Jaka jest rola sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw?
Rola sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw wciąż ewoluuje. Pomimo tego, że technologia ta jest dostępna już od kilku lat, wciąż odkrywane są jej nowe zastosowania. Jest to tylko potęgowane przez ostatnie odkrycia w tej dziedzinie, torując drogę dla innowacji w postaci nowej rewolucji technologicznej.
W branży farmaceutycznej dużo się liczy i pracuje z danymi. Zwłaszcza jeśli chodzi o łańcuch dostaw, wiele zmiennych ma kluczowe znaczenie dla poprawy bezpieczeństwa i wydajności. Dla człowieka może to być trudne, ale jest to coś, w czym sztuczna inteligencja przoduje.
W tym artykule zamierzamy zbadać rolę sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw. Zagłębimy się we wszystkie sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w tej dziedzinie, aby poprawić wyniki i ostatecznie zwiększyć korzyści zarówno dla pacjentów, jak i firm. Powinno to dać Państwu dobre wyobrażenie o tym, czy są Państwo na właściwej drodze. Co więcej, może to zainspirować Państwa do nowych sposobów efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji we własnym łańcuchu dostaw.
1. Analityczne podejmowanie decyzji
Według nikogo innego jak Forbes, analityczne podejmowanie decyzji jest jednym z największych wpływów, jakie sztuczna inteligencja może mieć i będzie mieć na farmaceutyczny łańcuch dostaw. Większość firm wykorzystuje tylko niewielką część potencjalnej wartości swoich danych. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewnić całkowitą widoczność dzięki danym predykcyjnym wzdłuż łańcucha chłodniczego poprzez gromadzenie i ocenę danych z wielu źródeł, takich jak zamówienia na receptę i dane pogodowe wzdłuż trasy dostawy. Mogą Państwo przewidywać przeszkody i skutecznie rozmieszczać zasoby przed rozpoczęciem łańcucha dostaw.
Zdolność firm do podejmowania decyzji analitycznych zależy od ich dostępu do odpowiednich danych i widoczności łańcucha chłodniczego w czasie rzeczywistym, co toruje drogę dla roli sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw. Analiza danych predykcyjnych jest niezbędna do terminowego dostarczania nieuszkodzonych produktów farmaceutycznych. Analityczne podejmowanie decyzji pomoże znacznie zminimalizować ryzyko dla pacjentów, koszty logistyki łańcucha dostaw, ogólne koszty leków i luki w rurociągu farmaceutycznym.
2. Ochrona integralności i elastyczności łańcucha dostaw
Podrabiane leki lub leki niskiej jakości stanowią problem dla branży, a także dla globalnych organizacji zdrowotnych i całego społeczeństwa. Podczas gdy podstawowe rodzaje produktów wymagają łańcucha dostaw i łańcucha identyfikacji, konieczność integralności łańcucha dostaw dla przemysłu biofarmaceutycznego wykracza poza kontrolowanie obecności podrobionych towarów. Firmy inwestują w technologię blockchain i sztuczną inteligencję, aby rozwiązać tę kwestię poprzez zwiększenie bezpieczeństwa, przejrzystości i identyfikowalności.
Co więcej, rola AI w farmaceutycznych łańcuchach dostaw ma również związek z ochroną sprawności łańcucha dostaw. Jeszcze większą wartość można uzyskać dzięki zastosowaniu technologii AI przy zapewnianiu skuteczności leków, tożsamości pacjentów i łańcucha dostaw w połączeniu ze sprawnością łańcucha dostaw.
3. Zarządzanie zapasami
Medycyna spersonalizowana staje się coraz powszechniej stosowana dzięki biomarkerom. W rezultacie firmy farmaceutyczne muszą magazynować więcej leków, ale w mniejszych ilościach. Jeśli chodzi o śledzenie, kiedy produkt jest dostarczany do pacjenta, zarządzanie zapasami oparte na sztucznej inteligencji może zidentyfikować, który produkt jest najprawdopodobniej potrzebny (i jak często), a także dostarczyć informacji o czasie dostawy, opóźnieniach i incydentach, które mogą wymagać wymiany przesyłki w ciągu kilku godzin.
Jeśli wartość łańcucha dostaw ma zostać odblokowana, a co ważniejsze, jeśli pacjenci mają mieć szybki i niezawodny dostęp do swoich terapii, należy aktualizować dokładne poziomy zapasów. W tym miejscu pojawia się rola sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw. Analityka predykcyjna jest jedną z tych najnowocześniejszych, inteligentnych technologii, które mogą być wykorzystywane do śledzenia statusu farmaceutyków w łańcuchu dostaw i podejmowania szybkich, proaktywnych interwencji w przypadku wystąpienia problemów.
4. Automatyzacja magazynu
Systemy automatyzacji magazynów wykorzystujące sztuczną inteligencję przyspieszają komunikację i obniżają poziom błędów w środowiskach typu “pick and pack”. W swojej najbardziej podstawowej formie, sztuczna inteligencja umieszcza produkty tam, gdzie będą przechowywane najdłużej. Dostawca żywności w łańcuchu chłodniczym o nazwie Lineage Logistics odnotował wzrost produktywności o 20% dzięki zastosowaniu tej strategii. W innym przypadku sztuczna inteligencja umieszcza produkty o dużej objętości w dogodnej lokalizacji, jednocześnie minimalizując zatory.
5. Konserwacja predykcyjna
Przerwy w prowadzeniu działalności spowodowane kwestiami zgodności, jakości lub bezpieczeństwa są częstym problemem dla firm biotechnologicznych, ale to właśnie z nimi może sobie poradzić sztuczna inteligencja w łańcuchach dostaw produktów farmaceutycznych. Korzystanie z konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji, która oferuje wgląd w operacje i wydajność sprzętu, w tym przewidywanie usterek lub innych trudności, może ograniczyć to do minimum i zwiększyć efektywność operacyjną, w tym czas pracy maszyn.
Wdrażanie sztucznej inteligencji w operacjach łańcucha dostaw
Sztuczna inteligencja zmieni modele operacyjne branży w ciągu najbliższych pięciu lat. Pełna cyfryzacja wymaga jednak fundamentalnej zmiany ze statycznych, wzajemnie połączonych i zamkniętych cyfrowych sieci dostaw na dynamiczne, wzajemnie połączone i otwarte cyfrowe sieci dostaw. Oto kilka kroków dla firm farmaceutycznych, które chcą wykorzystać nadchodzącą rolę sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw:
- Proszę przygotować dane i upewnić się, że są one Państwa własnością. Potrzebują Państwo silnego strumienia czystych danych, rozwiniętego ekosystemu logistycznego, historycznych informacji o temperaturze, czynnikach środowiskowych, opakowaniach i wszelkich innych informacji zebranych w łańcuchu chłodniczym. Proszę zacząć gromadzić czyste dane od razu, jeśli jeszcze ich Państwo nie mają. Proszę zweryfikować, czy faktycznie są Państwo właścicielami danych, za których się Państwo uważają. Niektórzy dostawcy twierdzą, że są właścicielami danych termicznych generowanych przez ich systemy i zabraniają manipulowania nimi przez oprogramowanie zewnętrzne. Uniemożliwia to ich wykorzystanie w połączeniu z innymi źródłami danych do analizy AI. W takim przypadku należy zmienić dostawcę lub negocjować prawo własności.
- Proszę zweryfikować, czy dysponują Państwo wewnętrznymi możliwościami wsparcia sztucznej inteligencji. Pracownicy działu IT zazwyczaj nie posiadają wiedzy specjalistycznej niezbędnej do wdrażania lub wspierania strategii AI/uczenia maszynowego. Proszę pomyśleć o zwiększeniu umiejętności zespołu IT lub wymaganiu biegłości w zakresie sztucznej inteligencji od następnej rekrutacji. Ponadto, proszę upewnić się, że są oni perspektywiczni i rozumieją rolę AI w łańcuchach dostaw w branży farmaceutycznej.
- Proszę uczyć się od innych branż. Eksperci w dziedzinie technologii cyfrowych z wielu sektorów nawiązali w ciągu ostatnich trzech lat szereg partnerstw w celu stworzenia rozwiązań AI dla procesu produkcji biofarmaceutycznej. Zapewniają one firmom biofarmaceutycznym obiecujący potencjał. Biofarma może również czerpać wiedzę i innowacyjne modele z innych branż i stosować je we własnej działalności.
- Proszę starać się zachować harmonię z organami regulacyjnymi. W świecie farmaceutyków przepisy mają duże znaczenie i w znacznym stopniu wpływają na to, co firmy mogą, a czego nie mogą robić. Nieprzestrzeganie ich może zaszkodzić reputacji firmy i mieć znaczące konsekwencje prawne i finansowe. Co więcej, firmy biofarmaceutyczne postrzegają własne działania regulacyjne jako aktywa strategiczne i usprawniają procedury kliniczne, jakościowe i regulacyjne w celu rozbicia silosów funkcjonalnych i zwiększenia wydajności w zakresie zgodności. Wykorzystanie automatyzacji i zarządzania danymi pomaga również biofarmacji w zdobywaniu niezbędnych umiejętności w celu poprawy jej zdolności do współpracy z organami regulacyjnymi w celu zapewnienia zgodności. Jeśli chodzi o wdrażanie nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, należy jednak zachować szczególną ostrożność, aby zachować zgodność z przepisami na każdym etapie.
Zrozumienie roli sztucznej inteligencji w farmaceutycznych łańcuchach dostaw
Po przeczytaniu tego artykułu powinni Państwo lepiej zrozumieć, jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w danym łańcuchu dostaw w branży farmaceutycznej lub biotechnologicznej. Wraz z dalszym rozwojem technologii, sztuczna inteligencja będzie miała coraz większy wpływ na świat farmacji. Powodem, dla którego przedstawiliśmy tę analizę wraz ze wskazówkami dotyczącymi rozpoczęcia wdrażania sztucznej inteligencji w Państwa łańcuchu dostaw, jest to, że jest to sposób na zabezpieczenie Państwa firmy na przyszłość. Jeśli chcieliby Państwo uzyskać dodatkową pomoc we wdrożeniu sztucznej inteligencji do procesów łańcucha dostaw lub innych kwestii związanych z serializacją, prosimy zapoznać się z oferowanymi przez nas usługami. Począwszy od Evolve, poprzez Assessment, aż po Accelerator, wszystkie one zostały specjalnie zaprojektowane, aby rozwijać i optymalizować Państwa działalność farmaceutyczną oraz pomóc jej osiągnąć nowy poziom.
