以下文章是凯文·西弗（Kevin Seaver）撰写的意见文章。本文中表达的观点和观点是作者的观点，不一定反映了技术网络的官方立场。捷克葡萄牙直播

截至看似最后的技术采用者之一，在过去的几年中，生命科学行业已经“全部”。数字解决方案曾经艰难，昂贵且耗时实施，很少在实验室或制造地板上找到。今天，您会发现从增强现实到生物识别技术到AI的所有事物，从实验室到制造地板的AI协助医学制造商。该行业现在处于数字拐点，类似于1990年代的互联网革命。

回想一下1950年代至1990年代，当时飞机制造商拥有巨大的风隧道来测试飞机体。今天，他们与计算流体动力学造型。生命科学产业现在正在对治疗分子的生产和纯化条件进行相同的过渡。现在流程开发的某些方面可以进行在硅中。借助机械建模，基于信息（例如色谱中的理化现象）的模拟可以用来较早地完成该过程，而在整个开发阶段，较少的失败和重复工作。下游完成的建模可以继续成为上游的数字双胞胎。虽然使用在硅中建模和数字双胞胎最近才被某些人采用，它迅速成为一项关键技术。扩大的管道和新方式正在给开发人员带来越来越多的压力，以便更快地为患者获得新疗法。随着行业趋势的这种转变，您可以期待在硅中解决方案变得更加普遍。

在生物制造方面，有许多可用的数字工具。较小的工厂倾向于连接和控制单个单元，而较大的制造商由于从项目到产品的自动化发展而整合了整个生物处理环境。创建软件产品打破了对行业中大多数人的障碍，这些障碍由于客户解决方案所需的成本和时间而犹豫要转换设备。现在，客户可以添加一次又一次测试和经过证实的数字功能。

数字解决方案范围从控制设备到优化制造线。借助可用的自动化基础架构，除了减少废料，劳动力和偏差的切实益处外，收集的数据可以汇总和管理，并通过各种应用程序以人们和纸张很少能够通过各种应用产生见解。记录也可以轻松，快速地访问和调查以进行监管控制，并加速进行批次审查和发布。

虽然生物制造过程大大数字化，但数据库仍然倾向于分布在不同的系统上，并且难以合并以进行分析和过程优化。回想一下1990年代初，当时仍然很难上网。计算机和数据需要大量的努力和专业知识来连接和使用。使用软盘的手动数据传输仍然是规范。Mac和PC具有不兼容的格式。打印机不是插件。到2000年代初，一切都不同。这全是插件，Web访问是业务和消费者的标准操作程序。

在过去的十年中，解决方案大大改善。现在，生物制造商可以将数据汇总和集成到云中，并应用机器学习和AI工具来查找偏差的原因，并预测几天内批次是否会出现问题。

加快监管控制的数据是采用和创新的大型驱动力。工艺分析技术或PAT是美国的一项计划食品和药物管理局是4.0的关键组成部分。通过通过设计提供质量准则（ICH Q系列）在过去的二十年中，ICH和成员监管机构通过测量来推动该行业改善其药物制造工艺关键过程参数影响关键质量属性。PAT使生物制造商能够访问更高的水平数字植物成熟度模型，提高产量和产品质量。

经过二十年来设想这种数字化在治疗学中的好处，现在正在发生 - 很大程度上是由云数据革命驱动的，并且市场需求速度，效率，灵活性和强大的生产过程。