在由三部分组成的采访的第二部分中，苏珊·施尼普（Susan Schniepp），监管合规联合公司（Regulatory Compliance Associates Inc.）的成员兼PDA代表，在PDA 2026周期间，讨论了现代药品制造面临的最紧迫挑战之一：理解设施内众多相互连接的数据系统如何协同工作以保护产品质量。
施尼普论点的核心是，该行业长期以来一直将关键数据流（烟雾研究、颗粒物结果、环境监测）视为孤立的数据点，而不是统一图景的一部分。她认为这种孤立思维是一个重大漏洞，并相信新兴技术可能提供答案。她解释道：“我认为，对于许多举措（包括我们的附录1污染控制策略）来说，现在向前推进的一个不同之处是，人们没有或尚未理解的是，所有这些部分如何组合在一起保护产品——而这正是人工智能可能真正帮助我们之处。”
为了说明渐进式、未经检查的偏差的风险，施尼普以她在化学实验室的经历做了一个生动的类比：对已验证方法的微小单独调整可能共同使其超出合规范围。她将同样的逻辑应用于制造环境。如果环境监测、颗粒物和水质结果的偏差各自都在允许范围内，那么它们的组合在何时会使系统无效？
施尼普还强调了注射剂和注射剂制造商的一个独特操作现实。与其他设施不同，这些无菌车间不能简单地在一个周末关闭。“注射剂车间——这就是为什么你会看到这么多合同制造商——因为他们可以保持这些生产线运行和维护，并且由于24/7运转而保持高效。”
施尼普呼吁行业采用更全面的质量数据视图，即背景系统和批次快照应被一同理解，而非孤立看待。
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