制藥行業(yè)正處于一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，為了應(yīng)對復(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)的未來取決于其能否擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并利用AI的力量來簡化運營流程、增強問題解決和根本原因分析能力、推動持續(xù)改進以及在制藥監(jiān)管和合規(guī)環(huán)境中降低風險。

制藥行業(yè)的AI驅(qū)動未來

預(yù)計AI將為制藥行業(yè)帶來每年600億至1100億美元的經(jīng)濟價值，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)用戶需求進行個性化的數(shù)字工具將是關(guān)鍵。

制藥行業(yè)預(yù)計在未來五年內(nèi)將投資45億美元用于其數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的焦點將放在優(yōu)化運營、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)量問題、高昂的連接性和維護挑戰(zhàn)，以及監(jiān)管復(fù)雜性，并非所有AI計劃都能達到預(yù)期效果。如果AI計劃不考慮企業(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帶來的最有價值收益可能來自于人員的賦能以及利用增強的數(shù)據(jù)分析、知識管理和輔助決策。

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)嶒炇倚畔⒐芾硐到y(tǒng)(LIMS)，數(shù)據(jù)還隱藏在諸如交接記錄和維護日志等非結(jié)構(gòu)化來源中，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性，幾乎不可能在正確的時間將正確的信息傳遞給正確的人。

制造設(shè)施從自動化傳感器和人工生成的記錄(如交接記錄、合規(guī)報告等)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，然而，這些有價值的信息中的大部分仍然隱藏或難以訪問，導(dǎo)致效率低下和機會錯失。如果員工能夠找到這些信息，他們可能需要花費數(shù)小時在多個數(shù)據(jù)源中搜索與當前問題或任務(wù)相關(guān)的信息。

然而，AI可以通過從交接記錄、維護日志和其他結(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營信息帶到表面。利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)，人們可以用普通語言提問，并在幾秒鐘內(nèi)而不是幾分鐘或幾小時內(nèi)獲得最相關(guān)的結(jié)果，這大大提高了效率和有價值信息的可訪問性。

解鎖歷史知識

許多制造問題都有歷史先例，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)驗的工人退休或離職時丟失。進行知情根本原因分析和快速問題解決所需的深厚機構(gòu)知識往往分散或缺失。這導(dǎo)致問題解決延遲，因為員工必須花費數(shù)小時搜索相關(guān)信息，或者每次遇到問題時都重新開始。

AI驅(qū)動的工具可以遍歷過去的記錄和數(shù)據(jù)，以識別可以告知當前問題的歷史先例。利用這些數(shù)據(jù)，它可以建議潛在的根本原因，并通過AI遍歷類似過去事件的能力提出潛在解決方案，以進行更好的決策。生產(chǎn)團隊可以迅速恢復(fù)正常運營。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、最可能的根本原因以及所采取行動的影響。

建立持續(xù)改進的文化

AI是制藥制造中持續(xù)改進(CI)的強大驅(qū)動力，使團隊能夠主動識別效率、質(zhì)量和性能提升的機會。AI應(yīng)用程序可以通過實時捕獲關(guān)鍵知識、促進團隊內(nèi)部和團隊之間的溝通以及提供人們做出更有效運營決策所需的信息，來促進CI。

AI通過提供增強的決策能力來支持持續(xù)改進。數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解幫助團隊使用實時數(shù)據(jù)做出更快、更明智的決策。當AI應(yīng)用程序捕獲相關(guān)知識時，可以實現(xiàn)簡化的知識共享，使所有層級的管理者都能訪問有價值的信息。通過整合數(shù)據(jù)和自動化通信，可以實現(xiàn)改進的協(xié)作。AI加強了跨班次和部門的團隊合作和信息流動。

在持續(xù)改進的框架下，是對流程的持續(xù)優(yōu)化。AI隨著時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)改進的機會。數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題解決可以對制藥公司的盈利能力產(chǎn)生重大影響。例如，AI從過去的經(jīng)驗中揭示出可操作的見解，使根本原因分析更快、更有效，問題解決也更高效。

賦予人類與AI協(xié)作的能力

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

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

當AI工具被設(shè)計為支持員工的任務(wù)和決策時，它們能夠賦予團隊更智能的工作方式、更快的適應(yīng)速度以及可持續(xù)的持續(xù)改進文化。通過指出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)測性維護或知識管理，可以在保持企業(yè)推廣可管理性的同時實現(xiàn)即時價值。仔細規(guī)劃推廣過程，重點關(guān)注培訓(xùn)和制定堅實的采用計劃，將使過渡更加順利，并鼓勵長期使用。制藥行業(yè)邁向AI驅(qū)動的未來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。