Dit bericht is al 394 keer gelezen!
Hoe u de meest voorkomende valkuilen bij het implementeren van AI kunt vermijden en hoe u ervoor kunt zorgen dat uw initiatief snel echte en significante waarde oplevert
Kunstmatige intelligentie (AI), in al zijn verschillende vormen, biedt uiteraard een enorme potentiële waarde voor gezondheidszorg- en farmaceutische bedrijven bij het transformeren van hun toeleveringsketens. Maar zonder een robuuste strategie, een goede implementatie en een rigoureuze prioriteitstelling van hoogwaardige gebruiksscenario's in de productie gaat het grootste deel van deze waarde verloren.
Te vaak lopen AI-implementaties op niets uit, terwijl er weinig te zien is in termen van bedrijfswaarde. Of als ze in een bepaald nichegebied wel waarde opleveren, zijn ze moeilijk op te schalen binnen de onderneming en handelspartners, om de toeleveringsketen echt te transformeren.
Dit artikel onderzoekt de praktische uitdagingen waarmee u rekening moet houden bij de implementatie van AI in farmaceutische toeleveringsketens. In het rapport waarnaar ik aan het einde van dit artikel link, deel ik gedetailleerd een strategie die snel hoge rendementen genereert, terwijl de implementatieoverhead en -risico's worden geminimaliseerd.
Vanwege de sterk onderling verbonden aard van de toeleveringsketens in de farmaceutische sector en de gezondheidszorg, is succes in belangrijke mate afhankelijk van het beschikken over een onderliggend netwerkplatform dat rekening houdt met de complexiteit en het gelaagde karakter van dergelijke toeleveringsketens.
Veel voorkomende uitdagingen en valkuilen van AI in de toeleveringsketens van de farmaceutische sector
Waar gaan de meeste bedrijven in de gezondheidszorg en de biowetenschappen de fout in als ze proberen AI in hun toeleveringsketens in te zetten? Betrokken geweest bij vele implementaties
1. Complexe datalandschappen en leren van zowel eerdere als nieuwe data
Dit is een groot probleem: we proberen het probleem aan te pakken zonder een enkel geïntegreerd model en kunnen daarom de punten niet met elkaar verbinden. Of met andere woorden, het ontbreken van een gemeenschappelijk masterdata- en managementsysteem. De supply chain is een heterogene mix van partners met een groot aantal datamodellen die meestal niet met elkaar praten. Dit wordt nog verergerd door complexe integratiestructuren die het zeer moeilijk maken om een transactie gedurende de gehele levenscyclus ervan te traceren. De mogelijkheid om toegang te krijgen tot gegevens buiten de onderneming of, nog belangrijker, om toestemming te krijgen om de gegevens te zien die relevant zijn voor uw handelsgemeenschap, moet beschikbaar worden gemaakt voor elk type AI, bijvoorbeeld deep learning of machine learning-algoritmen. Goed presterende AI-systemen moeten trends uit het verleden kunnen assimileren, voortdurend kunnen leren van nieuwe gegevens en de output ‘stapsgewijs kunnen aanpassen’. AI-systemen in de supply chain mogen geen ‘batch’-model hanteren waarbij bij elke nieuwe variabele of datapunt het hele algoritme een fundamentele verandering nodig heeft om een veerkrachtige supply chain te realiseren.
2. Steeds veranderende GxP-compliancerichtlijnen en regelgevingslandschap
De life science-industrie, en met name de farmaceutische sector, is zwaar gereguleerd en heeft strenge compliance-eisen GCP (goed Klinisch Oefening) en GMP (goede productiepraktijk). Deze zijn specifiek voor formuleringen, therapiegebieden en geospecifiek wat betreft testregels en FDA-richtlijnen. Tot overmaat van ramp blijven deze regels evolueren. Dit vereist complexe text mining-algoritmen om de procesimplicaties van deze steeds veranderende regelgeving te achterhalen.
3. AI-gebruiksscenario’s die verder gaan dan de backoffice en een hyperfocus op efficiëntie
Hoewel veel life science-bedrijven hebben geprobeerd AI en RPA (robotische procesautomatisering) in hun backoffice-activiteiten te implementeren, komt de echte waarde van AI tot uiting in het betrekken van de gebruikers aan de voorkant. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van AI-algoritmen om therapieën, het voorspellen van ziektegevallen en autonome patiëntplanning te voorspellen, in plaats van AI te beperken tot klantenservice en productiviteitsgerelateerde gebruiksscenario’s. Veel farmaceutische bedrijven slagen er niet in, of zijn niet in staat, zich te richten op andere gebieden, zoals omzetgroei, naleving van de eisen van patiënten, risico's, enz., en hebben vaak moeite met het vaststellen van de business case voor dergelijke gebieden.
4. Focussen op bepaalde resultaten zonder rekening te houden met de verspreidingsimpact van AI-gestuurde besluitvorming
De meeste grote farmaceutische bedrijven hebben op zijn best geïsoleerde AI-pilots in de maak op bepaalde gebieden zoals vraagplanning, vrachtoptimalisatie en screening van leveranciers. Dit heeft geleid tot een reeks proof-of-concepts voor de verschillende facetten van de toeleveringsketen. Deze projecten zijn moeilijk op te schalen en zijn niet in staat de heilige graal van de toeleveringsketen te verwezenlijken: veerkracht. Deze uitdaging is vooral moeilijk voor de farmaceutische industrie, omdat haar toeleveringsketens sterk met elkaar verbonden zijn, van begin tot eind en over de lagen heen, met complexe productierichtlijnen, en het focussen op een reeks netwerkbrede objectieve functies cruciaal is voor de implementatie succes.
Waar moet u zich op concentreren voor een beter rendement op AI
Dit is een breed en complex onderwerp, dat ik hier alleen kan bespreken, maar ik geef details in het rapport aan het einde van het artikel. Voor nu wil ik jullie graag een belangrijk stukje van de puzzel meegeven dat wij buitengewoon nuttig hebben gevonden.
Te midden van al het gepraat en de hype rond AI-toepassingen in de toeleveringsketen moeten life science-merken voorzichtig zijn bij het prioriteren van de juiste gebruiksscenario’s, en ondersteund worden door de geschikte data en technologie, zodat ze echte en significante resultaten kunnen zien. snel.
Bij One Network Enterprises (ONE) hebben we contact met een breed scala aan life science-bedrijven, elk op een ander volwassenheidsniveau. Toch willen ze allemaal hetzelfde: een reeks gebruiksscenario's die het grootste rendement op de investering bieden.
Om dat te bereiken, hebben we ontdekt dat de beste manier om dat te doen het opzetten van een ‘Value Office’ is, een toegewijd team dat zich richt op waarde (een functie op het snijvlak van klantsucces en waarde-engineering). De reden dat dit zo cruciaal is, is omdat de meeste gebruiksscenario's niet zijn gelokaliseerd voor een specifieke silo in de toeleveringsketen. Meestal zijn de gebruiksscenario's met elkaar verbonden en hebben ze een impact op meerdere niveaus op het gebied van kosten, voorraad en serviceniveaus. Het Value Office-team kan verschillende functies monitoren en de punten met elkaar verbinden op een manier die voor lokale teams lastig, zo niet onmogelijk, zal zijn.
AI kan een grote impact hebben als u zich bewust bent van de valkuilen en AI benadert met een bewezen strategie
Concluderend kan worden gesteld dat de implementatie van AI in de toeleveringsketens van de farmaceutische industrie een groot aantal uitdagingen met zich meebrengt, zoals het beheren van complexe datalandschappen, het navigeren door steeds veranderende regelgevingslandschappen, het uitbreiden van AI-toepassingen buiten de backoffice-activiteiten, en het rekening houden met de bredere implicaties van AI. besluitvorming geleid. Deze uitdagingen kunnen echter worden aangepakt door prioriteit te geven aan de juiste gebruiksscenario’s, ondersteund door geschikte gegevens en technologie. Bedrijven moeten streven naar AI-systemen die nieuwe en historische gegevens kunnen integreren en ervan kunnen leren, zich kunnen aanpassen aan veranderende regelgeving en waarde kunnen bieden op diverse gebieden. Een speciaal ‘Value Office’ zou van cruciaal belang kunnen zijn bij het toezicht op deze complexiteiten, omdat het ervoor kan zorgen dat de AI-implementatie rekening houdt met het onderling verbonden karakter van de supply chain en de effecten ervan op de kosten, voorraad en serviceniveaus. Ondanks de potentiële valkuilen kunnen life science-bedrijven met de juiste strategieën en focus een aanzienlijk rendement op hun AI-investeringen behalen.
En dat rapport waar ik het over had, dat kan hier downloaden.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
