تمت قراءة هذا المنشور بالفعل 394 مرة!
كيفية تجنب المخاطر الأكثر شيوعًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي وكيفية التأكد من أن مبادرتك تقدم قيمة حقيقية وهامة بسرعة
الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية)ومن الواضح أن جميع أشكالها المختلفة توفر قيمة محتملة هائلة لشركات الرعاية الصحية والأدوية، في تحويل سلاسل التوريد الخاصة بها. ولكن بدون استراتيجية قوية، وتنفيذ سليم، وتحديد أولويات صارمة لحالات الاستخدام ذات القيمة العالية في الإنتاج، يتم فقدان معظم هذه القيمة.
في كثير من الأحيان، تفشل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ولا تظهر سوى القليل من حيث القيمة التجارية. أو إذا قاموا بتقديم قيمة في بعض المجالات المتخصصة، فمن الصعب توسيع نطاقهم عبر المؤسسة والشركاء التجاريين، لإحداث تحول حقيقي في سلسلة التوريد.
تستكشف هذه المقالة التحديات العملية التي يجب الانتباه إليها عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد الصيدلانية. في التقرير الذي أربطه في نهاية هذه المقالة، أشارك استراتيجية بالتفصيل تولد عوائد عالية بسرعة، مع تقليل تكاليف التنفيذ والمخاطر.
نظرًا للطبيعة المترابطة للغاية لسلاسل التوريد الصيدلانية والرعاية الصحية، يعتمد النجاح بشكل حاسم على وجود منصة شبكة أساسية تأخذ في الاعتبار الطبيعة المعقدة والمتعددة المستويات لسلاسل التوريد هذه.
التحديات والمزالق الشائعة للذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد الدوائية
أين تخطئ معظم شركات الصحة وعلوم الحياة عند محاولة نشر الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد الخاصة بها؟ بعد أن شاركت في العديد من التطبيقات
1. مشهد البيانات المعقدة والتعلم من البيانات السابقة والجديدة
هذه مشكلة كبيرة: محاولة معالجة المشكلة دون نموذج واحد متكامل، وبالتالي عدم القدرة على ربط النقاط. أو بمعنى آخر، عدم وجود بيانات رئيسية للمجتمع ونظام الإدارة. سلسلة التوريد عبارة عن مزيج غير متجانس من الشركاء الذين لديهم عدد لا يحصى من نماذج البيانات التي لا تتحدث مع بعضها البعض في أغلب الأحيان. ويتفاقم هذا بسبب أنسجة التكامل المعقدة التي تجعل من الصعب جدًا تتبع المعاملة طوال دورة حياتها. يجب أن تكون القدرة على الوصول إلى البيانات خارج المؤسسة، أو الأهم من ذلك، الحصول على إذن لرؤية البيانات ذات الصلة بمجتمع التداول الخاص بك، متاحة لأي نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، التعلم العميق أو خوارزميات التعلم الآلي. يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء قادرة على استيعاب الاتجاهات السابقة والتعلم المستمر من البيانات الجديدة و"تعديل" المخرجات بشكل تدريجي. لا ينبغي لأنظمة الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد أن تتبنى نموذج "الدفعة" حيث تحتاج الخوارزمية بأكملها، مع كل متغير أو نقطة بيانات جديدة، إلى تحول أساسي من أجل تحقيق سلسلة توريد مرنة.
2. إرشادات الامتثال لـ GxP والمشهد التنظيمي المتغير باستمرار
تخضع صناعة علوم الحياة، وخاصة الأدوية، لرقابة صارمة ولها متطلبات امتثال قوية، مثل جي سي بي (جيد سريري يمارس) و GMP (ممارسات التصنيع الجيدة). وهي خاصة بالتركيبات ومجالات العلاج والمناطق الجغرافية المحددة من حيث قواعد الفحص وإرشادات إدارة الغذاء والدواء. ومما يزيد الطين بلة أن هذه القواعد تتطور باستمرار. وهذا يتطلب خوارزميات معقدة لاستخراج النصوص لمعرفة الآثار المترتبة على هذه اللوائح المتغيرة باستمرار.
3. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي خارج المكتب الخلفي والتركيز المفرط على الكفاءة
في حين أن العديد من شركات علوم الحياة حاولت تطبيق الذكاء الاصطناعي وRPA (أتمتة العمليات الروبوتية) في عمليات مكاتبها الخلفية، فإن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تتجلى في إشراك المستخدمين في الواجهة الأمامية. على سبيل المثال، الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعلاجات، والتنبؤ بحدوث المرض، وجدولة المريض المستقلة، بدلاً من قصر الذكاء الاصطناعي على خدمة العملاء وحالات الاستخدام المتعلقة بالإنتاجية. تفشل العديد من شركات الأدوية، أو تكون غير قادرة، على استهداف مجالات أخرى مثل نمو الإيرادات، وامتثال المرضى، والمخاطر، وما إلى ذلك، وغالبًا ما تواجه صعوبة في إنشاء دراسة الجدوى التجارية لهذه المجالات.
4. التركيز على النتائج دون النظر إلى تأثير الانتشار لعملية صنع القرار التي يقودها الذكاء الاصطناعي
قامت معظم شركات الأدوية الكبرى، في أحسن الأحوال، بعزل طياري الذكاء الاصطناعي في مجالات مختارة مثل تخطيط الطلب، وتحسين الشحن، وفحص البائعين. وقد أدى ذلك إلى مجموعة من إثباتات المفاهيم عبر مختلف جوانب سلسلة التوريد. وتكافح هذه المشاريع من أجل التوسع وهي غير قادرة على تحقيق الكأس المقدسة لسلسلة التوريد: المرونة. ويعد هذا التحدي صعبا بشكل خاص بالنسبة لصناعة الأدوية، لأن سلاسل التوريد الخاصة بها مترابطة بشكل كبير، من النهاية إلى النهاية وعبر المستويات، مع مبادئ توجيهية تصنيعية معقدة، والتركيز على مجموعة من الوظائف الموضوعية على مستوى الشبكة أمر بالغ الأهمية للتنفيذ. نجاح.
أين يجب التركيز على تحقيق عوائد أفضل على الذكاء الاصطناعي؟
وهذا موضوع واسع ومعقد، لا يسعني إلا أن أتطرق إليه هنا، ولكنني سأورد تفاصيله في التقرير المدرج في نهاية المقال. في الوقت الحالي، أود أن أترككم مع قطعة رئيسية واحدة من اللغز التي وجدناها مفيدة للغاية.
وسط كل الأحاديث والضجيج حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد، تحتاج العلامات التجارية لعلوم الحياة إلى توخي الحذر عند تحديد أولويات حالات الاستخدام الصحيحة، ودعمها ببيانات مناسبة للغرض ومجموعة التكنولوجيا، حتى يتمكنوا من رؤية نتائج حقيقية ومهمة. بسرعة.
في One Network Enterprises (ONE)، نتفاعل مع مجموعة واسعة من شركات علوم الحياة، كل منها على مستوى مختلف من النضج. ومع ذلك، فإنهم جميعًا يريدون نفس الشيء: مجموعة من حالات الاستخدام التي توفر أكبر عائد على الاستثمار.
ومن أجل تحقيق ذلك، وجدنا أن أفضل طريقة للقيام بذلك هي إنشاء "مكتب القيمة"، وهو فريق متخصص يركز على القيمة (وظيفة تقع عند تقاطع نجاح العملاء وهندسة القيمة). السبب وراء أهمية هذا الأمر هو أن معظم حالات الاستخدام غير مترجمة إلى صومعة محددة في سلسلة التوريد. عادةً ما تكون حالات الاستخدام مترابطة ولها تأثير متعدد المستويات على مستويات التكلفة والمخزون والخدمة. يمكن لفريق Value Office مراقبة الوظائف وربط النقاط بطرق قد تجدها الفرق المحلية صعبة إن لم تكن مستحيلة.
يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير، إذا كنت على دراية بالمزالق وتتعامل مع الذكاء الاصطناعي بإستراتيجية مثبتة
في الختام، يمثل تنفيذ الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد الدوائية عددًا لا يحصى من التحديات، مثل إدارة مشهد البيانات المعقدة، والتنقل في المشهد التنظيمي المتغير باستمرار، وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من عمليات المكاتب الخلفية، ومراعاة الآثار الأوسع للذكاء الاصطناعي. صنع القرار بقيادة. ومع ذلك، يمكن معالجة هذه التحديات من خلال تحديد أولويات حالات الاستخدام الصحيحة، مدعومة ببيانات وتكنولوجيا مناسبة للغرض. يجب أن تستهدف الشركات أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التكامل والتعلم من البيانات الجديدة والتاريخية، والتكيف مع اللوائح المتغيرة، وتوفير القيمة في مجالات متنوعة. ويمكن أن يكون "مكتب القيمة" المخصص عنصرا أساسيا في الإشراف على هذه التعقيدات، لأنه يمكن أن يضمن أن تنفيذ الذكاء الاصطناعي يأخذ في الاعتبار الطبيعة المترابطة لسلسلة التوريد وتأثيراتها على مستويات التكلفة والمخزون والخدمة. على الرغم من المخاطر المحتملة، مع الاستراتيجيات والتركيز الصحيحين، يمكن لشركات علوم الحياة تحقيق عوائد كبيرة على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
وهذا التقرير الذي ذكرته، يمكنك ذلك تحميله من هنا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
