• 虛擬生物圈和材料

    BIOVIA?提供了科學的協作型環境,可帶來先進的生物、化學和材料體驗

    由 3DEXPERIENCE 平臺提供支持,BIOVIA 可提供全球協作產品生命周期體驗

    改變科學創新

    BIOVIA 解決方案創造了無可匹敵的科學管理環境,這有助于科學驅動型公司創建并關聯生物、化學和材料創新產品,借此改善我們的生活方式
    行業領先的 BIOVIA 產品組合關注整個研究、開發、質量保證/質量控制和制造過程中的科學多樣性、實驗流程和信息要求的集成。功能包括科學數據管理;生物、化學和材料建模和仿真;開放的協作發現;科學渠道;企業實驗室管理;企業質量管理;環境健康與安全;以及操作智能
    BIOVIA 致力于從研究和產品構思到商品化和制造整個過程中,為所有行業中的科學驅動型企業強化并加速創新過程、提高生產率和合規性、降低成本和加速產品開發

    學科

  • 建模和仿真

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    探索虛擬世界,理解現實世界

    研發生產率的下滑正迫使組織采用跳脫常規的思維方式,以滿足不斷增長的消費者需求,在這樣的環境下,單純依靠物理實驗的做法不具有經濟可持續性。研究人員需要推進更深入的理解,以便了解其產品如何以及為何能將其與項目和業務目標更好地關聯起來
    建模和仿真提供了支持產品性能的基本原子級交互的快照, 計算機 測試使研究人員能夠以最小的風險和更低的成本測試概念,從而開辟新的探索思路。通過將虛擬世界和現實世界聯系在一起,研究人員即可利用虛擬測試指導物理測試(反之亦然),從而更好地指導其項目,因此,團隊就能夠打造出性能更出色、更安全也更快捷

    研究信息學

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    最大限度發揮您的科學知識產權的價值

    通過多元化團隊之間的協作獲得科學發現。他們所用的內容類型可能具有同樣的多元化特質,涉及多個專業,例如化學信息學、生物信息學、蛋白質組學、基因組學等。企業必須確保研究人員具備有效分析和共享此內容所需的工具,從而最大限度地發揮其影響力
    如果能利用一種通用框架來管理科學內容,必然有助于促成內部和外部研發網絡之間的協作環境。研究人員可以輕松地聚合、處理和分析數據,同時快速共享和討論結果。具備科學意識的工具還有助于保證研究人員具備更深入探究數據所需的能力。這些優勢相互結合,讓這種環境能夠促進創新,并幫助研究人員通過數據驅動型決策指導工作

    實驗室信息學

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    加速創新和決策

    依托于科學的組織需要通過提高效率來優化運營,同時最大限度地提高質量并遵守法規,同時推動創新。這些挑戰也適用于實驗室環境,這類環境需要消除實驗室流程的低效和合規風險,并提供有助于創新的協作環境
    解決方案消除了整個研究、開發和制造生命周期過程中易于出錯、數據彼此脫節的紙基環節。有必要在生命周期中盡早制定決策,從而推動創新并優化流程和產品。數字化實驗室信息學功能可實現更順暢、更高效的實驗室工作流程,實現協調和標準化,以及完全集成化、自動化且易于部署的流程

    制造分析

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    賦予加工工業的生產運營更強大的力量

    組織需要最大限度地提高效率、降低成本并控制產品質量、可變性和產量。BIOVIA 讓流程開發、質量和制造用戶可采用自助、按需的方式訪問來自異構數據庫和紙質記錄的流程和質量數據。它能自動聚合數據并將其納入各情境,支持 臨時的 統計調查。分屬不同部門、組織和地理位置的團隊可以彼此協作,獲得切實可行的深入見解。該專業支持三個主要領域,能夠賦予生產運營更強大的力量、縮短產品上市時間并最大限度地提高盈利能力。這有助于通過了解關鍵流程參數改進流程設計,通過監控可變性及支持預防措施來提升流程性能,以及通過了解和控制流程與產品可變性來推動流程改進

    生命科學質量與合規性

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    借助互連化數據提升質量、成就卓越經營

    質量有助于確保患者安全、治療效果、可持續性并保護品牌聲譽。達索系統通過以數據為中心的全新綜合質量方法幫助提升質量、成就卓越經營,確保數字連續性、數據完整性和信息的“單一事實來源”。集成功能包括利用自動化任務、電子簽名、標準化控制流程和審計跟蹤實現質量文檔和內容管理;支持通過超鏈接即時訪問數據和文檔的質量流程管理(如 CAPA 調查或根本原因分析);以及使用機器學習和聯合搜索的質量情報。這款基于云端的解決方案專為受到嚴格監管的生命科學行業開發,可提供全面的法規合規性,具有直觀易用的現代風格用戶界面,并且可輕松從數名用戶擴展到 100,000 名用戶

    數據科學

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    利用知識驅動型決策促進創新

    當今的企業充斥著大量數據。各種寶貴的見解隱藏在不同的數據孤島中,導致整個組織的效率低下。雖然數據科學家可以幫助企業駕馭數據洪流,但合格人才供不應求。因此,少數員工要處理堆積如山的 臨時的 分析,以及大量對于組織價值甚少的勞動密集型手動項目
    因此,組織需要一種可擴展的框架來創建、驗證和使用數據科學工作流程。從訪問和聚合數據到復雜的分析、建模和報告,使這些流程全部實現自動化讓新手用戶也能充分利用其數據,同時讓專家用戶可以專注于創造附加值更高的任務。利用通用框架還可確保捕獲最佳實踐,并在整個企業范圍內共享這樣的最佳實踐。數據科學的普及化有助于團隊事半功倍,開啟支持當今企業生存和發展所必不可少的創新

  • 主要特征和優勢

    • 加速從研究到質量保證/質量控制整個過程的合規產品和流程開發
    • 在整個企業創建有助于減少產品商品化所需周期時間的智能
    • 管理科學創新流程并將其與其他產品生命周期系統相聯系
    • 以電子方式捕捉并使用一致信息,以增強對早期設計到完全商業化整個過程的流程和產品質量的了解
    • 簡化整個企業的數據使用和報告,并以最恰當的方式為利益相關者提供信息,以此幫助改善決策
    • 促進內部和整個外部研究網絡的協作,以使用、組織、分析和分享信息
    • 使用建模、模擬和預測分析對分子、生物制劑和材料進行計算機設計和選擇
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