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AI 구현 시 가장 흔히 발생하는 함정을 피하는 방법과 이니셔티브가 실제적이고 중요한 가치를 신속하게 제공하도록 보장하는 방법
인공 지능(AI), 다양한 형태로 의료 및 제약 회사의 공급망 변화에 있어 막대한 잠재적 가치를 제공하는 것은 분명합니다. 그러나 강력한 전략, 적절한 구현, 프로덕션에서 고가치 사용 사례에 대한 엄격한 우선순위 지정이 없으면 이 가치의 대부분이 손실됩니다.
AI 구현이 흐지부지되고 비즈니스 가치 측면에서 거의 나타나지 않는 경우가 너무 많습니다. 또는 일부 틈새 영역에서 가치를 제공하더라도 기업 및 거래 파트너 전체로 확장하여 공급망을 실제로 변화시키기가 어렵습니다.
이 기사에서는 제약 공급망에서 AI를 구현할 때 알아야 할 실질적인 과제를 살펴봅니다. 이 기사 마지막 부분에 링크된 보고서에서 구현 오버헤드와 위험을 최소화하면서 빠르게 높은 수익을 창출하는 전략을 자세히 공유합니다.
제약 및 의료 공급망의 고도로 상호 연결된 특성으로 인해 성공은 이러한 공급망의 복잡성과 다계층 특성을 고려하는 기본 네트워크 플랫폼을 갖추는 데 결정적으로 달려 있습니다.
제약 공급망에서 AI의 일반적인 과제와 함정
대부분의 의료 및 생명 과학 회사가 공급망에 AI를 배포하려고 할 때 어디에서 잘못됩니까? 많은 구현에 참여하면서
1. 복잡한 데이터 환경과 과거 데이터와 새로운 데이터로부터의 학습
이는 중대한 문제입니다. 단일 통합 모델 없이 문제를 해결하려고 하므로 점을 연결할 수 없습니다. 즉, 커뮤니티 마스터 데이터 및 관리 시스템이 없습니다. 공급망은 서로 소통하지 않는 수많은 데이터 모델을 갖춘 이질적인 파트너의 혼합입니다. 이는 수명주기 전반에 걸쳐 트랜잭션을 추적하는 것을 매우 어렵게 만드는 복잡한 통합 패브릭으로 인해 더욱 복잡해집니다. 기업 외부의 데이터에 액세스하거나 더 중요한 것은 거래 커뮤니티와 관련된 데이터를 볼 수 있는 권한을 받는 기능을 딥 러닝이나 머신 러닝 알고리즘과 같은 모든 유형의 AI에서 사용할 수 있어야 합니다. 고성능 AI 시스템은 과거 추세를 동화하고 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하며 결과를 "점진적으로 조정"할 수 있어야 합니다. 공급망의 AI 시스템은 탄력적인 공급망을 달성하기 위해 모든 새로운 변수나 데이터 포인트에 대해 전체 알고리즘의 근본적인 변화가 필요한 "배치" 모델을 채택해서는 안 됩니다.
2. 끊임없이 변화하는 GxP 규정 준수 지침 및 규제 환경
생명 과학 산업, 특히 제약 산업은 엄격한 규제를 받고 있으며 다음과 같은 강력한 규정 준수 요구 사항을 가지고 있습니다. GCP(좋음 객관적인 관행) 과 GMP(우수제조관리기준). 이는 제제, 치료 분야에 특정하며 분석 규칙 및 FDA 지침 측면에서 지역에 따라 다릅니다. 설상가상으로 이러한 규칙은 계속 진화하고 있습니다. 이를 위해서는 끊임없이 변화하는 규정의 프로세스 영향을 파악하기 위해 복잡한 텍스트 마이닝 알고리즘이 필요합니다.
3. 백오피스를 넘어서는 AI 활용 사례와 효율성에 대한 집중
많은 생명과학 기업이 백오피스 운영에 AI와 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 구현하려고 시도했지만, AI의 진정한 가치는 프런트엔드에서 사용자를 참여시키는 데서 드러납니다. 예를 들어, AI를 고객 서비스 및 생산성 관련 사용 사례로 제한하는 대신 AI 알고리즘을 활용하여 치료법 예측, 질병 발생 예측 및 자율적인 환자 일정 관리를 수행합니다. 많은 제약회사는 매출 성장, 환자 규정 준수, 위험 등과 같은 다른 영역을 목표로 삼는 데 실패하거나 할 수 없으며 종종 해당 영역에 대한 비즈니스 사례를 확립하는 데 어려움을 겪습니다.
4. AI 주도 의사결정의 전파 영향을 고려하지 않고 포인트 결과에만 집중
대부분의 주요 제약회사는 수요 계획, 화물 최적화, 공급업체 심사 등 특정 영역에 대한 작업에 기껏해야 격리된 AI 파일럿을 보유하고 있습니다. 이로 인해 공급망의 다양한 측면에 걸쳐 일련의 개념 증명이 이루어졌습니다. 이러한 프로젝트는 확장에 어려움을 겪고 있으며 공급망의 성배인 탄력성을 달성할 수 없습니다. 이러한 과제는 제약 산업에서 특히 어려운데, 그 이유는 공급망이 복잡한 제조 지침을 통해 엔드투엔드 및 계층 전반에 걸쳐 밀접하게 상호 연결되어 있고 네트워크 전반의 목표 기능 집합에 초점을 맞추는 것이 구현에 중요하기 때문입니다. 성공.
AI에 대한 더 나은 수익을 위해 어디에 집중해야 할까요?
이것은 여기에서만 다룰 수 있는 광범위하고 복잡한 주제이지만 기사 마지막에 나열된 보고서에서 자세한 내용을 제공합니다. 지금으로서는 우리가 매우 유용하다고 판단한 퍼즐의 핵심 조각 하나를 여러분께 전해드리고 싶습니다.
공급망의 AI 애플리케이션에 대한 온갖 잡담과 과대 광고 속에서 생명과학 브랜드는 올바른 사용 사례의 우선순위를 신중하게 결정하고 목적에 맞는 데이터와 기술 스택을 뒷받침해야 실제적이고 중요한 결과를 볼 수 있습니다. 빠르게.
One Network Enterprises(ONE)에서는 각기 다른 성숙도 수준을 지닌 다양한 생명 과학 회사와 상호 작용합니다. 그러나 그들은 모두 같은 것을 원합니다. 가장 큰 투자 수익을 제공하는 일련의 사용 사례입니다.
이를 달성하기 위해 우리는 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 가치(고객 성공과 가치 엔지니어링의 교차점에 있는 기능)에 초점을 맞춘 전담 팀인 "Value Office"를 구축하는 것임을 발견했습니다. 이것이 매우 중요한 이유는 대부분의 사용 사례가 공급망의 특정 사일로에 국한되지 않기 때문입니다. 일반적으로 사용 사례는 서로 연결되어 있으며 비용, 재고 및 서비스 수준에 여러 계층에 영향을 미칩니다. Value Office 팀은 기능 전체를 모니터링하고 현지화된 팀이 불가능하지는 않더라도 어렵다고 생각하는 방식으로 점을 연결할 수 있습니다.
함정을 인지하고 검증된 전략으로 AI에 접근한다면 AI는 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다.
결론적으로, 제약 공급망에서 AI를 구현하는 것은 복잡한 데이터 환경 관리, 끊임없이 변화하는 규제 환경 탐색, 백오피스 운영을 넘어 AI 애플리케이션 확장, AI의 더 넓은 의미 고려 등 수많은 과제를 제시합니다. 의사결정을 주도했습니다. 그러나 이러한 과제는 목적에 맞는 데이터와 기술을 바탕으로 올바른 사용 사례의 우선순위를 지정함으로써 해결할 수 있습니다. 기업은 새로운 데이터와 과거 데이터를 통합하고 학습하며, 변화하는 규제에 적응하고, 다양한 영역에서 가치를 제공할 수 있는 AI 시스템을 목표로 해야 합니다. 전담 "가치 사무국(Value Office)"은 AI 구현이 공급망의 상호 연결된 특성과 비용, 재고 및 서비스 수준에 미치는 영향을 고려할 수 있으므로 이러한 복잡성을 감독하는 데 핵심이 될 수 있습니다. 잠재적인 위험에도 불구하고 올바른 전략과 초점을 통해 생명과학 기업은 AI 투자에 대해 상당한 수익을 얻을 수 있습니다.
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- 출처: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
