Driving Digitalisation in Pharma

Indhold

På dette tredages kursus lærer du de væsentlige områder og værktøjer inden for digitalisering at kende og får det nødvendige fundament og rammerne til at starte og lede digitaliseringsinitiativer i en farmaceutisk sammenhæng.

De regulatoriske aspekter bliver belyst af en repræsentant fra Lægemiddelstyrelsen, som vil undervise i ”Regulatory Expectations for AI/ML in GMP” og diskutere muligheder og udfordringer ved inspektioner.

Du vil få indblik i relevante digitale værktøjer og lære, hvordan man identificerer relevante bruger-cases med et solidt forretningsgrundlag.

Kurset guider dig igennem de tre faser af digital transformation: strategi, eksekvering og drift. Med en praktisk og case-baseret tilgang opnår du færdigheder, der kan anvendes direkte i GMP-regulerede miljøer.

Eksperter med praktisk erfaring fra både erhvervslivet og akademia leder sessionerne. Vi vil dække forskellige emner som data og analyse, maskinlæring og AI, IoT, XR og digitale tvillinger, UX og KPI'er.

Du vil få indsigt i den nyeste forskning og få praktisk erfaring med at lede digitalisering i et GMP-reguleret miljø.

Du vil opleve et praktisk fokus på at bruge digitale værktøjer og processer til at øge ydeevne og trivsel i et farmaceutisk miljø.

Ved kursets afslutning vil du:

• Lære, hvordan du starter digitaliseringsprojekter.
• Spotte potentialet for at optimere processer med digitale værktøjer og data.
• Have et fælles sprog på tværs af discipliner vedrørende digital transformation og brug af produktionsdata.
• Kende de regulatoriske krav fra myndighederne.

 
Det er også muligt at diskutere og få input til specifikke cases og udfordringer i din virksomhed.

Endeligt vil du under kurset får en fremragende mulighed for at netværke med andre digitale fagfolk fra den farmaceutiske industri.

Andre kursister siger

"Agendaen bød på fremragende emner og en god blanding af teori og praktiske øvelser." 

Anders Quist, Sr IT Quality Specialist, FUJIFILM Diosynth Biotechnologies

Keywords

• Digitalisering
• AI
• Machine learning
• Dataanalyse
• GMP
• Industry 4.0