A Indústria Farmacêutica 4.0 se refere às novas ferramentas e processos que permitem produção descentralizada, com fábricas inteligentes, sistemas de TI integrados, Internet das Coisas e sistemas de manufatura flexíveis, altamente automatizados.
A coleta e visualização de dados para melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos de fabricação têm sido uma meta para a indústria de ciências da vida há muito tempo. Esse novo modelo trata-se de usar soluções e abordagens comprovadas para criar padrões de qualidade e confiabilidade nunca antes vistos.
Existe um interesse crescente entre os líderes e tomadores de decisão na indústria farmacêutica em torno do conceito Pharma 4.0. Os fabricantes enfrentam uma necessidade sempre presente de permanecer competitivos em um mercado em que os portfólios de produtos estão diversificando, startups inovadoras desafiando o status quo, parceiros da cadeia de suprimentos se tornando mais integrados e pacientes mais envolvidos nas decisões sobre seus tratamentos.
Cumprir as promessas dessa nova indústria será o diferencial do mercado para empresas que querem se manter competitivas.
A Indústria Farmacêutica 4.0 é uma revolução e, com qualquer uma delas, vem a mudança e, finalmente, a recompensa para aqueles que se adaptam da maneira mais rápida e eficaz. Já estamos vendo alguns exemplos de novas ideias quando se trata da transferência de instruções digitais para o mundo físico.
A Johnson & Johnson está trabalhando com a HP em dispositivos médicos de impressão 3D, incluindo lentes de contato nas configurações da comunidade. Atualmente, a escala é um desafio, mas é apenas uma questão de tempo até que seja um conceito redundante.
A indústria de ciências da vida está reduzindo os riscos com a revolução da Pharma 4.0 – os novos produtos, processos e serviços serão mais baratos, mais rápidos, mais seguros e com maior qualidade do que seus antecessores.
Em uma pesquisa com líderes empresariais e operacionais de todo o setor de ciências da vida, realizada pela Zenith Technologies em 2018, 58% dos entrevistados disseram que a Pharma 4.0 promoverá a maior mudança do segmento nos próximos 5 anos – mais do que qualquer outra área de tecnologia. Curiosamente, o mesmo número de entrevistados disse que atualmente está mais focado na digitalização, com apenas 46% afirmando que a Indústria 4.0 é sua prioridade atual. Quando perguntados sobre sua motivação para investir em novas tecnologias:
Por fim, os critérios que impulsionam a tomada de decisão e o investimento no setor de ciências da vida permanecem os mesmos – os líderes de negócios desejam reduzir custos, aumentar a eficiência e a receita.
Na pesquisa da Zenith, os entrevistados foram questionados sobre automação: 42% dos participantes disseram que atualmente são “completamente automatizados” e 12% “automatizados na medida do possível”. Em 5 anos, 50% querem ser “completamente automatizados” e 23% “automatizados na medida do possível”. O desejo de automação é claro, pois oferece vários benefícios operacionais – processos mais rápidos, mais confiáveis e, finalmente, mais baratos -, mas sua adoção é um processo gradual e de décadas.
Um exemplo simples é a abordagem de um medidor de temperatura, que fornece uma leitura maior que o esperado durante a fabricação. Um sistema automatizado pode detectar essa leitura, interpretar os dados do evento com informações anteriores e decidir sobre um curso de ação e corrigir a situação. Isso negaria a necessidade de um operador intervir e fazer uma avaliação sobre o curso de ação necessário e executar a ação. A economia de tempo para cada evento geralmente é mínima, mas quando escalada em uma fábrica inteira ou no nível da empresa, o impacto se torna significativo.
Os desenvolvimentos futuros também permitirão que algoritmos de Machine Learning ajustem as linhas de fabricação e o cronograma de produção muito mais rapidamente do que com a intervenção humana. Novos desenvolvimentos também abrirão o caminho para a manutenção preditiva e a oportunidade de identificar e corrigir problemas antes que eles aconteçam.
A base de qualquer alteração em um ambiente de manufatura orientada pelo pensamento da Pharma 4.0 será a conectividade e dados contextualizados. Todo sistema e peça de equipamento precisa ser capaz de registrar e distribuir dados confiáveis de eventos, se comunicar com outros sistemas e peças de equipamento e, posteriormente, acessar dados relevantes e confiáveis.
Quando essa conectividade é estabelecida, as equipes operacionais têm a base para fazer melhores escolhas, pois os sistemas de auto aprendizagem fazem isso interpretando dados. É imperativo que os dados sejam contextualizados para serem úteis – as tecnologias integradas precisam saber o que são e quando foram criados.
Um banco com dados com registro de data e hora é essencial, pois dados de tempo consistentes tornam cada interpretação e decisão subsequente mais simples e mais confiável. Se usarmos novamente o exemplo do medidor de temperatura, quando for dada uma leitura irregular da temperatura, o sistema automatizado procurará dados em torno de um evento anterior que espelha o evento atual – ele simplesmente não poderá fazer isso de maneira confiável se os dados não forem precisos.
Ao adicionar informações de contexto, como nomes de produtos ou receitas, fases do processo ou identificação de lotes aos dados de séries temporais no histórico do processo, o valor dos dados para os engenheiros aumenta bastante. No entanto, os históricos são “otimizados para gravação” e não “lidos”, criando uma restrição técnica à medida que armazenam e compactam novos dados, tornando a extração e a interpretação árduas. Encontrar o evento histórico relevante e construir o contexto do processo em torno dele pode ser trabalhoso, exigindo manipulação manual de dados em vez de uma abordagem automatizada.
A análise de Big Data extrai dados de fontes tradicionalmente desconectadas e procura relacionamentos e tendências que antes eram indetectáveis. Por exemplo, combinar dados de produção com dados de sistemas de vendas e expedição pode otimizar o planejamento da produção. As ferramentas de ERP já podem fazer isso em uma escala muito menor; no entanto, eles usam conjuntos de dados menores do que os conceitos da Indústria 4.0 gerará, portanto as conclusões e recomendações são comparativamente menos válidas.
A indústria de ciências da vida faz análises de Big Data há mais de 20 anos. No entanto, existem perigos inerentes que serão exponencialmente mais problemáticos ao interpretar os conjuntos de dados maiores que serão criados pelas abordagens da Pharma 4.0.
Correlações espúrias, que são inevitáveis ao lidar com inúmeras variáveis e pontos de dados, sem dúvida parecerão atraentes para operadores e engenheiros, mas devem ser ignoradas para garantir que os dados sejam usados com eficácia. Se uma empresa age com base nesses dados sem confiança, as consequências podem ser muito problemáticas e até prejudiciais. É vital que as empresas adotem a abordagem do ciclo de melhoria orientado a dados – definir, medir, analisar, melhorar e controlar.
As únicas correlações que devem ser adotadas devem ser cuidadosamente formuladas, testadas e validadas. Os engenheiros de processo devem medir uma grande quantidade de dados com um pequeno número de variáveis, aguardar, monitorar e definir melhorias antes de implementar as mudanças e iniciar o ciclo novamente. Essa abordagem iterativa somente será bem-sucedida se dados completos, contextualizados e precisos forem coletados de uma rede totalmente integrada de sistemas e máquinas.
O setor de ciências da vida tem sido mais lento em adotar tecnologias avançadas do que outros setores. No entanto, passou décadas usando dados para impulsionar a melhoria operacional. Abraçar o potencial da Pharma 4.0 será fundamental para as operações futuras de todos os fabricantes. Instalações totalmente automatizadas e conectadas que podem criar, interpretar e agir com dados confiáveis tirarão vantagem de tudo o que a fabricação digital tem a oferecer.
A indústria de ciências da vida passou muitos anos se tornando mais eficiente em termos de energia e usando melhores materiais e equipamentos para fazer melhorias. A Indústria 4.0 verá o setor conectar equipamentos entre fábricas e empresas e usar volumes de dados melhores, mais confiáveis e maiores para revolucionar a fabricação.