在选择适合您业务需求的供应商时，需要考虑几个特定因素。 但在有这么多提供类似服务的供应商的情况下，这会是艰巨的选择。 本文将帮助您在确定选择供应商时应注意的内容以及如何评估其性能。 选择供应商时要寻找什么 要开始评估，请牢记四个关键领域： 1.他们的员工是否受过良好的培训并与行业标准保持同步？ 供应商应该能够为您提供证明他们对员工进行培训的证据。（内部或外部培训都可以） 最终，您需要清楚地知道您的供应商正在提供必要的资源，使他们的员工掌握最新的产品技术知识和技能以及操作程序。 员工必须做到熟练操作技术并发现问题。

开发药品包装可能与开发产品本身一样复杂且漫长。 如果没有逻辑结构，此过程将很快变得容易出错，并且用于人为限制的影响，从而导致工作流程变慢，导致不必要的返工，并使公司面临召回风险。 好消息是，实施标准化流程并利用自动化可以保护公司免受这些漏洞的影响并加速其现有工作流程。 非线性过程 随着信息从监管部门和核心数据表转移到设计人员和布局，最后转移到打印机和制成品，药品标签或包装的创建似乎是一个相对线性的过程。 但是，由于新的上游数据或信息，区域要求，法规反馈和许多其他影响因素，引入了无数的修订和批准周期，这种相对简单的序列很少能顺利完成。 这些阶段中每个阶段的开发和审查可能已经是一个漫长的过程，从而使这些工作流程中引入的任何其他错误或不一致成为潜在的瓶颈或产生失误。 理想情况下，在每次发布新版本或移交新版本时，都会对当前版本与先前批准的版本进行全面的审查和比较。 目的是确保通过验证内容的准确性并纠正每个阶段的错误和不一致，可以简化整个过程以实现更高效的工作，而不是频繁返工。 从理论上讲，彻底检查每个项目和类似的版本听起来很不错，但实际上，手动检查内容（从少于12个字到超过120页）的审查可能要花费数小时甚至数天。

在自动化方面，4D代表着四个维度以外的东西。数字化代替手动流程的好处同样令人印象深刻，尤其是在更新校对流程并将数字平台引入工作流程方面。 肮脏（Dirty），危险（Dangerous）和枯燥工作（Dull Work）的陷阱 前三个D代表“脏”，“危险”，“沉闷”。该首字母缩写词意味着自动化解决方案可以为以前使用体力劳动完成的任务增加价值，这在很大程度上是因为工人不想做。这在至少一定程度上是准确的。这些工作可能包括矿山勘探（肮脏），运送比萨饼（危险）或在银行柜台后的出纳员（沉闷）等工作。 特别针对后者，自动柜员机（ATM）已经很普遍了，这可以证明机器人技术可以做到在不牺牲员工工作的情况下使公司盈利。自从首次安装自动取款机和自动取款机以来，美国的自动取款机和自动取款机均已增加。 ATM允许银行开设更多的分支机构，从而导致更多的职位和真正的银行出纳员对他们工作的描述也在此过程中不断发展。 温哥华的弗雷泽研究所（一家自称独立智囊团）最近发表的一系列文章提出了相同的观点：“虽然自动化、人工智能和机器人化将消除或改变某些工作的性质，但这些技术也将在[婴儿潮一代的退休]减少劳动力在总人口中所占比例的同时，也创造了许多新的工作。”其中一位论文的作者， Steven Globerman说。

仅“备份”数据已经不够了。 虽然这是必要的步骤，而且是一个好的开始，但如果没有足够的保护措施来保护可能需要恢复的数据的完整性，那么备份就没有多大意义。 即使备份本身是一种保护措施，也必须将备份本身视为一种资产。 毕竟，估计100 mb的公司数据平均价值100万美元，无法在10天内恢复丢失数据的公司就受到损害。 结果，从最直接的意义上来说，制定备份计划具有很好的战略意义。 为了保持数据完整性，以下是实现这一目标的五种策略： 1.知道要备份什么 不仅必须备份文件，而且还必须备份程序，包括操作系统软件。

当您听到“安全”一词时，您会想到什么？也许您认为刻板印象的安全措施已经陈词滥调，已经渗透到我们的集体意识中。 我的意思是，当温文尔雅的James Bond畅谈并潜入绝密机构时，每个人都惊叹不已。事实是，尽管这里有警卫，墙壁，门和闭路电视，但它们仅只是战斗的一半。而在数据完整性方面，只有一半是不够的。 物理与逻辑系统安全 当然，“完整性”在这里是指整个生命周期中的数据状态，在此期间，数据必须保持可靠和准确，以满足与食品药品管理局（FDA）等监管机构的合规性要求。这些措施同时构成了安全性的物理组成部分。 不可否认，物理安全性很重要，而逻辑系统安全性也很重要，它管理对计算机系统的访问。实际上，两者实际上可以通过不止一种方式相互补充。

技术继续以惊人的速度发展。 无论您从事哪个行业，即使与其他所有人并驾齐驱，也有明显的优势， 其中也包括经常被遗忘的质量控制部门。但在质量控制方面，有很强的竞争性。 这不仅是参考解决方案提供商之间的外部竞争，而且是内部竞争——始终存在着改进设定流程以提高错误发现效率的压力。 现在，只有拥抱自动化才能进步。在这方面，自动化已被证明是非常有益的，尤其是在校对解决方案方面。 以下是一些主要好处：

一致性是验证和数据完整性的标志。 实际上，如果不积极验证数据一致性，就会使数据缺失完整性。 什么是验证？ 明确地说，验证的定义是：“证据可高度确保特定过程将始终如一地生产出符合其预定规格和质量属性的产品。” 。一致性起关键作用，如果系统不能每次都保持一致性就等于没有用处。 想象一下只拨打正确电话号码的五分之四， 80％的情况下会呼叫到正确的号码，但是如果在紧急情况下，比如当您明明需要拨打9-1-1却会转到当地的披萨店时。这就是为什么系统验证需要如此全面，需要将安装、操作和性能鉴定过程纳入等式的主要原因。 就其本身而言，数据在整个生命周期中必须保持一致，以使其具有完整性。它需要数据也需要准确性，这是美国食品药品管理局对良好生产规范的要求之一。总的来说，数据应该是“Attributable”，“Legible”，“Contemporaneous”，“Original”，当然也简称为“ALCOA” 。 数据本身也可以被验证。例如，为了在药品和生命科学领域达到FDA（特别是21

有很多方法可以确保数据完整性。 随着自动化在21世纪变得越来越普遍，软件（尤其是在后端）也越来越重要。 它不仅是所有技术背后的驱动力，而且还可以充当故障保险。 顾名思义，“错误检测软件”是一种可行的方法，可以及时捕获和阻止可能损坏其记录数据的错误。 这是有以下几种方式： 1.增强安全性 尽管数据安全性与数据完整性不同，但这两者是并存的。 像数据质量一样，数据安全性只是数据完整性的一个方面（反之则不然）。 但是，如果没有适当的安全级别，则数据可能会因破坏以及其他威胁而遭到破坏。 换句话说，要使数据具有完整性，它首先必须是安全的。

您有为制药公司进行印刷吗？ 在大多数行业中，将数字元素添加到并自动进行校对过程被认为是主要的效率优势。而在制药方面，这尤其重要。 自动化优势 数字校对解决方案已被证明可通过在印前阶段甚至在印刷运行过程中尽早发现错误来帮助消除包装上的错误。手动打样机易受疲劳和人为错误等因素的影响，这会导致实际错误。 因此，通过数字化，可以避免不必要的浪费资源和时间。如果他们只是在完成工作后发现错误，他们就只能被迫从头开始，而不是顺利将货物寄回给客户。 在几种最坏的情况之一中，他们甚至可能根本没有发现任何错误就将其发送出去。那会弄僵两者之间的关系。更可怕的是，错误可能最终会在商店中出现，从品牌权益的角度伤害印刷店客户并在财务上造成损失。从物理角度来看，这也有可能伤害其客户。

数据完整性和安全性之间的区别很明显。就信息技术而言，您在这两者有缺失，因为数据的完整性在很大程度上取决于它在整个生命周期中的安全性。 当然，还有其他因素决定了数据完整性的维持程度。数据的可访问性和可追溯性也起着一定的作用，但归根结底，其可信赖性和可靠性至关重要，尤其是当数据属于SaaS应用程序的使用者时。在这种情况下，必须将安全性错误和恶意软件/网络攻击视为持续不断的潜在威胁，并精准有效地做到这一点。 对于初学者，您必须考虑数据生命周期中的各个阶段，因为每个阶段都代表数据易受攻击的点。每个阶段还向企业提出了各自的挑战。和确切的数字各不相同，但大多数人都同意它具有几个关键组成部分，可以将其分为以下几类：收集/处理分析/用法 档案/清除  数据收集与处理       这些可以视为两个单独的阶段，但是出于这篇简单的文章的目的，我们将它们分组在一起。毕竟，你必须先收集和处理数据，然后才能使用它们。       假设地，在后GDPR（通用数据保护条例）的世界中，通常认为保护从消费者那里收集的数据并使用是一种良好的商业惯例。除了遵从道德之外，它也是消费者的意愿。至少，您要与竞争对手保持透明。当征得消费者的同意并尽可能保护此数据的安全性后，才获得更多好处。       无论如何，在此阶段，从法律角度出发，您应该对所收集的数据保持选择，以防止泄露。如果只涉及某些方面，则无需询问消费者他们的生活细节。无论在哪种情况下，首先你需要先征得同意。       当涉及到数据处理时，美国国家标准技术研究院（NIST）为您服务。 它建立了NIST SP