5 prédictions pour Sciences de la vie Manufacturing en 2024

Le secteur Sciences de la vie est à l'aube d'un changement d'étape transformationnel, propulsé par les avancées technologiques et le besoin urgent d'innovation dans un paysage réglementaire en pleine mutation. Lors de notre récent webinaire intitulé"Frontline Excellence : Sciences de la vie Manufacturing Forecasts for 2024", nous avons approfondi les tendances qui sont sur le point de redéfinir l'avenir de l'industrie. Cette période de transition met en évidence un moment critique pour les fabricants de Sciences de la vie , et ceux qui acceptent le changement et adoptent de nouvelles technologies et de nouvelles mentalités sont en mesure d'apporter des améliorations opérationnelles significatives.

À l'aube de 2024, voici cinq prédictions clés sur l'évolution du secteur Sciences de la vie . Elles soulignent l'intégration des nouvelles technologies, la valeur des données et la nécessité d'une approche centrée sur l'humain, ce qui indique la nécessité d'évoluer vers des opérations plus agiles et plus résilientes. Le moment est venu pour les organisations de se tourner vers l'avenir et de planifier l'affectation de leurs ressources à la lumière de ces conditions changeantes.

L'industrie s'éloigne de plus en plus des implémentations lourdes des systèmes traditionnels et monolithiques pour adopter des plateformes agiles, composable . Ces plateformes fournissent aux utilisateurs des éléments de base qui peuvent être entièrement personnalisés pour créer des solutions qui peuvent être déployées et modifiées rapidement, ce qui permet d'obtenir un délai de rentabilité beaucoup plus court. Cette approche abaisse également de manière significative la barre d'entrée et permet aux personnes les plus proches des opérations de résoudre les problèmes et de capturer des données conformes.

L'évolution vers ces systèmescomposable qui peuvent s'adapter aux spécificités de n'importe quel processus de production ne fera que s'accélérer cette année. Selon Gartner, "d'ici 2025, au moins 25 % des applications de fabrication utiliseront une architecture technologique composable , contre moins de 2 % en 2022". Il s'agit là d'un changement important, qui permet de développer, de valider et de déployer de nouvelles solutions à grande échelle plus rapidement que jamais.

L'adoption de la technologie de l'internet industriel des objets (IIoT) dans Sciences de la vie devrait atteindre une masse critique, faisant des données un atout inestimable pour la qualité, la conformité et la productivité des organisations qui l'adoptent. IIoT facilite la visibilité holistique de toutes vos opérations en permettant aux machines et aux humains de fournir des données conformes.

Dans la pratique, cela peut prendre la forme de carnets de bord électroniques dans l'atelier qui permettent à n'importe quel membre de l'organisation d'avoir une visibilité en temps réel sur l'état de l'équipement. Les données de conformité pour dossiers de lots ou l'historique des appareils peuvent également être saisies électroniquement tout au long du processus de production, ce qui vous permet d'améliorer considérablement la traçabilité et d'éliminer les enregistrements papier encombrants. Même quelque chose d'apparemment simple, comme des instructions de travail pour des procédures telles que le dégagement de la ligne, peut être transformé par l'intégration de données provenant des machines afin de vérifier les erreurs commises par vos opérateurs. Les informations provenant d'autres systèmes d'entreprise tels que SGQ (système de gestion de la qualité) ou ERP peuvent également être intégrées afin d'éliminer les silos de données et de s'assurer que les personnes peuvent obtenir les données dont elles ont besoin, quand elles en ont besoin.

Une grande partie du site Sciences de la vie est intrinsèquement axée sur le bien-être des êtres humains, mais cela n'a souvent concerné que le patient ou l'utilisateur final. Aujourd'hui, le secteur évolue pour étendre cette réflexion aux opérateurs de première ligne qui travaillent dans les ateliers ou les laboratoires.

L'évolution vers une technologie opérationnelle centrée sur l'homme est incarnée par l'adoption de plateformes sans code qui permettent le concept de développement citoyen. Cela signifie que les experts en processus, qui n'ont pas nécessairement une formation technique en informatique, sont habilités à élaborer des solutions adaptées dès le départ aux défis uniques de leur processus de production particulier.

Cette approche vous permet également d'élaborer, de tester et de valider ces solutions beaucoup plus rapidement en fonction des réactions des opérateurs. Il en résulte une expérience utilisateur beaucoup plus intuitive et attrayante pour les opérateurs que les interfaces des systèmes traditionnels monolithiques.

Non seulement cela renforce l'engagement des opérateurs à un moment où les ressources sont rares - avec environ 2,1 millions d'emplois manufacturiers américains qui devraient rester vacants d'ici 2030 selon Deloitte et le National Manufacturing Institute - mais cela permet également d'améliorer la productivité, la qualité et la conformité.

L'industrie passe des historiens traditionnels sur site, qui ont longtemps servi d'épine dorsale pour la capture des données opérationnelles, à une approche basée sur le cloud qui permet une plus grande contextualisation des données. Cette transition, qui consiste à passer d'une situation où les données sont riches mais pauvres en informations à une situation où les données sont exploitées pour obtenir des informations exploitables, est essentielle pour faire progresser la qualité et la productivité.

Les systèmes historiques, bien qu'efficaces pour collecter des données, ne permettent pas toujours d'obtenir les informations exploitables nécessaires à une prise de décision rapide et à l'innovation. Au lieu de cela, les organisations doivent se concentrer sur la capture d'un plus large éventail de données, en particulier les données des opérateurs de première ligne, qui ont été historiquement sous-utilisées - si elles ont même été capturées.

Les médias tels que les photos et les vidéos deviennent aussi omniprésents que les autres types de données, et offrent eux aussi de nouvelles possibilités pour résoudre les problèmes d'inspection de la qualité et de conformité. Des orientations réglementaires seront bientôt publiées concernant ces nouveaux types de données afin de fournir des lignes directrices pour leur utilisation et d'éliminer les obstacles qui empêchent Sciences de la vie de tirer de ces données la même valeur que celle que d'autres industries sont déjà en mesure d'extraire.

En combinant le contexte des opérateurs, des équipements et d'autres sources de données au moment où elles sont saisies, les entreprises peuvent transformer des ensembles de données sélectives et cloisonnées en un flux d'informations enrichies et exploitables en temps réel.

Au-delà de l'engouement initial pour des innovations telles que ChatGPT, l'industrie Sciences de la vie s'oriente vers l'application d'outils d'IA générative à des cas d'utilisation qui apportent une réelle valeur ajoutée aux opérations. Les organismes de réglementation du monde entier préparent activement des orientations pour l'utilisation des outils d'IA générative dans les environnements de production. Les programmes de maturité et de technologie émergente de la FDA( Gestion de la qualité ) aux États-Unis, ainsi que le groupe d'innovation en matière de qualité de l'EMA (European EMA'sQuality Innovation Group) sont en train d'élaborer des cadres pour s'assurer que les déploiements d'IA générative s'alignent sur d'autres normes réglementaires.

Cette technologie promet de permettre un certain nombre de cas d'utilisation utiles, notamment en aidant à la préparation des audits, à l'investigation des écarts et à l'analyse des causes profondes. Elle peut également servir d'outil pour démocratiser l'analyse des données et permettre à ceux qui n'ont pas été formés à la science des données de générer des informations qui les aideront à résoudre des problèmes dans leurs opérations. Une grande partie de l'industrie cherche déjà à utiliser ces technologies en 2024, ZS ayant constaté que 92 % des dirigeants de Sciences de la vie s'attendaient à ce que leurs entreprises investissent dans des capacités d'IA générative au cours des 12 prochains mois.

Cette année s'annonce comme une année charnière pour l'industrie manufacturière, avec de nombreux défis à relever, mais tout autant d'opportunités d'innover. Par où les fabricants de Sciences de la vie devraient-ils commencer ? Voici trois moyens pratiques de tirer parti des changements à venir dans l'industrie.

Transition vers une approche Composable

L'abandon du modèle unique des systèmes de production traditionnels au profit d'un cadre plus composable et plus adaptable nécessite des solutions qui ne sont pas seulement largement flexibles, mais qui peuvent être entièrement personnalisées en fonction des processus de fabrication individuels.

Adopter une approche composable signifie créer un environnement dans lequel des changements peuvent être apportés rapidement et de nouveaux systèmes peuvent être facilement intégrés pour répondre aux demandes de production changeantes, ce qui permet d'améliorer l'efficacité et l'agilité.

Donnez la priorité à votre atout le plus important : votre personnel

Il ne fait aucun doute que l'atout le plus précieux d'une organisation est constitué par les personnes qui travaillent en première ligne, jour après jour. Toute décision concernant les technologies à adopter ou les changements à apporter à vos opérations en 2024 doit être prise en pensant d'abord et avant tout à eux.

En ce qui concerne vos opérateurs, cela signifie qu'il faut se concentrer sur la réduction des tâches monotones et leur donner les moyens d'utiliser leur connaissance intime de votre processus pour résoudre les problèmes et innover. Pour les ingénieurs, il s'agit de cultiver un environnement dans lequel ils peuvent utiliser pleinement leurs compétences ainsi que les technologies modernes pour améliorer en permanence le processus de production. Compte tenu de la pénurie de main-d'œuvre à laquelle l'industrie est confrontée, il est essentiel de prendre des mesures de ce type pour attirer et retenir la prochaine génération d'employés talentueux.

Adoptez le guide de référence Pharma 4.0 pour la qualité et la conformité

Le Pharma 4.0 Baseline Guide de l'ISPE est essentiel pour les organisations Sciences de la vie qui naviguent sur transformation numérique, offrant un cadre détaillé qui équilibre l'adoption de la technologie avec la conformité réglementaire et Gestion de la qualité. Ce guide présente un modèle structuré d'excellence opérationnelle, soulignant la nécessité d'aligner les initiatives numériques sur les stratégies centrées sur l'humain.

La clé de ce modèle est de reconnaître que la technologie n'est qu'une composante d'un écosystème plus large qui donne également la priorité aux ressources humaines et à la culture organisationnelle. Le guide préconise d'exploiter les technologies numériques non seulement pour l'automatisation, mais aussi en tant qu'outils pour faciliter la prise de décision, améliorer la qualité des produits et rationaliser les processus de conformité grâce aux principes de la qualité par la conception (QbD).

Cette approche est soutenue par les organismes de réglementation, qui encouragent l'adoption de solutions numériques pour atteindre ces objectifs de manière plus efficace et efficiente. Son adoption est essentielle pour les organisations qui cherchent à transformer numériquement leurs opérations et à garder une longueur d'avance dans cet environnement économique et réglementaire changeant.