制藥行業(yè)正處于一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜藥物研發(fā)與制造的挑戰(zhàn)，向基于AI的技術(shù)轉(zhuǎn)型不僅是可取的，而且是必不可少的。

制藥行業(yè)的未來(lái)取決于其能否擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并利用AI的力量來(lái)簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)流程、增強(qiáng)問(wèn)題解決和根本原因分析能力、推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)以及在制藥監(jiān)管和合規(guī)環(huán)境中降低風(fēng)險(xiǎn)。

制藥行業(yè)的AI驅(qū)動(dòng)未來(lái)

預(yù)計(jì)AI將為制藥行業(yè)帶來(lái)每年600億至1100億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，這種未被充分挖掘的潛力主要源于AI在藥物全生命周期中提高生產(chǎn)力的能力，能夠根據(jù)復(fù)雜流程和操作工作流程量身定制，并且更容易根據(jù)用戶需求進(jìn)行個(gè)性化的數(shù)字工具將是關(guān)鍵。

制藥行業(yè)預(yù)計(jì)在未來(lái)五年內(nèi)將投資45億美元用于其數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的焦點(diǎn)將放在優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、提高生產(chǎn)力和提升質(zhì)量上。原材料轉(zhuǎn)化成本將降低，交付的可靠性將提高。

然而，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、高昂的連接性和維護(hù)挑戰(zhàn)，以及監(jiān)管復(fù)雜性，并非所有AI計(jì)劃都能達(dá)到預(yù)期效果。如果AI計(jì)劃不考慮企業(yè)人員的需要，或者不與現(xiàn)有工作流程集成，那么就不可能取得成功，AI帶來(lái)的最有價(jià)值收益可能來(lái)自于人員的賦能以及利用增強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、知識(shí)管理和輔助決策。

數(shù)據(jù)解放的關(guān)鍵

在制藥制造中，關(guān)鍵數(shù)據(jù)往往被隔離在支持生產(chǎn)的多個(gè)系統(tǒng)中，如制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、歷史數(shù)據(jù)系統(tǒng)或?qū)嶒?yàn)室信息管理系統(tǒng)(LIMS)，數(shù)據(jù)還隱藏在諸如交接記錄和維護(hù)日志等非結(jié)構(gòu)化來(lái)源中，這些數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致信息碎片化，阻礙了信息的透明度和可訪問(wèn)性，幾乎不可能在正確的時(shí)間將正確的信息傳遞給正確的人。

制造設(shè)施從自動(dòng)化傳感器和人工生成的記錄(如交接記錄、合規(guī)報(bào)告等)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，然而，這些有價(jià)值的信息中的大部分仍然隱藏或難以訪問(wèn)，導(dǎo)致效率低下和機(jī)會(huì)錯(cuò)失。如果員工能夠找到這些信息，他們可能需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)在多個(gè)數(shù)據(jù)源中搜索與當(dāng)前問(wèn)題或任務(wù)相關(guān)的信息。

然而，AI可以通過(guò)從交接記錄、維護(hù)日志和其他結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，幫助將隱藏的制藥運(yùn)營(yíng)信息帶到表面。利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，人們可以用普通語(yǔ)言提問(wèn)，并在幾秒鐘內(nèi)而不是幾分鐘或幾小時(shí)內(nèi)獲得最相關(guān)的結(jié)果，這大大提高了效率和有價(jià)值信息的可訪問(wèn)性。

解鎖歷史知識(shí)

許多制造問(wèn)題都有歷史先例，但解決方案往往隱藏在非結(jié)構(gòu)化記錄中，或者在有經(jīng)驗(yàn)的工人退休或離職時(shí)丟失。進(jìn)行知情根本原因分析和快速問(wèn)題解決所需的深厚機(jī)構(gòu)知識(shí)往往分散或缺失。這導(dǎo)致問(wèn)題解決延遲，因?yàn)閱T工必須花費(fèi)數(shù)小時(shí)搜索相關(guān)信息，或者每次遇到問(wèn)題時(shí)都重新開(kāi)始。

AI驅(qū)動(dòng)的工具可以遍歷過(guò)去的記錄和數(shù)據(jù)，以識(shí)別可以告知當(dāng)前問(wèn)題的歷史先例。利用這些數(shù)據(jù)，它可以建議潛在的根本原因，并通過(guò)AI遍歷類(lèi)似過(guò)去事件的能力提出潛在解決方案，以進(jìn)行更好的決策。生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)可以迅速恢復(fù)正常運(yùn)營(yíng)。該技術(shù)將直接鏈接到相關(guān)記錄和事件，以便員工可以確切地看到發(fā)生了什么、涉及了誰(shuí)、最可能的根本原因以及所采取行動(dòng)的影響。

建立持續(xù)改進(jìn)的文化

AI是制藥制造中持續(xù)改進(jìn)(CI)的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力，使團(tuán)隊(duì)能夠主動(dòng)識(shí)別效率、質(zhì)量和性能提升的機(jī)會(huì)。AI應(yīng)用程序可以通過(guò)實(shí)時(shí)捕獲關(guān)鍵知識(shí)、促進(jìn)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部和團(tuán)隊(duì)之間的溝通以及提供人們做出更有效運(yùn)營(yíng)決策所需的信息，來(lái)促進(jìn)CI。

AI通過(guò)提供增強(qiáng)的決策能力來(lái)支持持續(xù)改進(jìn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解幫助團(tuán)隊(duì)使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)做出更快、更明智的決策。當(dāng)AI應(yīng)用程序捕獲相關(guān)知識(shí)時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化的知識(shí)共享，使所有層級(jí)的管理者都能訪問(wèn)有價(jià)值的信息。通過(guò)整合數(shù)據(jù)和自動(dòng)化通信，可以實(shí)現(xiàn)改進(jìn)的協(xié)作。AI加強(qiáng)了跨班次和部門(mén)的團(tuán)隊(duì)合作和信息流動(dòng)。

在持續(xù)改進(jìn)的框架下，是對(duì)流程的持續(xù)優(yōu)化。AI隨著時(shí)間的推移分析工作流程模式和瓶頸，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量中持續(xù)改進(jìn)的機(jī)會(huì)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題解決可以對(duì)制藥公司的盈利能力產(chǎn)生重大影響。例如，AI從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中揭示出可操作的見(jiàn)解，使根本原因分析更快、更有效，問(wèn)題解決也更高效。

賦予人類(lèi)與AI協(xié)作的能力

為了使AI工具推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)，它們需要根植于使用它們的人的實(shí)際需求和工作流程中。制藥制造的下一個(gè)發(fā)展階段是工業(yè)5.0，它強(qiáng)調(diào)人與機(jī)器之間的協(xié)作。

工業(yè)5.0是從工業(yè)4.0的自然演進(jìn)，其中自動(dòng)化和數(shù)據(jù)管理與人類(lèi)專(zhuān)業(yè)知識(shí)相結(jié)合。這種人與技術(shù)的共生關(guān)系使人類(lèi)能夠成為創(chuàng)造性的大腦，從而做出更快、更具創(chuàng)新性的決策。

當(dāng)AI工具被設(shè)計(jì)為支持員工的任務(wù)和決策時(shí)，它們能夠賦予團(tuán)隊(duì)更智能的工作方式、更快的適應(yīng)速度以及可持續(xù)的持續(xù)改進(jìn)文化。通過(guò)指出AI可以快速產(chǎn)生影響的特定領(lǐng)域，如根本原因分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)或知識(shí)管理，可以在保持企業(yè)推廣可管理性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)即時(shí)價(jià)值。仔細(xì)規(guī)劃推廣過(guò)程，重點(diǎn)關(guān)注培訓(xùn)和制定堅(jiān)實(shí)的采用計(jì)劃，將使過(guò)渡更加順利，并鼓勵(lì)長(zhǎng)期使用。制藥行業(yè)邁向AI驅(qū)動(dòng)的未來(lái)的旅程需要一種特定的策略，即關(guān)注以人為本的方法，并提供持續(xù)改進(jìn)。