O laboratório atual é um ambiente de alta taxa de transferência de dados. Quase todos os seus equipamentos estão capturando dados, e os principais sistemas analíticos capturam mais dados do que nunca. À medida que o ritmo, o volume e a variedade de dados aumentam, o uso de análises tornou-se essencial para criar eficiências operacionais.
O papel das análises no laboratório atual
Permitir que os laboratórios avaliem e otimizem o desempenho, identifiquem ineficiências operacionais e executem a causa raiz das áreas problemáticas identificadas são funções-chave da análise. Isso permite benchmarking de desempenho e impulsiona a melhoria contínua, monitorando uma lista abrangente de métricas-chave de desempenho.
A análise pode fornecer aos laboratórios indicadores de desempenho líderes e defasados, ajudando na tomada de decisões reativas e proativas. Juntamente com a análise de KPIs em dados históricos, os algoritmos atuais de inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/ML) geram insights preditivos e prescritivos para que o laboratório possa impulsionar melhorias na qualidade e na eficiência operacional.
Os laboratórios estão usando abordagens cada vez mais sofisticadas de análise de dados para melhorar suas operações e obter vantagem competitiva. De acordo com a pesquisa do Medical Laboratory Observer sobre o estado da indústria em 2021, 77% dos laboratórios estão usando análise, com vários níveis de maturidade.
Para gerar insights mais profundos, uma etapa fundamental é criar uma visão consolidada dos dados de laboratório - uma "fonte única de verdade" (SSOT, da sigla em inglês) em um laboratório. O acesso a dados precisos, oportunos e abrangentes fornece aos laboratórios a capacidade de realizar análise avançada para melhoria contínua.
É aqui que as plataformas avançadas de IA de ponta a ponta, como o LabVantage Analytics, entram em ação. Tais plataformas não apenas suportam análises e visualizações avançadas de dados, mas também usam tecnologia de ponta para ingerir dados de várias fontes de dados (em lote e em tempo real) e armazenar os dados, criando uma única fonte de verdade para os laboratórios. Essas plataformas de IA oferecem aos usuários uma ampla gama de algoritmos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo para ajudar a resolver alguns dos problemas mais complexos enfrentados pelos laboratórios atuais.
Casos de uso do Lab Analytics
Quais são alguns casos de negócios comuns para o uso de análises laboratoriais em vários setores?
- Fabricação
Realize análises relacionadas à qualidade combinando dados de laboratório com dados do processo de produção para identificar drivers de baixa qualidade & recomendar estratégias de intervenção em tempo real.impacto: Reduz os custos associados à má qualidade na fabricação.
- Ciência dos materiais
Prever uma receita que utilize um conjunto escolhido de matérias-primas & atenda às especificações desejadas; como uma nova receita se comporta em um determinado aplicativo ou como uma receita histórica se comporta em um novo aplicativo.Impacto: Reduz o custo de experimentos fracassados em laboratórios de P&D.
- Processamento de alimentos
Identifique áreas de unidade de processamento para swab para verificar a presença de Listeria e outros contaminantes com base em uma avaliação de risco orientada por dados de diferentes superfícies para melhorar o controle de qualidade.Impacto: Melhora a qualidade do produto final.
- Produtos farmacêuticos
Gerar a curva padrão de melhor ajuste usando concentrações conhecidas do analito a ser ensaiado ou realizar análises relacionadas à modelagem PK/PD, incluindo farmacocinética populacional.Impacto: Melhora o tempo de resposta para análise e reduz os custos por meio de maior eficiência e melhor precisão.
- Biotecnologia
Computar pontos de corte de imunogenicidade e sensibilidade do ensaio, com cálculos para ensaio de triagem, ensaios confirmatórios, ensaio de neutralização, incluindo análise paramétrica & não-paramétrica.Impacto: Melhora o tempo de resposta para análise e reduz os custos por meio de maior eficiência e melhor precisão.
O ROI do Lab Analytics
O ROI geral da análise no laboratório é substancial, pois leva a uma redução significativa dos custos operacionais por meio do aumento da eficiência e potenciais melhorias na qualidade geral. Os benefícios incluem:
- Melhor planejamento e programação de recursos: Planeje o trabalho e a alocação de recursos com base na disponibilidade de recursos e na carga de trabalho atual/prevista. Isso reduz os tempos de resposta equilibrando o trabalho entre os recursos disponíveis.
- Melhor gerenciamento de materiais: Aproveite insights preditivos para gerenciar materiais de laboratório, itens de estoque e consumíveis - incluindo rastreamento & distribuição de materiais e rastreabilidade dos resultados dos testes para padrões & reagentes usados.
- Melhor gerenciamento de instrumentos: Acompanhe os dados dos instrumentos em tempo real para avaliar e melhorar a utilização dos instrumentos e identificar sinais para manutenção preventiva e preditiva.
- Melhor análise de custos: Aproveite as análises de custos de tendências e transversais, levando à identificação de pools de alto custo e direcionadores de custos associados, levando a um melhor gerenciamento de custos.
- Maior eficiência e rendimento do laboratório: Analise dados de laboratório para identificar as causas raiz dos gargalos que geram atrasos nos laboratórios. A remoção desses gargalos reduz o TAT para solicitações/testes e melhora a taxa de transferência.
- Melhor gerenciamento da qualidade: Realize análises relacionadas à qualidade com controle estatístico de processos.
- Benchmarking entre laboratórios para maximizar o ROI: Compare os custos relativos e o TAT para testes em diferentes laboratórios e recomende quais e quando testes de alta margem devem ser realizados para maximizar o ROI geral do laboratório.
- Insights aprimorados de experimentos: Forneça aos laboratórios de P&D uma visão abrangente de todos os laboratórios para evitar a repetição de experimentos - levando a economias significativas de custo e tempo.
No futuro, os laboratórios não apenas analisarão o uso de dados para serem mais eficientes dentro do laboratório, mas também mesclarão os dados do laboratório com outros conjuntos de dados para obter insights abrangentes - multiplicando o ROI da análise de dados.
Os laboratórios que aproveitam seus ativos de dados com análise de dados têm maior probabilidade de prosperar de várias maneiras:
- Maior eficiência operacional, permitindo o uso otimizado dos recursos laboratoriais, levando à redução de custos.
- Melhoria da qualidade tanto para produtos acabados quanto para produtos intermediários, reduzindo assim o custo da má qualidade.
- Ciclo de vida de inovação aprimorado com insights orientados por dados internos de laboratório, em conjunto com dados externos.
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