现代生命科学制造过程是信息技术(IT)和传统操作技术(OT)的复杂而精密的融合。

IT和OT于20世纪60年代末首次在工业制造过程中引入并实施（工业3.0）。IT和OT都可以由硬件和软件系统组成，但是，历史上OT会与物理系统交互以监视和控制工业流程。IT将处理、传输和存储业务或其他产品数据。

自从IT和OT被纳入工业制造过程以来，它们仍然是支持制造过程的关键基础技术。传统上，这些技术一直处于孤立状态，并行推进，但通常被认为是独立的。

20世纪90年代末，技术开始呈指数级增长，我们开始看到系统、设备和仪器的计算机化。随着技术融入我们生活的各个方面，我们也开始看到制造过程中的集成迅速发生。IT/OT集成开始模糊组织责任的界限，生命科学行业面临着独特的数据和记录方面的挑战，需要新的法规和指导。

现代IT/OT融合

随着技术和数字能力的增强，IT超越OT能力，生命科学行业一只脚踩在过去，一只脚踩在未来。OT制造商认识到这一趋势，并开始将IT组件集成到OT中，以提供能够增强客户功能并降低成本的产品。

随着IT和OT的日益融合，通常需要对项目采取不同的方法，这可能会导致由工程驱动的项目现在可能由IT部门拥有，在某些情况下，情况可能恰恰相反。

这种技术的融合通常要求组织重新考虑其运营的许多方面，特别是围绕数据完整性、基础设施容量、网络以及最重要的安全性：物理和逻辑。

工业4.0和制药4.0

工业4.0是工业的下一代迭代，它在制造过程中引入了网络物理和物联网(IoT)技术。工业4.0是利用集成“智能”技术实现传统制造和工业实践的自动化。工业4.0通常会实现设备到设备或机器到机器的通信功能、机器学习、人工智能和其他高级分析，以提供额外维度的数据并扩展对制造过程的洞察。

Pharma4.0是工业4.0原则在生命科学制造过程中的延伸。虽然制药4.0反映了工业4.0，但由于影响采用率的行业特定法规和指南，生命科学组织面临着独特的挑战。

Pharma4.0以工业物联网(物联网)为基础，其中从无数连接的传感器和设备中获取深度数据，用于做出即时和自动化的运营决策，并在战略层面实现商业智能。医药4.0技术的正确实施可以使智能工厂运行更平稳、更高效，并能更快地响应不断变化的市场条件和需求。

物联网和互联工厂

由于制药4.0是工业4.0的延伸，因此物联网是物联网向工业领域的延伸。物联网和互联工厂是一个概念，组织采用智能互联设备来共享、生成、传输数据，并可能将数据存储到远程本地系统或云平台。然后可以对这些数据进行汇总和分析，以用于标准工业用途或数据的潜在替代视图。

物联网通常在设备和系统之间采用标准通信协议，以实现更轻松的数据传输、弹性连接和冗余故障转移措施。物联网还可以采用能够连接到给定系统中的每个传感器或创建动态生产系统的技术。

制药4.0、IT/OT融合和数据困境

在制造过程中部署Pharma4.0技术的最大好处之一是可以生成有关业务和运营流程的大量新数据。

在生命科学行业，与产品或批次（电子或纸质）生产相关的数据被视为GxP记录的一部分。随着生命科学组织开始对其制造流程进行现代化改造并实施新的融合IT/OT技术以消除纸质记录、提高效率并深入了解其运营，数据完整性和管理的重要性变得更加重要。

如果要考虑工业3.0制造流程与生命科学领域类似的Pharma4.0制造流程，则它们之间由PLC、SCADA或类似系统生成的数据将存在巨大差异。

Pharma3.0和4.0设施和流程在许多方面都很相似，但随着可用传感器参数（数据）和Pharma4.0架构中集成的增加，复杂性呈指数级增长。Pharma4.0还添加了额外的本地和/或互联网/云连接和数据分析层。

Pharma4.0制造过程中生成的数据量和分辨率的潜在增长可能是Pharma3.0过程的十倍。数据的数量和复杂性是我们看到许多制造商采用缓慢的原因之一，或者只有拥有丰富资源的大型生命科学组织才完全或部分采用。

为了充分受益于下一代药品制造技术和实践，生命科学组织必须对其运营进行数字化转型，这只能通过数字化成熟度并将数据完整性原则纳入运营的各个方面来实现（数据完整性由设计）。这些已被确定为国际制药工程学会(ISPE)Pharma4.0特别兴趣小组(SIG)“整体控制策略”的两个关键推动因素。

数字化成熟度

数字成熟度是一个很难解释或定义的术语。对于生命科学制造组织来说，它通常被表达为以实现透明度、可预测性和适应性的方式跨运营和信息技术业务平台利用数据的能力。简而言之，数字化成熟度指的是组织根据现有信息访问、理解并做出关键运营和业务决策的能力。

数字成熟度可以根据以下标准进行衡量和分类：

第一级：计算机化——数字成熟度的初始和基础水平，计算机化的目标是引入数字技术来自动化简单的手动流程。

达到1级涉及找到计算机可以更好地执行重复性任务，并为数字基础设施奠定基础。

第2级：连通性——连通性的重点是简化制造、IT和业务平台。

达到2级需要制造业扩展IT基础设施，并为整合IT、制造和业务平台奠定基础。

第三级：可见性——可见性是指组织根据全面且完整的可用数据做出决策的能力。

实现3级要求组织将人员、机器和流程连接起来，创建大量的数字化生产记录，可用于做出实时、数据驱动的决策。这称为网络物理系统（CPS）。

第4级：透明度——在这个数字成熟度级别，组织能够关联系统、数据和/或流程之间的复杂交互。

达到4级要求组织开发和实施方法，利用数据分析来解释数据关系发现并了解数据对业务和运营的影响和影响。随着数据分辨率的提高，关于复杂系统的新见解变得可用。高级分析可以发现以前看不见的改进机会。

第5级：可预测性——数字成熟度的第二高级别，可预测性使组织能够准备和预测潜在事件并避免潜在问题。

达到5级要求组织能够通过机器学习或人工智能模拟未来可能的场景。详细的生产记录使制造商能够在问题发生之前纠正问题。

第6级：适应性——数据成熟度的最高、最复杂的级别是适应性。

实现6级非常困难，通常成本高昂，并且需要将人工智能完全集成到组织的所有业务和运营方面。这是成熟的最后阶段。在这里，系统会预测问题并自行启动适当的操作。最先进的是，这些是自主的自我纠正系统。

数据完整性设计

数据完整性设计是数字化成熟的预期结果。必须在项目或业务流程的每个阶段纳入或考虑数据完整性。数据完整性应在项目或业务流程的初始规划期间进行评估，并应在支持操作的系统或流程的实施、操作和报废期间进行监控和解决。

数据完整性描述了用于确保数据集（元数据）或系统、数据库或其他结构中包含的所有数据的有效性、完整性和准确性的措施。数据完整性评估是一个过程，与许多其他过程一样可以解释为一个生命周期。

数据完整性生命周期

• 数据创建

• 数据处理

• 数据审核

• 数据报告

• 数据保留

当通过设计概念将数据完整性纳入项目或流程时，应提出问题来评估：

• 要包含哪些级别的数据？关键质量属性(CQA)和关键工艺参数(CPP)。

• 系统如何生成数据？

• 数据驻留在/将驻留在哪里？

• 数据是否需要额外处理或格式化？

• 数据能否明确用于预期用途？

• 如何审核数据？

• 应该多久进行一次审查？

• 谁将审查数据？

• 数据将如何表示（在屏幕/报告上）？

• 如果生成报告，它们是否准确并反映系统的值？

• 报告有哪些格式？它们是不可磨灭的吗？

• 数据将如何存储？

• 如何保护数据安全？

• 是否有备份和恢复流程计划？

• 数据的监管保留考虑因素是否得到解决？

规划现代IT/OT的融合

如果您将数据视为除正在生产的产品之外的Pharma4.0项目的主要输出，那么生命科学组织应考虑在项目的规划和实施阶段可能带来潜在风险的几点。

数据完整性

至少，企业应该对当前使用的或可能在不久的将来实施的系统进行数据完整性评估。该评估应纳入企业遵循的合规和验证流程中。评估是一系列与以下相关的问题：

• 数据输入/输出

• 数据变更/输入

• 安全角色

• 数据备份

• 关键数据字段和审计跟踪挑战

• 电子签名

• 基础设施能力

作为任何现代成功组织的支柱，传输、存储和归档数据的基础设施应针对以下方面进行评估：

• 网络容量——处理和管理增加的数据流量的能力

• 存储容量——存储和管理增加的数据流量的能力

• 带宽容量–可用的互联网连接速度

• 计算能力——可用的计算能力

• 许多考虑迁移到新智能技术平台的组织应该投资具有可扩展容量的基础设施，以确保能够根据需要升级或扩展，以管理不断增长的数据和通信量。

安全性（物理和逻辑）

制药4.0和工业物联网软件开发技术的实施开始使物理和逻辑层面的安全性变得更具挑战性。有句老话说，“一条链条的强度取决于其最薄弱的一环”，对于您的网络以及新实施的始终连接的Pharma4.0技术来说也是如此。最终，控制对组织数据的访问应该是您主要关心的问题。

考虑到融合IT/OT平台在整个业务范围内互连，并且数据通常在外部第三方提供商之间双向流动，一旦数据超出您的控制范围，数据安全就成为一个更大的问题。

ITOT架构模型

应非常谨慎地充分了解系统的连接和集成点，并实施技术和程序控制，以减轻组织的任何潜在风险。在评估签约来管理、存储、处理或向您的组织外部呈现您的数据的供应商或合作伙伴时，应格外小心，因为他们可能会以部分或全部身份成为您的数据的记录系统。

数字化成熟度（6级）和制药4.0之路

我们解释了行业历史、IT/OT融合、制药4.0、物联网、数据问题、数字成熟度、数据完整性和其他注意事项。现在怎么办？我们如何处理所有这些信息以及如何开始？

第一步——我们成熟到什么程度？

采用Pharma4.0和物联网技术的出发点和基本要求是确定组织的数字化成熟度。通过数字工厂成熟度模型(DPMM)评估工具，您的组织可以发现差距并更好地了解应在何处应用资源。

第2步–组织调整

组织协调对于成功采用Pharma4.0和物联网技术至关重要。由于6级数字化成熟组织的最终结果非常复杂，并且涵盖了整个运营组织，因此执行管理层的支持至关重要，建议获得执行发起人的支持。

第三步——组建你的老虎团队

成功实施Pharma4.0战略并进行推广需要组织内的“精英中的精英”。确定组织内的关键利益相关者和主题专家，使您的项目取得成功。如果内部资源不可用，请考虑来自值得信赖的供应商或服务提供商的第三方帮助，因为他们可能拥有实施和推出IT/OT集成平台的经验。

步骤4–计划、审查、计划、审查

对于任何成功的项目，规划都至关重要，而Pharma4.0技术的实施将考验您的规划和管理技能。在组建利益相关者和中小企业(SME)团队后，起草计划、制定要求并为每个团队成员分配任务。计划完成后，与整个团队一起审查并根据需要重新计划和调整，然后再次审查。

第5步–一口大小的块

由于Pharma4.0技术具有深远而广泛的潜在影响，人们应该考虑项目的目标和组织的数字化成熟度水平，以确定如何分阶段实施并将项目划分为可管理的、现实的目标。

结束时

对于生命科学组织来说，制药4.0和工业物联网都是令人兴奋且具有挑战性的概念。成功实施Pharma4.0和物联网技术可以带来无穷无尽的收益，包括降低运营和制造成本、提高产品质量、提高流程效率以及许多其他组织特定的进步。

组织应谨慎规划和确定适当的供应商、供应商和资源，以协助他们实施新的或改进现有的IT/OT混合系统，以确保能够解决所有挑战。

潜在的挑战通常存在于以下领域：

网络安全

基础设施可扩展性（计算限制、存储、网络容量）

监管不确定性

资源（实施成本、人员技术知识）

组织还可以从多重评估流程中受益，这些流程将确定其数字成熟度、网络和基础设施能力、流程所有者、资源（人员、知识、预算），并能够识别其当前运营和业务流程中的潜在差距。

遵循上一节中概述的这五个基本步骤并意识到潜在的挑战和风险并不能保证计划成功，而是确保采取适当的意识和尽职调查来启动数字化转型过程的基础以及Pharma4.0的实施。