| 文章來源:本站原創 | 發布日期:2026-01-14 | 作者:山西好醫生藥業 王夢飛 | 分享: |
近期,細讀董事長推薦的凱文·凱利著作《5000天后的世界》,書中關于鏡像世界、人機協同的未來構想,如同一面棱鏡,折射出制藥行業數字化轉型的清晰脈絡。作為常年穿梭于車間生產線、核查每一道工序細節、監控每一組工藝參數的現場QA,我結合日常工作中的困惑與反思,對質量保障工作的“變與不變”有了更為深刻的認知。
書中提出一個核心觀點:“未來5000天,95%的事物將保持不變,僅有5%發生關鍵性變革。”這一觀點直擊制藥行業質量工作的本質,也讓我對日常工作進行了全面復盤與反思。在配料工序中,我們既要對照生產指令逐一對原料名稱、批號、數量進行精準核對,還需人工計算每鍋物料的稱量重量并反復校驗,不僅耗時費力,更潛藏著因計算失誤導致的投料數量偏差風險;壓片、填充等關鍵工序的工藝參數監控,過去僅依賴上下午各一次的現場巡檢;潔凈區溫濕度、壓差等環境指標的記錄工作,也長期依賴紙質表單手寫填報,既效率低下,又可能因人為疏忽出現錯填、漏填、字跡模糊等問題,影響數據追溯的準確性。但這些繁瑣工作背后的核心底色從未改變——合規、安全、有效,這正是那95%的“不變”。無論技術如何迭代升級,現場QA對生產全流程的質量守護責任、對GMP等法規標準的嚴格遵循、對公眾用藥安全的敬畏之心,都始終是不可逾越的底線,絲毫不能松懈。
而那5%的變革,不僅是技術升級的方向,更是我們破解工作痛點的鑰匙,也讓我反思過往對技術變革的被動態度。書中描繪的“鏡像車間”,如今已在行業內初露端倪:生產數據實時上傳至質量系統,取代了人工手抄記錄;設備運行狀態通過傳感器智能預警,減少了因設備異常導致的質量風險;AI算法對歷史質量數據建模分析,能自動識別潛在隱患。這讓我意識到,過去我們習慣“事后檢驗與糾偏”的工作模式,本質上是對技術工具的運用不足。未來,隨著全流程數字化的落地,現場QA的工作重心必須向“事前預防、事中精準監控”轉移。例如,面對壓片工序片重差異超標的常見問題,AI可實時抓取設備轉速、物料濕度等關聯數據并預警,而我們則需從“事后調查”轉向“事前預判”,借助技術工具提前規避風險——這正是變革帶給質量工作的效率革命。
凱文·凱利強調:“成長要以日為單位積累。”這一觀點與現場QA的工作特質高度契合,也讓我反思自身的學習態度。藥品法規標準持續更新,從GMP修訂到新注冊法規落地,每一項變化都要求我們及時掌握;質量管控技術不斷迭代,從數字化批記錄到AI質量分析工具,每一項新工具都需要我們主動學習。過去,我曾因忙于日常工作而忽視了系統學習,導致在運用新的質量分析軟件時效率不高。如今我深刻認識到,終身學習不是一句口號,而是質量工作的基本要求。我們必須主動擁抱那5%的變化,將數字化、智能化工具視為提升工作效率的助力,通過每日的點滴積累,實現專業能力與技術工具的深度融合。
5000天后的世界,變革是必然趨勢,但質量的底線與初心永不褪色。作為制藥行業的現場QA,我們既是藥品質量的“守門人”,也是質量變革的“踐行者”。未來的競爭,從來不是人與機器的對抗,而是會用技術的人和固守傳統的人之間的較量。我們要以書中的智慧為指引,在反思中成長,在變革中堅守:主動擁抱數字化、智能化技術,用新技術提升質量管控的精準度與效率;同時牢牢守住合規、安全、有效的核心底線,以專業能力駕馭技術變革,以責任擔當守護質量航向。
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