四大挑战下，生命科学行业的“蜕变”与“新生

生命科学行业这根“紧绷的弦”在当下经历变革之际，伴随着医疗模式和患者期望的转变、网络的扩展以及更为严格的监管政策，日益焦灼。

应当如何走出当下的困境呢？刚弦易折，那就让折断的风险替换为灵巧的韧性——企业应当具备新的敏捷应对能力。如今，这种敏捷性愈发依赖于企业充分利用其工业数据的能力。

以基因组成和生活方式等个体因素为基础的个性化医疗，迫使企业缩短药物开发周期，并以高效、经济的方式生产小批量药物。这就要求企业采用创新的解决方案以保持竞争力。

制造商必须预见潜在的监管问题并加以防范。提前做出反应，使他们能够在充满变化的市场环境中尽可能提升产品的可靠性和质量。

要做到未雨绸缪，就必须全面了解整个制药生态系统。而这一点需要依靠准确、实时的数据作为支撑。在风云际变的前路中，制药企业面临着哪些挑战？数据管理平台又将在这一披荆斩棘的过程中扮演怎样的角色？

 简化生命科学数据整合，打破数据孤岛

在当今快速变化的环境中，制药企业的生产车间可能会有大量相互连接的机器和自动化系统，且生产运营往往涉及多个地点，甚至涵盖全球。这些制造系统从不同的数据源生成海量数据，包括关键工艺参数、质量控制指标和环境监测数据等。

然而，许多生命科学厂商的设备供应来源不一，使用的监控系统也各不相同。设备的数量和多样性可能导致数据被隔离在不同的数据孤岛中。

一家制药公司使用不同的系统来监控其生产设备、供应链物流和质量控制流程，势必会造成跨职能协作的阻碍，进而导致企业内部数据重复，增加出错和不一致性的风险。

为了打破数据孤岛，生命科学领域的领导者正在转向具有以下特点的综合数据管理平台：

为生命科学数据用户提供自助式数据可视化服务

从孤岛中解放数据是实现全面可视化的关键第一步，但要达到消费者所期望的可预测性和韧性水平，则需要同一组数据的“一鱼多吃”，最大化挖掘数据价值，让团队里每个角色均能大展拳脚。

在制药企业中，运营团队、质量保证团队、供应链分析师对同一组实时数据有不同的入手方向，需要以不同方式查看数据。如果企业依赖于通用的数据湖，操作员可能迫于“专业知识空白”，需要花时间向程序员寻求帮助，从而识别和访问数据，再进行下一步工作，极大拖延了团队的工作效率。

为了充分发挥数据的作用，生命科学企业正在采用工业数据解决方案，让研究人员和合作者能够通过下述功能轻松地找到所需数据： 

挑战三：迷雾重重，流程难通

 利用混合数据管理来消除可视化障碍

设备停机和生产中断是造成生命科学行业生产损失的主要原因。制药公司平均每年要经历6到8次停机。据业内专家估计，制药业生产中断的总停机时间成本(TDC)为每小时10万美至50万美元。

积极主动、基于状态的维护(CBM)高度依赖于监测资产的实际状态来确定其维护需求。为了进行分析，用户必须将各个原始数据流与设备资产、运营地点或其他情境维度进行关联。

然而，一些老旧的、小规模的制药工厂往往面临着计算能力和IT支持有限等问题，与此同时，如果一项设备资产需要处理几十甚至上百个不同的数据流，仅数据准备工作就相当耗时，进而阻碍快速调查和根本原因分析。

领先的制药企业正在利用混合数据解决方案来扩展整个企业的可视化，并将其延伸到制造环境的边缘。这些解决方案提供以下功能：

体量庞大，决策踟蹰

 建立灵活、可扩展的数据基础设施，实现基于数据的决策

数据如果不能被解读和利用，就只是一串没有生命的字符。

如果不能为所有数据使用者提供全面可见的简化数据管理，就很难发现并快速应对运营环境中的问题。随着企业规模的扩大和运营活力的不断增强，这一挑战也会随之加剧。

尤其当场景扩展至整个工厂、整个企业乃至整个供应链时，仅仅收集数据就可能让人望而生畏。在漫长且复杂的收集流程之后，如果没有经过精心构建的数据框架、上下文信息和模板，这些辛苦得来的数据也会变成“非专家不可见”，尘封在角落。

数据收集难、访问难、查找难，更遑论从中获取洞见和进行决策。

已经适应了不断变化的生命科学制造环境的制造商们深知，灵活的数据基础架构是满足行业独特数据需求的最坚实基础。他们与解决方案架构师合作，确保数据管理包括以下功能：

市场的不断颠覆以及对经济性和可持续性的需求给生命科学行业的数据管理带来了挑战。随着生命科学生态系统的复杂性和规模不断扩大，数据挑战日益突显。

灵活高效的数据基础架构能够在企业内外提供带有上下文信息的数据，使制药企业能够基于数据做出决策，并专注于以更具成本效益的方式快速为有需要的患者提供治疗。