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IoT e Análise de Ciclo de Vida

IoT e Análise de Ciclo de Vida para Dispositivos Médicos

Aproveite a Internet das Coisas para obter a agilidade, velocidade e conformidade no seu dispositivo médico e organização farmacêutica. Combine informações de big data com inteligência de engenharia contida no sistema de PLM para oferecer as percepções necessárias para garantir qualidade, desempenho ótimo e excelência de manufatura geral.

Aproveite a Internet das Coisas para obter a agilidade, velocidade e conformidade no seu dispositivo médico e organização farmacêutica. Combine informações de big data com inteligência de engenharia contida no sistema de PLM para oferecer as percepções necessárias para garantir qualidade, desempenho ótimo e excelência de manufatura geral.

IoT e Análise de Ciclo de Vida para Dispositivos Médicos

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A necessidade de agilidade, velocidade, qualidade e conformidade é mais importante do que nunca no setor de dispositivos médicos. Megatendências globais, como conectividade de dispositivo e terapias e dispositivos médicos altamente personalizados, estão forçando mudanças em um ritmo rápido. Os fabricantes devem não só atender, mas também exceder os requisitos regulamentares. Para ter sucesso nesse mercado competitivo, complexo e individualizado, as empresas de dispositivos médicos devem aproveitar a Internet das Coisas para parear análises de big data com manufatura e cadeia de suprimentos globais e com processo de projeto e desenvolvimento em toda a cadeia de valores.

Nossas soluções de IoT para o setor de dispositivos médicos funcionam por meio da combinação de big data com gêmeos digitais, uma representação virtual de dispositivos reais, movendo em conjunto pelo ciclo de vida e conectadas por orientações digitais. Conectando os ambientes virtuais de desenvolvimento e planejamento de produção aos dados reais de produção de ciclo de vida e suporte, estamos fornecendo às organizações de tecnologia médica a transparência e as ferramentas de análise avançadas necessárias para ter uma vantagem competitiva usando big data.

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