一些公司会聘请数据科学家。这种方法成本高昂且耗时，需要对新员工进行流程和挑战方面的培训，并进行多轮实施和测试，这通常会导致独立的解决方案。