生命科学行业正在经历数字化转型的关键时刻。全球疫情、数字化研究及制造方面的突破等一系列事件推动企业接受数字化议程。为了获得竞争优势，各方企业正在积极革新其数字化转型战略。许多公司逐渐意识到，传统的纸面运营和碎片化的数据收集方法阻碍了其适应和发展进程，无法在不断变化的市场稳步扎根。在笔者看来，收集、组合和分析数据的能力已成为生命科学企业取得成功的关键。

数据孤岛能融合

当前不少企业存在数据孤岛现象。生产线的利益相关者并不能顺畅访问研发和工程设计数据，无疑增加了跨部门沟通成本。在生产线上，不同类型的设备通常由不同的工程师团队维护。想要融合这些“孤岛”创建的数据较为困难、昂贵且耗时。

数据孤岛的存在还将使企业在向监管机构证明生产环境高度受控时降低可信度。由于研究、生产和质量控制等多部门的海量数据来自各自孤立的数据系统，监管机构很难了解数据如何影响企业生产效率和产品质量。

生产标准可复制

在笔者看来，企业要实现真正的数字化转型，关键是提升关于开发捕捉、融合和情境化数据的能力。企业具备该能力，便能够让多部门快速访问并使用这些数据。构建数据本体以识别各种数据片段的属性及其相互关系、构建数据层次结构、基于一致的规则和管理方法设计数据架构等，都有助于企业日常运营生成数据的商业价值最大化。

出于安全原因，生命科学行业非常重视可追溯性，既满足监管需求，也对消费者负责。为了确保药品按照标准生产，制药公司必须形成一套可复制的生产标准。实现标准可复制需要对实验室和制造操作流程有清晰的可见性。企业可通过数字服务、人工智能和分析软件等工具进行数字化，以此推动进程。这些工具可提供实时反馈并增加连接性，使网络安全成为保障数字化运营的关键因素。

数字孪生带新人

在新冠疫苗推出期间，不少药品制造商采取了紧急“全员参与”的工作方法。虽然此举在短期内取得了成功，但由于持续的劳动力短缺而不可持续。

为解决员工短缺问题，并为新员工提供必要信息，像“数字孪生”等具有成本效益的解决方案应运而生。数字孪生是一种虚拟软件模型，用于分析数据并执行模拟，以评估性能并确定可以提高效率的领域。通过将虚拟世界和物理世界结合，制造商可实时分析数据并监控系统。这有助于防患于未然，减少工厂机器停机时间并提高效率。

在生命科学行业，企业可让新员工在AR和VR环境中接受培训，使其能在不中断现有操作的情况下解决潜在问题。这些AR-VR工具还可用于工程和制造环境，以改善设计和生产流程。

（作者：David Cooper，施耐德电气高管来源：PharmaTimes）

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