提升你的质量管理水平

通过我们的六步指南优化 Veeva Vault Quality 中的质量管理
提升你的质量管理水平

优化 Veeva Vault Quality 中的质量管理以增强合规性

质量管理流程经常面临延误、合规风险和运营瓶颈。我们的平台协助您发现隐藏的低效环节,并精准定位影响质量事件的根本原因。通过优化这些流程,您可以确保采取更有效的行动,从而提升产品质量。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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为什么要在 Veeva Vault Quality 中优化质量管理?\n在生命科学等受监管的行业中,质量管理不仅关乎合规,更直接影响产品的安全性、有效性以及患者的福祉。虽然 Veeva Vault Quality 等系统为管理质量事件、偏差和 CAPA 提供了强大的框架,但即使使用顶级系统,潜在的流程低效仍会带来严峻挑战。调查周期过长、合规漏洞被忽视、或是被动地应对重复性问题,都会推高运营成本,延迟关键产品的上市进程,甚至损害企业的声誉。\n\n优化质量管理流程不只是为了满足监管要求,更是为了追求卓越运营。如果缺乏对质量事件从识别到关闭全流程的数据洞察,企业往往只能依赖主观经验或有限的仪表板。这会掩盖瓶颈的真实根源,阻碍资源的有效分配,并限制持续改进文化的建立。深入了解质量流程的实际执行情况,对于降低质量相关成本、加速事件解决并最终交付高质量产品至关重要。\n\n### 流程挖掘如何深度洞察质量管理\n流程挖掘(Process Mining)为理解和优化 Veeva Vault Quality 中的质量管理工作流提供了一种变革性方法。传统的报告通常只展示“应该”发生的情况或汇总统计数据,而流程挖掘则直接提取 Veeva Vault Quality 系统中的事件日志数据,还原每一个质量事件真实的端到端路径。通过分析每个质量事件相关的时间戳和活动,该方法能可视化呈现真实的流程流转,包括所有变体、返工循环以及对标准作业程序 (SOP) 的偏离。\n\n这种强大的分析技术让您告别经验主义。您可以精确识别质量事件在哪个环节耗时最长,哪些审批步骤造成了延迟,以及纠正和预防措施 (CAPA) 是否得到了有效的执行和验证。流程挖掘提供了客观、基于数据的视角,揭示了那些容易被忽视的低效环节和合规风险,将原始系统数据转化为可操作的洞察,帮助您以无与伦比的清晰度定位延迟和违规的根本原因。\n\n### 质量流程的关键改进领域\n在 Veeva Vault Quality 数据上应用流程挖掘,可以精准定位以下关键改进领域:\n\n* 瓶颈识别与解决: 发现质量事件生命周期中哪些活动或审批阶段导致了严重的延迟。无论是特定的审核步骤、某个部门还是个人,都能帮助您精准实施干预。\n* 缩短周期时间: 准确测量并对比不同路径下的质量事件耗时。识别简化工作流的机会,减少不必要的交接,缩短从事件识别到最终关闭的总解决周期。\n* 合规保障与风险规避: 自动检测流程是否偏离了既定的 SOP 或监管要求。流程挖掘会高亮显示违规路径,帮助您主动应对风险,确保始终符合 GxP 等质量标准。\n* 优化根本原因分析 (RCA) 与 CAPA 有效性: 分析 RCA 流程的耗时与质量。通过关联后续质量事件,跟踪已实施的 CAPA 是否真正解决了重复性问题,确保纠正和预防措施稳健且可持续。\n* 资源分配与负载均衡: 洞察参与质量事件管理的各角色和部门的工作负载分布。识别过度劳累或闲置的资源,从而更科学地调整人员配置和流程归属。\n\n### 实现有形成效:提升质量与效率\n通过对 Veeva Vault Quality 数据进行流程挖掘,您的企业将获得显著且可衡量的收益:\n\n* 缩短质量事件周期: 流程简化意味着质量问题能得到更快解决,从而加速产品发布,让生命科学创新成果更快投入市场。\n* 降低运营成本: 消除低效环节、返工和手动操作,减少管理质量事件所需的资源投入,直接提升盈利能力。\n* 加强合规并降低风险: 主动识别并修复违规行为,提升监管透明度,减少审计发现项,保护企业免受潜在处罚和声誉损失。\n* 提升产品和服务质量: 通过有效解决质量事件的根本原因并确保 CAPA 有效性,可减少重复性问题,进而提升整体产品质量和客户满意度。\n* 数据驱动决策: 告别猜测。流程挖掘提供客观证据,支持您在流程改进、技术投资和培训计划方面做出英明决策。\n\n### 开启质量管理流程优化之旅\n利用流程挖掘优化质量管理,无需对 Veeva Vault Quality 系统进行推倒重来式的改造。相反,它利用现有的宝贵数据,为您提供前所未有的运营洞察。这种方法赋予质量团队精准识别改进点的能力,使其能根据影响力优先处理任务,并持续监测改进成效。拥抱这一强大方法论,将您的质量运营转型为更高效、更合规且更具质量竞争力的体系。

质量管理 质量事件解决 根因分析 CAPA 优化 合规保证 质量保证 法规事务

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

滞后或低效的根本原因分析 (RCA) 直接影响质量 event 的解决速度。调查阶段的延长会导致运营成本增加、风险暴露时间增长以及潜在的违规风险,这在 Veeva Vault Quality 这种系统中管理 event 时尤为关键。
ProcessMind 精准定位 RCA 活动中的瓶颈,识别导致延误的具体步骤或负责人,并标注非标准路径。这种洞察力使企业能够简化调查流程,缩短解决时间并提升整体质量管理水平。

许多纠正和预防措施 (CAPA) 未能有效解决根本原因,导致质量问题反复出现。这种失效的 CAPA 执行不仅浪费资源、损害信任,还可能导致重复的审计发现,从而影响 Veeva Vault Quality 的合规工作。
ProcessMind 分析质量事件及其关联 CAPA 的整个生命周期,揭示哪些行动始终无法防止问题复发。通过识别这些模式以及与最佳实践的偏差,机构可以优化其 CAPA 流程,实现真正的全方位问题解决和持续的质量改进。

在质量 event 处理过程中偏离标准操作程序 (SOP) 或监管要求会带来巨大的合规风险。这些未经授权的“捷径”或遗漏可能导致审计失败、产品召回和严厉处罚,损害 Veeva Vault Quality 内部质量管理的完整性。
ProcessMind 自动发现每个质量 event 的实际流程,并将其与定义的合规模型进行对比。这使企业能够识别具体的违规实例,了解其发生频率,并实施针对性的培训或流程修正,以确保符合监管要求。

质量 event workflow 中的审批阶段往往会成为严重的瓶颈,导致调查、CAPA 实施和最终解决的延误。这些停滞会影响关键绩效指标(KPI)、延长交付周期,并可能在 Veeva Vault Quality 中造成积压。
ProcessMind 实现了所有审批路径的可视化,识别出审批持续延误的特定个人、部门或步骤。通过揭示这些瓶颈,企业可以重新设计审批 workflow、重新配置资源或自动执行某些决策,从而加速质量 event 的处理。

由于缺乏对质量 event 状态和进度的实时全程可见性,管理优先级、分配资源和准确报告变得非常困难。这种不透明性阻碍了主动干预,并可能导致 Veeva Vault Quality 中出现逾期或未解决的问题。
ProcessMind 为每个质量 event 提供了从启动到关闭的全方位、 data 驱动的视角。它突出显示当前状态、历史路径和预测的延误,赋予管理层所需的洞察力,以做出明智决策并确保问题得到及时解决。

频繁的返工、重复调查或重新开启已关闭的质量 event 会大幅推高运营成本并消耗宝贵资源。这种低效源于前序步骤中未解决的问题或错误,直接影响 Veeva Vault Quality 的利润底线和生产力。
ProcessMind 识别质量管理流程中所有的返工循环及其根本原因。通过量化返工的频率和影响,企业可以实施有针对性的干预,消除不必要的活动并优化资源利用率。

同类质量 event 的解决时间不一致且不可预测,导致难以进行预测、资源规划以及满足内部或外部的 SLA 协议。这种波动性可能导致利益相关者不满,并在 Veeva Vault Quality 中造成运营的不确定性。
ProcessMind 分析质量 event 采取的各种路径,并识别导致解决时间产生巨大差异的特定因素、活动或资源分配。这种洞察力有助于标准化流程并提高可预测性。

团队或调查员之间质量事件调查工作负载分配不均,会导致部分人员疲于奔命,而其他人则未被充分利用。这种不平衡会影响整体效率,延长解决时间,并影响 Veeva Vault Quality 运营中的员工士气。
ProcessMind 可视化所有质量事件中的资源利用率和工作负载分配。通过识别过度分配或分配不足的模式,机构可以优化资源部署,确保公平分配并最大化调查能力。

依赖手动数据录入来捕获质量事件详情或调查结果会引入错误、不一致和延误。这种依赖人工的流程可能会损害数据质量、减慢分析速度并阻碍 Veeva Vault Quality 中的有效决策。
ProcessMind 突出显示了手动数据输入导致低效或错误的流程步骤。通过量化这些手动步骤的影响,机构可以识别自动化、改进系统集成或开展针对性培训的机会,以提高数据的准确性和处理速度。

质量 event 频繁错过目标解决日期会损害客户满意度,使监管报告复杂化,并反映出内部运营效率低下。这种无法履行承诺的表现预示着 Veeva Vault Quality 内部存在潜在的流程问题。
ProcessMind 识别出与延期关联最频繁的特定路径、活动或部门。通过理解这些模式,企业可以采取主动措施预测并防止未来的逾期,从而提高对目标日期的遵守率。

就质量 event 状态和解决情况与内部及外部利益相关者进行的沟通如果低效或滞后,会导致混乱、重复询问,甚至使问题升级。缺乏及时更新会阻碍 Veeva Vault Quality 内部外的协作。
ProcessMind 映射了质量 event 整个生命周期中的沟通活动,重点标注遗漏或延迟的通知。这种可见性使企业能够精简沟通 workflow,确保所有相关方及时获得准确信息,从而促进透明度和协作。

典型目标

定义成功的标准

快速识别质量事件的根本原因对于将其影响降至最低并防止再次发生至关重要。本目标旨在显著缩短根本原因分析 (RCA) 所花费的时间,从而加快质量问题的解决并降低 Veeva Vault Quality 中的潜在业务风险。更快速的分析可确保产品质量得以维持,并将运营中断降至最低。ProcessMind 可视化调查的实际流程,突出显示导致根本原因分析延迟的具体活动和交接环节。通过识别瓶颈和偏离最佳路径的情况,它使团队能够优化调查协议并实施针对性改进。成功与否的衡量标准是完成根本原因分析活动的平均周期时间有所缩短。

在 Veeva Vault Quality 中,确保纠正与预防措施 (CAPA) 能够真实防止质量 event 再次发生,对于持续改进和维持高产品标准至关重要。本目标专注于提升 CAPA 的成功率,从而减少重复性质量问题,增强整体质量管理系统的稳健性。高效的 CAPA 直接意味着未来事故的减少和监管地位的提升。ProcessMind 追踪 CAPA 从启动到效力验证的完整生命周期,揭示某些措施失败的原因。它能识别失效 CAPA 的常见模式,例如后续跟进不足或根本原因识别不充分。通过提供 data 驱动的洞察,ProcessMind 助力优化 CAPA 流程,确保所实施的措施能真正解决底层问题并防止再次发生,其成效通过与之前 CAPA 相关的重复质量 event 的减少来衡量。

在质量管理中,严格遵守监管要求和内部质量标准是不容商榷的,在使用 Veeva Vault Quality 的生命科学领域更是如此。本目标旨在消除质量事件处理流程中的违规步骤,确保所有操作均符合既定方案和法规。实现全面合规可以降低审计风险、避免处罚并维护机构声誉。ProcessMind 自动发现并可视化每个质量事件的实际流程,并将其与设计的合规路径进行对比。它会突出显示任何导致违规的偏差、遗漏步骤或未经授权的“走捷径”行为。这些洞察使机构能够强制执行标准操作程序 (SOP)、重新培训人员或重新配置 Veeva Vault Quality 系统,以防止未来发生不合格情况,并可通过降低每个审计周期检测到的合规违规行为来衡量成效。

关键审批阶段的瓶颈会严重推迟质量 event 的解决,进而影响 Veeva Vault Quality 中的产品发布、患者安全和监管时限。本目标专注于加速关键质量 event 文档和行动的审批过程。简化这些 workflow 可确保更快的决策、缩短周期时间并维持运营速度。ProcessMind 映射了所有审批活动,识别出延误发生的地点、审批停滞的原因以及负责人。它能揭示审批链中的返工循环或不必要的步骤。通过分析这些洞察,企业可以重构审批层级、实施自动路由规则或调整资源分配以加快关键签核,旨在显著缩短平均审批周期。

在 Veeva Vault Quality 中,缺乏对质量 event 实时状态和进度的清晰洞察,可能导致沟通不畅、错过截止日期以及风险未被处理。本目标旨在为利益相关者提供关于每个质量 event 全面且准确的见解。透明度的提升能促进更好的协作、主动的问题管理以及跨部门责任制的完善。ProcessMind 还原了每个质量 event 的全程路径,为其当前状态和历史演进提供客观、 data 驱动的视角。它能标注活跃瓶颈并预测潜在延误,从而实现及时干预。通过为流程绩效提供单一事实来源,ProcessMind 助力做出更明智的决策和沟通,并通过利益相关者对 event 状态可见性满意度的提升来衡量成效。

由于质量偏差导致的过度返工会增加运营成本、浪费资源,并延长质量管理流程的周期,在 Veeva Vault Quality 等系统中尤为明显。本目标旨在最大限度减少任务或整个质量 event 需要重复或重新处理的情况。减少返工能提升效率、降低成本,并释放宝贵的资源用于更高产的活动。ProcessMind 识别经常导致返工的特定流程步骤和变体,精准定位这些效率低下的根源。它能揭示流程在何处偏离了最佳路径,从而导致必须重新执行的错误。通过分析这些模式,ProcessMind 帮助企业重新设计 workflow、提升初始执行质量并培训员工以防范错误,从而显著减少返工循环及相关成本。

质量 event 解决时间的不一致会造成不可预测性,阻碍规划,并影响 Veeva Vault Quality 的客户满意度和合规性。本目标力求减少解决不同类型质量 event 所需时间的波动性。标准化解决时间可提高运营可预测性、优化资源配置,并确保服务交付的一致性和监管合规。ProcessMind 映射了每个质量 event 的实际持续时间,揭示了导致高波动性的因素,如非标准路径、资源可用性或特定 event 类型。它能突出快速解决 case 中的最佳实践并识别异常项。通过提供用于建立基准和执行标准程序的 data,ProcessMind 助力缩小解决时间的差距,从而获得更可预测的结果,其成效通过 event 解决耗时标准差的降低来衡量。

调查员之间的工作负载分配不均可能导致人员倦怠、关键调查延迟,并降低 Veeva Vault Quality 内部质量管理的整体效率。本目标旨在更有效地平衡负责管理质量事件的团队的工作负载。优化负载分配可以提升团队士气、防止积压,并确保调查及时且彻底。ProcessMind 提供每位调查员实际活动频率和持续时间的洞察,揭示过度利用或利用不足的模式。它可以识别由特定个人或团队造成的瓶颈,并突出显示重新分配任务的机会。通过提供资源分配的客观视图,ProcessMind 支持数据驱动的工作负载重新平衡策略,并可通过调查员之间更公平的事件分配和处理时间来衡量。

质量事件调查中的手动数据录入可能会引入错误,导致记录不准确、分析出现偏差,并损害 Veeva Vault Quality 中的合规性。本目标侧重于减少或消除这些手动错误。实现这一目标可以提高数据完整性,增强调查的可靠性,并强化整个质量体系。ProcessMind 可以识别经常发生数据输入或传输的流程环节,特别是后期检测到错误或不一致的地方。虽然它不能直接防止输入错误,但它能突出显示由于重复性手动操作而容易产生人为误差的流程步骤,并为自动化或改进用户界面设计提供建议。成功与否的衡量标准是:检测到的因手动输入引起的数据不一致或返工现象有所减少,从而增强质量事件数据的可信度。

在 Veeva Vault Quality 中,持续无法在目标日期前解决质量 event 可能导致合规风险增加、客户不满以及潜在的监管审查。本目标旨在大幅提升按期解决质量 event 的比例。按时完成任务可提高运营可靠性,巩固监管地位,并确保及时缓解质量风险。ProcessMind 根据目标解决日期分析 event 路径和耗时,识别经常导致延误的特定活动或阶段。它能精准发现导致错过期限的常见路径偏离。通过揭示这些关键路径偏差和瓶颈,ProcessMind 支持有针对性的干预和流程调整,从而提升按时绩效,其成效体现为在目标期限内关闭的质量 event 比例显著增加。

在质量 event 期间,不充分的沟通和通知 workflow 可能导致利益相关者信息获取有误、行动延误,并降低 Veeva Vault Quality 质量管理流程的有效性。本目标旨在提升围绕质量 event 沟通的及时性和完整性。加强沟通可确保所有相关方都能获知信息,从而促进更快的响应和更好的协调。ProcessMind 实现了实际沟通流的可视化,识别出跨部门、跨角色在通知和信息共享方面的差距或延误。它能标注偏离理想沟通协议的情况,并将其与延误或返工相关联。通过提供关于沟通中断的洞察,ProcessMind 助力优化通知触发机制和沟通路径,从而实现更高效透明的信息交换,其成效通过沟通相关延误的减少和利益相关者反馈的改善来衡量。

质量管理改进的六个步骤

1

下载模板

操作指南

访问并下载预配置的质量管理 Excel 模板,该模板专为获取 Veeva Vault Quality 中的 data 而设计。

为何重要

这确保了您的数据结构正确,可以进行有效的分析,并与常见的质量事件流程和合规标准保持一致。

预期成果

一个开箱即用的 data 模板,专为你的 Veeva Vault Quality 流程 data 结构而设计。

您的质量洞察

揭示隐藏的质量风险并增强合规性

ProcessMind 揭示了 Veeva Vault Quality 中质量事件的真实路径,并通过交互式可视化呈现可操作的洞察。
  • 立即精准定位工作流偏差
  • 识别延误和返工的根本原因
  • 跨团队绩效基准分析
  • 优化纠正措施的有效性
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

质量管理的关键成果

这些成果凸显了机构通过优化质量管理流程(尤其是由 Veeva Vault Quality 中的质量事件驱动的流程)所实现的实实在在的收益。流程挖掘提供可操作的洞察,使团队能够有效地精简业务并增强合规性。

0 %
更快的 RCA 完成速度

根本原因分析平均缩短时间

精准定位调查流程中的瓶颈,从而显著缩短识别和处理核心问题所需的时间,提升整体质量事件解决效率。

0 %
更高的 CAPA 效力

成功防止再次发生的比例提升

提升纠正和预防措施的成功率,确保已识别的质量问题不再发生,从而构建更稳健的质量管理体系。

0 %
流程合规性提升

提高对标准程序的遵守度

确保质量 event 严格遵循预定义的监管和内部流程指南,降低不符合项风险及审计发现。

0 %
减少质量返工

重复活动减少

识别并消除质量 event 中经常导致返工或重复分析的步骤,在提升调查整体质量的同时节省时间和资源。

0 %
更高的按时解决率

按期关闭的质量 event 增加量

优化工作流和资源分配,确保更高比例的质量事件在目标截止日期内得到解决,从而提高可靠性和运营的可预测性。

结果会因流程复杂度和数据质量而异。这些数据代表了在实际实施中观察到的典型改进。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

单个质量事件的唯一标识符,例如偏差、不合格项或 CAPA。

为何重要

这是必不可少的案件 ID,它将所有相关活动归组为一个流程实例,从而实现端到端分析。

指示活动完成时的时间戳。

为何重要

支持计算活动处理时间,这对于识别任务层级的瓶颈至关重要。

被指派执行调查或特定任务的用户或资源。

为何重要

追踪工作执行者,从而分析工作负载、资源效率并识别培训需求。

负责质量事件或相关活动的部门或职能领域。

为何重要

允许跨不同业务部门过滤并对比流程绩效,揭示部门瓶颈或最佳实践。

质量事件的分类,例如 CAPA、偏差或投诉。

为何重要

区分不同类型的质量流程,这些流程通常具有独特的 workflow、SLA 和合规规则。

质量事件当前的生命周期状态。

为何重要

提供案件当前状态的快照,这对于监控进行中的工作和识别停滞事件至关重要。

质量事件最终关闭的计划日期或要求日期。

为何重要

定义 case 解决的 SLA,支持按时绩效的衡量和延误原因分析。

评估的质量事件严重程度或风险等级,例如高、中、低。

为何重要

按影响力对 event 进行分类,支持基于风险的分析,并将流程改进重点放在高风险领域。

单个活动的执行时间。

为何重要

衡量任务的实际工作时间,有助于识别低效活动以及自动化或简化流程的机会。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

这是流程的起点,代表了在 Veeva 中正式创建质量事件记录。当识别到新的质量问题、不合格项或投诉并将其录入系统时,通常会触发此活动。

为何重要

此活动标志着案件生命周期的开始,对于计算总质量事件周期时间以及衡量初始流程阶段(如启动调查的时间)的持续时间至关重要。

标志着针对质量事件根本原因调查的正式开始。通常会指派一名调查员或团队,事件随之进入活跃的调查阶段。当质量事件的生命周期状态变更为“调查中”时,系统会捕获此事件。

为何重要

这是衡量“问题识别到调查时间”KPI 的关键里程碑。此时间点之前的延迟表明在分配资源或启动关键分析方面存在积压。

代表根本原因分析 (RCA) 阶段的完成,即已识别出质量事件的深层原因。通常在调查员完成 RCA 任务或将事件移至“待 CAPA”状态时记录此信息。

为何重要

此活动对于衡量“平均根本原因分析时间”KPI 至关重要。分析其持续时间有助于识别分析过程中的瓶颈并提高调查质量。

标志着相关利益相关者(如质量评审委员会)正式批准拟定的纠正措施计划。这是实施任何纠正措施之前的关键关卡。当 CAPA 计划记录变更为“已批准”状态时,系统会捕获此事件。

为何重要

此审批步骤通常是主要的瓶颈。衡量该活动的“审批工作流周期时间”有助于识别并处理审查过程中的延迟,从而加快整体解决进度。

代表已完成核准的纠正措施计划中定义的所有任务。此活动确认已采取必要行动解决根本原因。当 CAPA 记录的状态更新为“实施完成”时,系统会捕获此信息。

为何重要

这是一个重要的里程碑,标志着从计划到执行的转变。此步骤与 CAPA 批准之间的时间反映了实施阶段的效率。

此活动确认所实施的纠正措施已成功防止问题再次发生。系统会完成正式验证并记录在案。当 CAPA 或质量事件状态更新为“效能已验证”时,系统会捕获此信息。

为何重要

这是对解决方案成功的最终验证,对于计算“CAPA 有效性率”至关重要。在此阶段的失败通常会导致返工,即重新启动调查。

代表质量事件记录在正式关闭前的最后一次行政审查。此步骤确保所有文档完整且遵循了所有流程步骤。该活动是案件被视为已解决之前的最后一步。

为何重要

此结束活动对于计算总“质量事件周期时间”至关重要。它标志着所有工作的完成,系统会将其 timestamp 与“目标解决日期”进行对比以衡量绩效。

常见问题

常见问题

流程挖掘有助于揭示质量管理流程的真实表现,识别 Veeva Vault Quality 中的瓶颈、偏差和返工循环。它通过可视化实际流程,让您能精准定位质量事件在何处停滞、CAPA 行动在何处失效或何处出现了合规风险。这些详细的洞察助力企业做出数据驱动型决策,从而加速根本原因分析、提升 CAPA 有效性并优化审批流程。

要进行流程挖掘,您主要需要来自 Veeva Vault Quality 的事件日志。这包括案件标识符(通常是质量事件 ID)、活动名称以及每个步骤的 timestamp。其他属性(如调查员、审批状态或特定质量事件类型)可以使分析更加丰富。

从 Veeva Vault Quality 提取 data 通常涉及利用其报表功能或 API 能力。你需要导出相关的审计追踪、质量 event 记录以及关联的任务历史来创建 event log。我们可以指导你的团队采用安全高效的 data 提取最佳实践,以确保 data 的完整性。

不,流程挖掘超越了传统的报表。它根据事件数据重建实际的端到端流程。报表仅显示“发生了什么”,而流程挖掘通过可视化差异和识别效率低下的根本原因,揭示了“如何发生以及为何发生”。它提供的是关于流程偏差的可操作洞察,而非简单的总结。

您可以期待在关键领域看到显著改进,例如缩短质量事件的处理时间以及增强 CAPA 的效能。流程挖掘有助于确保全面合规,简化关键审批工作流,并优化调查人员的工作量分配。最终,它能减少返工,带来更标准化、更高效的质量管理流程。

一旦 data 提取和初步 data 准备完成,通常在几周内即可产生初步洞察。深度分析和具体的改进建议通常在 1 到 3 个月内提供。进度取决于 data 的就绪程度以及你 Veeva Vault Quality 配置的复杂程度。

流程挖掘是一种非侵入性的分析技术,通过操作历史数据的副本运行。它不会与您运行中的 Veeva Vault Quality 系统或其业务流程产生交互或修改。分析过程在外部进行,确保不会对您正在进行的质量管理活动产生任何影响。

虽然使用的是专门的流程挖掘软件,但核心要求是团队中有一位熟悉 Veeva Vault Quality 数据结构并能进行数据提取的成员。我们的专家可以负责流程挖掘工具的配置和分析,通常不需要贵方具备高级编码技能。

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