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制药行业数字化转型的挑战与解决方案

2024-11-30 10:28

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Aspen Technology的高级总监Kelly Doering表示,这次疫情的出现可能使制药行业的数字化进程加快了五年之多,但企业仍有很多工作要做。

“在参与了AspenTech和FT Longitude最新研究的400名欧洲和美国制药行业专业人士中,有44%的人表示,提高敏捷性和运营效率是他们数字化转型的首要目标。” Doering说。

然而,许多阻碍进步的障碍仍然存在,文化不成熟是其中最突出的障碍之一。“近23%的制药公司认为,高管换届会使公司的数字化转型复杂化。此外,35%的制药企业在数字化转型方面经历了风险规避。”

48%的受访者认为,孤立的数据直接阻碍了跨职能协作,这在受访的大型制药企业中更为明显。

“53%的受访者声称数据孤岛对内部协作产生了负面影响,” Doering继续说道。“监管及其复杂性被广泛视为是另一个重大挑战。与此相一致的是,三分之一的调查样本认为‘提高监管合规性’是数字化转型的第三大重要目标。”

医药制造业前进的方向

鉴于上述挑战,很明显的是,制药公司需要找到一条能够前进的道路,一条能够使他们变得更加敏捷,能够更好地利用数据的道路。

他们必须建立一种能够确保法规遵从性的能力,在制造业及其更广泛的供应链中,推动端到端的运营效率。

“实现这些目标的第一步应该包括评估企业的数字成熟度,重点是获得最重要的改进机会。这其中的关键是获得与制造和交付相关的工厂内外生成的所有数据的整体视图。一个全面的数字参考架构将统一和集成来自现有系统的数据,使得运营完全透明化。与供应商的连接是其中制定数据治理、访问和安全协议流程中的关键部分。”

所需的第二项行动则是将纸面流程转换为聚合数据以获得完整的视图,同时消除昂贵的手动操作,Doering建议。

“用于计划、调度和批处理记录的高级软件应用程序可以帮助填补宝贵数据的空白,这些数据是可以被收集、分析并用于改善结果的。”

第三步是尽早确定云策略。

“迁移到云端可以分阶段完成。云解决方案可以增强经过验证的本地解决方案,企业可以从中提取数据以供机器学习使用。它们还有助于在缺乏足够IT支持的偏远地区实施先进的数字解决方案。”

最后,企业应寻求利用工业AI的能力,使工业系统能够半自主地运行,以改善患者护理并提高盈利能力。

这些步骤将释放工业AI的全部潜力,并提高企业的效率、弹性、质量和绩效。

“在运营层面,员工也可以得到知识、见解和建议的支持,以指导他们的工作流程并追求卓越,”Doering说。“当实施闭环系统时,则可以实现流程的完全自动化。”

最大限度地提高整个制药公司的财务影响

遵循这些方法的企业将能够实现更快的上市时间。公司将从一个更有效的生产周期中获利,该周期可确保质量,使耗时的流程自动化,降低风险,消除计划外的停机时间并防止出现瓶颈。

“他们可以通过工业AI支持的数字工作流程,有效地管理流程和复杂性,包括计划、调度、生产和资产管理功能,”Doering说。“能够拥有供应安全和智能采购敏捷性的能力是制药公司可以从数字化中获得的另一个关键好处。制造商可以看到他们的整个网络,包括供应所在的位置,哪个供应商有能力以及哪个供应商将以最高的质量交付产品。”

这种可见性可以让员工变得非常敏捷:

让制药业拥有更快的反应、更高的质量和更大的回报

尽管制药业的数字化转型比其他行业要慢,但疫情突显了数字化对未来运营的重要性。

“采用这里所概述的方法是制药公司将自己置于高度有利地位的方式,” Doering说。“无论企业的数字化成熟度如何,都可以通过技术(和战略合作伙伴),最大限度地减少制造过程中的意外停机时间,加快产品上市时间,提高供应安全性,从而更容易地取得进展。”

这样,企业将能够对市场波动做出更快地反应,并通过自身价值链网络的先进数字化实现更高的回报。

来源:企业网D1Net内容投诉

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