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Sie suchen ein neues Prozessdatensystem?

Polar beseitigt Datensilos und liefert den vollständigen Kontext hinter Prozess- und Qualitätsdaten durch digitale Workflows mit eingebetteten Daten und Instrumentenintegrationen.Polar Insight baut auf dieser Grundlage mit fortschrittlichen Datenmodellierungs- und Visualisierungstools für Endbenutzer auf und reduziert die Abhängigkeit von Datenwissenschaftlern für allgemeine Analyseanforderungen wie den Vergleich von Bioreaktorläufen oder komplexen Datensätzen über mehrere Kampagnen.

Schwerpunktthema: Vergleich von Bioreaktoren

Interaktive Datenanalyseanwendungen wie die Betriebsanalyse und der Bioreaktorvergleich wurden speziell für Biopharma-Entwicklungswissenschaftler entwickelt. Das Dashboard "Bioreaktorvergleich" bietet eine interaktive Visualisierung und Untersuchung aller Bioreaktordurchläufe innerhalb einer Kampagne, einschließlich Kontrollparameter, Prozessvariablen und Qualitätsattribute.

Polar Insight unterstützt End-to-End-Analyse von Datenzugriff, Berichterstattung, Visualisierung, und Erkundung, Beschleunigung Biopharma Entwicklung und Verkürzung der Zeit bis zur kommerzielle Bereitschaft. 

Vorbereitungen für ML/AI

Der Zugang zu Qualitätsdaten ist derzeit ein Hindernis für die Optimierung von Bioprozessen.Wichtiges Kontext- und Prozesswissen ist in Papierunterlagen und Tabellenkalkulationen eingeschlossen, während proprietäre Geräte- und Instrumentendatenformate zu unzugänglichen Datensilos führen.Die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Prozess- und Qualitätsdaten über den gesamten biopharmazeutischen Lebenszyklus hinweg ist ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess, der mühsame manuelle Arbeit und mehrere Schritte erfordert.

Das einzigartige Daten-Backbone von Polar ermöglicht jetzt die Operationalisierung von Data Governance in der gesamten biopharmazeutischen Entwicklung, wodurch die Datenintegrität am Ausführungsort sichergestellt und gleichzeitig die Effizienz verbessert wird. Dies ist ein entscheidender erster Schritt zur Freisetzung der Leistung von maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (AI), um die Entwicklung robusterer und skalierbarer Prozesse zu unterstützen.

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