SPuMoNI, el proyecto europeo sobre Big Data y modelado de procesos para la industria inteligente
FLORENCIA, Italia, 8 de enero de 2020 /PRNewswire/ -- Un programa para la Investigación Coordinada Europea sobre Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) a largo plazo y retos científicos basados en las TIC, CHIST-ERA convoca anualmente la presentación de propuestas de investigación sobre los principales temas emergentes. En 2017, el tema fue "Big Data y el modelado de procesos para la industria inteligente".
La convocatoria se abordó por un consorcio formado por dos socios industriales, PQE Group (Italia) y el Istituto De Angeli-Fareva (Italia), y tres socios académicos, el National College of Ireland (Irlanda), la Universidad de Thessaly (Grecia) y la Universidad Politécnica de Valencia (España).
El Consorcio reúne experiencia de vanguardia y capacidad para desarrollar y promover nuevos enfoques para Smart Pharmaceutical MaNufacturIng (SPuMoNI) para apoyar a la industria farmacéutica utilizando técnicas computacionales y de calidad de datos líderes. Combina socios con un historial en sistemas de producción farmacéutica, cloud computing, tecnologías blockchain y calidad de datos.
Presentado en el seminario de proyectos CHIST-ERA como parte de las actividades de la presidencia de la UE en 2019 en Bucarest el pasado abril, SPuMoNI recibe apoyo financiero de la Unión Europea y está valorado en 1,1 millones de euros.
La industria farmacéutica produce grandes cantidades de datos a través de líneas de fabricación cada vez más automatizadas mediante sensores y dispositivos ubicuos. Las fuentes de datos de la línea de fabricación son heterogéneas con varios sistemas integrados que controlan los distintos procesos implicados en la producción de medicamentos.
La integridad de los datos y la trazabilidad de extremo a extremo se han convertido en un punto clave para cumplir con las distintas regulaciones y directrices internacionales. Como ejemplo, para lanzar un número de lote de un medicamento, es necesario asegurar que todos los datos producidos cumplen con los principios ALCOA (siglas en inglés de Atribuible, Legible, Contemporáneo, Original y Preciso). Los sistemas computerizados auditables son por tanto la clave para las líneas de producción farmacéuticas, ya que la industria está cada vez más regulada para fines de calidad de producto y salud del paciente. Mientras los sistemas generan datos en varios formatos, los datos deben analizarse dinámicamente para asegurar la calidad y cumplimiento del proceso general. La idea de este proyecto es evaluar sistemáticamente todos los datos producidos por sistemas de producción computerizados en entornos de farmacia representativos: (i) modelos de evaluación de calidad de datos de diseño basados en las dimensiones de la calidad de datos acordados por el European Institute for Innovation Through Health Data, incluyendo normas derivadas de documentos regulatorios; e, (ii) identificar patrones de conducta de distribuciones de probabilidad de datos a lo largo del tiempo y entre las fuentes de fabricación para identificar anomalías, por ejemplo, patrones de conducta que pueden violar las premisas ALCOA.
Para ello, habrá un sistema de apoyo a las decisiones en control de calidad de los datos semi-autónomo que ayudará a las compañías de fabricación farmacéutica a reducir el esfuerzo de analizar los datos de cumplimiento. Finalmente, se evaluará una demostración de prototipos de sistema en un entorno operacional utilizando conjuntos de datos de fabricación farmacéutica real de grado industrial y flujos de datos combinados con las prácticas recomendadas por la industria farmacéutica.
Vea el vídeo sobre el proyecto Spumoni.
"Estamos muy contentos de ser los coordinadores de este proyecto internacional con gran responsabilidad en gobernancia de datos. Por ello, estamos definiendo normas que estos datos tienen que seguir para cumplir las distintas regulaciones globales".
Mariola Mier, socia de PQE Group
Contacto:
Laura Piccioli – Directora de Prensa y Comunicación
[email protected]
M. +39-349-151207
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