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Wie Sie die häufigsten Fallstricke bei der Implementierung von KI vermeiden und sicherstellen, dass Ihre Initiative schnell einen echten und signifikanten Mehrwert liefert

Künstliche Intelligenz (AI), in all seinen verschiedenen Formen, bietet Gesundheits- und Pharmaunternehmen offensichtlich ein enormes Potenzial für die Umgestaltung ihrer Lieferketten. Aber ohne eine robuste Strategie, eine ordnungsgemäße Implementierung und eine strikte Priorisierung hochwertiger Anwendungsfälle in der Produktion geht der größte Teil dieses Werts verloren.

Allzu oft scheitern KI-Implementierungen, ohne dass sich daraus ein geschäftlicher Nutzen ergibt. Oder wenn sie in einem Nischenbereich einen Mehrwert liefern, ist es schwierig, sie auf das gesamte Unternehmen und die Handelspartner auszuweiten, um die Lieferkette wirklich zu verändern.

In diesem Artikel werden die praktischen Herausforderungen untersucht, die bei der Implementierung von KI in pharmazeutischen Lieferketten zu beachten sind. In dem Bericht, auf den ich am Ende dieses Artikels verlinke, schildere ich ausführlich eine Strategie, die schnell hohe Renditen generiert und gleichzeitig den Implementierungsaufwand und das Risiko minimiert.

Aufgrund der starken Vernetzung der Lieferketten im Pharma- und Gesundheitswesen hängt der Erfolg entscheidend davon ab, über eine zugrunde liegende Netzwerkplattform zu verfügen, die der Komplexität und Vielschichtigkeit solcher Lieferketten Rechnung trägt.

Häufige Herausforderungen und Fallstricke von KI in Pharma-Lieferketten

Welchen Fehler machen die meisten Gesundheits- und Biowissenschaftsunternehmen, wenn sie versuchen, KI in ihren Lieferketten einzusetzen? Ich war an vielen Implementierungen beteiligt

1. Komplexe Datenlandschaften und Lernen aus vergangenen und neuen Daten

Dies ist ein großes Problem: Der Versuch, das Problem ohne ein einziges integriertes Modell anzugehen, ist daher nicht in der Lage, die Zusammenhänge zu verbinden. Oder mit anderen Worten, es fehlt ein Community-Stammdaten- und Verwaltungssystem. Die Lieferkette ist eine heterogene Mischung von Partnern mit einer Vielzahl von Datenmodellen, die meist nicht miteinander kommunizieren. Hinzu kommen komplexe Integrationsstrukturen, die es sehr schwierig machen, eine Transaktion über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu verfolgen. Die Möglichkeit, auf Daten außerhalb des Unternehmens zuzugreifen oder, was noch wichtiger ist, die Erlaubnis zu erhalten, die für Ihre Handelsgemeinschaft relevanten Daten einzusehen, muss jeder Art von KI zur Verfügung gestellt werden, z. B. Deep-Learning- oder maschinelle Lernalgorithmen. Hochleistungsfähige KI-Systeme sollten in der Lage sein, vergangene Trends zu verarbeiten, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen und die Ergebnisse „schrittweise anzupassen“. KI-Systeme in der Lieferkette sollten kein „Batch“-Modell übernehmen, bei dem mit jeder neuen Variablen oder jedem neuen Datenpunkt der gesamte Algorithmus einer grundlegenden Änderung bedarf, um eine belastbare Lieferkette zu erreichen.

2. Sich ständig ändernde GxP-Compliance-Richtlinien und regulatorische Rahmenbedingungen  

Die Life-Science-Branche und insbesondere die Pharmaindustrie sind stark reguliert und haben strenge Compliance-Anforderungen, wie z GCP (Gut Klinische Üben) und GMP (Gute Herstellungspraxis). Diese sind spezifisch für Formulierungen, Therapiebereiche und geospezifisch im Hinblick auf Testregeln und FDA-Richtlinien. Erschwerend kommt hinzu, dass sich diese Regeln ständig weiterentwickeln. Dies erfordert komplexe Text-Mining-Algorithmen, um die Prozessauswirkungen dieser sich ständig ändernden Vorschriften herauszufinden.

3. KI-Anwendungsfälle über das Backoffice hinaus und starker Fokus auf Effizienz

Während viele Life-Science-Unternehmen versucht haben, KI und RPA (Robotic Process Automation) in ihren Backoffice-Abläufen zu implementieren, zeigt sich der wahre Wert von KI in der Einbindung der Benutzer am Frontend. Zum Beispiel die Nutzung von KI-Algorithmen zur Vorhersage von Therapien, zur Vorhersage des Auftretens von Krankheiten und zur autonomen Patientenplanung, im Gegensatz zur Beschränkung der KI auf Kundendienst- und produktivitätsbezogene Anwendungsfälle. Viele Pharmaunternehmen scheitern oder sind nicht in der Lage, andere Bereiche wie Umsatzwachstum, Patientencompliance, Risiko usw. ins Visier zu nehmen, und haben oft Schwierigkeiten, den Geschäftsszenario für diese Bereiche zu ermitteln.

4.  Konzentrieren Sie sich auf Punktergebnisse, ohne die Ausbreitungswirkung der KI-gestützten Entscheidungsfindung zu berücksichtigen

Die meisten großen Pharmaunternehmen haben bestenfalls vereinzelte KI-Pilotprojekte in ausgewählten Bereichen wie Bedarfsplanung, Frachtoptimierung und Lieferantenüberprüfung in Arbeit. Dies hat zu einer Reihe von Proof-of-Concepts in den verschiedenen Facetten der Lieferkette geführt. Diese Projekte haben Schwierigkeiten bei der Skalierung und sind nicht in der Lage, den heiligen Gral der Lieferkette zu erreichen: Resilienz. Diese Herausforderung ist für die Pharmaindustrie besonders schwierig, da ihre Lieferketten durchgängig und über alle Ebenen hinweg stark vernetzt sind und komplexe Herstellungsrichtlinien aufweisen. Für die Umsetzung ist die Fokussierung auf eine Reihe netzwerkweiter Zielfunktionen von entscheidender Bedeutung Erfolg.

Worauf man sich konzentrieren sollte, um mit KI bessere Renditen zu erzielen

Dies ist ein umfassendes und komplexes Thema, das ich hier nur anreißen kann, aber Einzelheiten dazu gebe ich in dem Bericht am Ende des Artikels an. Vorerst möchte ich Ihnen ein Schlüsselteil des Puzzles überlassen, das wir äußerst nützlich gefunden haben.

Bei all dem Gerede und Hype um KI-Anwendungen in der Lieferkette müssen Life-Science-Marken bei der Priorisierung der richtigen Anwendungsfälle sorgfältig vorgehen und sie mit geeigneten Daten und Technologie-Stacks untermauern, damit sie echte und aussagekräftige Ergebnisse erzielen können schnell.

Bei One Network Enterprises (ONE) interagieren wir mit einer Vielzahl von Life-Science-Unternehmen, jedes auf einem anderen Reifegrad. Dennoch wollen sie alle dasselbe: Eine Reihe von Anwendungsfällen, die den größten Return on Investment bieten.

Um dies zu erreichen, haben wir herausgefunden, dass dies am besten durch die Einrichtung eines „Value Office“ gelingt, eines engagierten Teams, das sich auf den Wert konzentriert (eine Funktion an der Schnittstelle zwischen Kundenerfolg und Wertschöpfung). Dies ist deshalb so wichtig, weil die meisten Anwendungsfälle nicht auf ein bestimmtes Silo in der Lieferkette beschränkt sind. In der Regel sind die Anwendungsfälle miteinander verbunden und wirken sich auf mehreren Ebenen auf Kosten, Lagerbestand und Servicelevel aus. Das Value Office-Team kann funktionsübergreifend überwachen und die Punkte auf eine Weise verbinden, die für lokale Teams schwierig, wenn nicht unmöglich wäre. 

KI kann eine große Wirkung haben, wenn Sie sich der Fallstricke bewusst sind und mit einer bewährten Strategie an die KI herangehen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung von KI in pharmazeutischen Lieferketten eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich bringt, wie z. B. die Verwaltung komplexer Datenlandschaften, die Navigation in sich ständig ändernden Regulierungslandschaften, die Ausweitung von KI-Anwendungen über den Back-Office-Betrieb hinaus und die Berücksichtigung der umfassenderen Auswirkungen von KI. leitete die Entscheidungsfindung. Diese Herausforderungen können jedoch durch die Priorisierung der richtigen Anwendungsfälle, unterstützt durch zweckdienliche Daten und Technologien, bewältigt werden. Unternehmen sollten KI-Systeme anstreben, die neue und historische Daten integrieren und daraus lernen, sich an sich ändernde Vorschriften anpassen und in verschiedenen Bereichen Mehrwert bieten können. Ein spezielles „Value Office“ könnte bei der Bewältigung dieser Komplexität von entscheidender Bedeutung sein, da es sicherstellen kann, dass die KI-Implementierung die Vernetzung der Lieferkette und ihre Auswirkungen auf Kosten, Lagerbestand und Serviceniveaus berücksichtigt. Trotz der potenziellen Fallstricke können Life-Science-Unternehmen mit den richtigen Strategien und dem richtigen Fokus erhebliche Renditen aus ihren KI-Investitionen erzielen.

Und den Bericht, den ich erwähnt habe, können Sie Download hier.

Raj ist ein leitender Leiter für digitale Transformation in den Bereichen Supply Chain und Source-to-Pay-Strategie und -Betrieb. Raj verfügt über umfangreiches Fachwissen und Erfahrung in der Leitung großer Transformationsprogramme, Praxisführung, Geschäftsentwicklung, Lösungsentwicklung und digitalen Produkten/Dienstleistungen rund um Beschaffung und Lieferkette im Fertigungs- und Hi-Tech-Bereich. Raj ist ein zertifizierter Six Sigma Green Belt.

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• Quelle: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/