数字化如何提升生命科学制造运营效率的三种方式

随着生命科学制造日益复杂，数字化为更快速、更可靠的运营提供了清晰路径。

本文将为您揭示：

• 精简生命科学制造执行和批记录的关键机会
• 统一数据在决策中的作用
• 支持标准化并应对网络安全需求的方式

在生命科学制造中，速度若无准确性便毫无意义，反之亦然。制造商正面临一场“完美风暴”：供应链不确定性、复杂的合规标准、对先进疗法和设备的不断增长的需求，以及前所未有的交付压力——所有这些都必须在不牺牲质量的前提下完成。

应对这些挑战需要竞争优势，而这一优势来自于将制造、质量和设施数字化统一，使团队能够自信而灵活地行动。

如果实施得当，数字化将彻底改变人们的工作方式，减少人为错误，实现近实时可视化，并将孤立的数据连接为统一的信息源。以下是数字化转型的具体表现：

创新加速：数字化提升速度

数字化在提升速度方面尤为显著。为了缩短从承诺到商业产品的路径，数字化可以消除纸质和手动流程带来的摩擦。

转型前：
据麦肯锡分析，一份生物技术批记录可能包含5,000至45,000个手动输入。每一个手动输入都比数字化方式更具风险，每一个错误都需要时间和资源来纠正。即使是最严谨的团队，准确率也可能下降至约91%。这种误差可能导致产品召回，带来患者安全风险、产品交付和创新延迟，以及整体运营成本上升。纸质流程还会拖慢技术转移和规模扩展的速度，因为每个新站点都需自行解释和复制流程，缺乏实时透明度。

转型后：
数字化有助于缓解这些瓶颈。现代制造执行系统（MES）可自动化批记录、数字化并存储配方，同时协助库存跟踪和生产监控，并在数字化环境中强制执行操作流程。原本需数小时或数天整理的数据现在可近实时访问，流程标准化也减少了错误空间。

数据驱动洞察：助力更智能决策

数字化带来的不仅是速度。当数据从电子表格转移到数字平台，制造商便能利用这些数据优化流程。

转型前：
系统未连接时，质量数据往往在问题发生后才出现。这种情况导致处理偏差时采取被动应对，设备故障引发停机，设施系统如暖通空调或安防各自为政。结果是响应延迟、成本上升以及持续的“亡羊补牢”状态。没有数字化解决方案的组织可能在缺乏及时可靠信息的情况下做出决策。

转型后：
借助统一平台，质量管理数据集中在一个位置，团队可近实时收集、分析并采取行动。预测工具将被动思维转变为主动应对，根据德勤研究，机器学习模型可将停机时间减少多达15%，提升设备效率。资产和流程的虚拟模型使得人力资源、物料供应和设备准备与需求保持一致。设施也变得更智能，环境控制、消防系统和安防通过开放式物联网平台连接。团队获得地图式可视化，并可触发自动化工作流程，从而缩短响应时间并减少错误。

数据连接驱动持续改进

连接将速度与洞察结合，形成一致的基础，使组织能够在各个站点捕捉、共享并持续改进。

转型前：
系统未连接时，持续改进变得困难。每个站点自行管理升级、模板和培训，导致方法各异，宝贵洞察被困在信息孤岛中。运营资产的网络安全也可能滞后，因为运营技术（OT）与信息技术（IT）不同，工具无法互换，容易出现盲点并引发高成本的安全漏洞。

转型后：
通过标准化系统和模板，组织可加快技术转移、简化升级流程，并减少全球运营中的培训需求。统一的数字生态系统也帮助团队在最小干扰下工作，无论是改造现有设施还是启用新站点。这种连接打破信息孤岛，实现信息自由流动。

这也适用于网络安全。通过对制造流程、质量管理系统、制造执行系统和建筑资产的持续监控，组织可获得更清晰的可视性、更强的资产管理能力以及近实时的威胁检测。