Dette indlæg er allerede blevet læst 751 gange!
Sådan undgår du de mest almindelige faldgruber ved at implementere AI, og hvordan du sikrer, at dit initiativ hurtigt leverer reel og betydelig værdi
Kunstig intelligens (AI), i alle dens forskellige former tilbyder naturligvis en enorm potentiel værdi for sundheds- og medicinalvirksomheder, når de transformerer deres forsyningskæder. Men uden en robust strategi, korrekt implementering og streng prioritering af brugssager med høj værdi i produktionen, går det meste af denne værdi tabt.
Alt for ofte svinder AI-implementeringer ud, med lidt at vise i form af forretningsværdi. Eller hvis de leverer værdi inden for et eller andet nicheområde, er de svære at skalere på tværs af virksomheden og handelspartnere for virkelig at transformere forsyningskæden.
De 4 største udfordringer ved implementering af kunstig intelligens i sundhedspleje og farmaceutiske forsyningskæder Klik for at Tweet
Denne artikel udforsker de praktiske udfordringer, man skal være opmærksom på, når man implementerer kunstig intelligens i farmaceutiske forsyningskæder. I rapporten, jeg linker til i slutningen af denne artikel, deler jeg en strategi i detaljer, der genererer høje afkast hurtigt, samtidig med at implementeringsoverhead og risiko minimeres.
På grund af den meget indbyrdes forbundne natur af farmaceutiske og sundhedsmæssige forsyningskæder, er succes kritisk afhængig af at have en underliggende netværksplatform, der tager højde for kompleksiteten og multi-tier karakteren af sådanne forsyningskæder.
Almindelige udfordringer og faldgruber ved AI i Pharma Supply Chains
Hvor går de fleste sundheds- og life science-virksomheder galt, når de forsøger at implementere AI i deres forsyningskæder? At have været involveret i mange implementeringer
1. Komplekse datalandskaber og læring af både tidligere og nye data
Dette er et stort problem: At forsøge at tackle problemet uden at en enkelt integreret model derfor ikke er i stand til at forbinde prikkerne. Eller med andre ord, ikke at have community masterdata og ledelsessystem.
Supply chain er en heterogen blanding af partnere med et utal af datamodeller, som oftest ikke taler sammen. Dette forstærkes af komplekse integrationsstrukturer, der gør det meget vanskeligt at spore en transaktion på tværs af dens livscyklus. Muligheden for at få adgang til data uden for virksomheden eller, endnu vigtigere, modtage tilladelse til at se de data, der er relevante for dit handelsfællesskab, skal gøres tilgængelig for enhver type AI, f.eks. deep learning eller maskinlæringsalgoritmer.
Højtydende AI-systemer bør være i stand til at assimilere tidligere tendenser og løbende lære af nye data og trinvist justere outputtet. AI-systemer i forsyningskæden bør ikke vedtage en batchmodel, hvor hele algoritmen med hver ny variabel eller datapunkt har brug for et grundlæggende skift for at opnå en robust forsyningskæde.
Få AI til at fungere i forsyningskæder: Højtydende AI-systemer bør være i stand til at assimilere tidligere tendenser og løbende lære af nye data og gradvist justere outputtet. Klik for at Tweet
2. Stadig skiftende retningslinjer for overholdelse af GxP og lovgivning
Life science-industrien, og især pharma, er stærkt reguleret og har stærke overholdelseskrav, f.eks GCP (godt Klinisk Øve sig) , GMP (Good Manufacturing Practice). Disse er specifikke for formuleringer, terapiområder og geospecifikke med hensyn til assayregler og FDA-retningslinjer. For at gøre tingene værre bliver disse regler ved med at udvikle sig. Dette kræver komplekse tekstminealgoritmer for at finde ud af procesimplikationer af disse stadigt skiftende regler.
3. AI use cases ud over back-office og hyperfokus på effektivitet
Mens mange life science-virksomheder har forsøgt at implementere AI og RPA (robotic process automation) i deres back-office-operationer, manifesterer den reelle værdi af AI sig i at engagere brugerne på frontend. For eksempel udnyttelse af AI-algoritmer til at forudsige terapier, forudsigelse af sygdomsforekomst og autonom patientplanlægning, i modsætning til at begrænse AI til kundeservice og produktivitetsrelaterede brugssager.
Mange farmavirksomheder undlader eller er ude af stand til at målrette mod andre områder som omsætningsvækst, patientcompliance, risiko osv., og har ofte svært ved at etablere business case for sådanne områder.
4. Fokusering på point-resultater uden at overveje udbredelseseffekten af AI-ledet beslutningstagning
De fleste store medicinalvirksomheder har i bedste fald isolerede AI-piloter i gang med udvalgte områder som efterspørgselsplanlægning, fragtoptimering og leverandørscreening. Dette har ført til en række beviser på koncepter på tværs af de forskellige facetter af forsyningskæden. Disse projekter kæmper for at skalere og er ude af stand til at opnå den hellige gral i forsyningskæden: modstandskraft. Denne udfordring er især vanskelig for lægemiddelindustrien, fordi dens forsyningskæder er stærkt indbyrdes forbundne, fra ende til ende og på tværs af niveauerne, med komplekse produktionsretningslinjer, og det er afgørende for implementeringen at nulstille et sæt netværksdækkende målfunktioner. succes.
Hvor skal man fokusere for bedre afkast på AI
Dette er et bredt og komplekst emne, som jeg kun kan berøre her, men jeg giver detaljer i rapporten, der er anført i slutningen af artiklen. For nu vil jeg gerne efterlade dig med en nøglebrik i puslespillet, som vi har fundet yderst nyttig.
Midt i al snakken og hypen omkring AI-applikationer i forsyningskæden, skal life science-brands være forsigtige med at prioritere de rigtige use cases og understøttes af den passende data- og teknologistack, så de kan se reelle og væsentlige resultater hurtigt.
Hos One Network Enterprises (ONE) interagerer vi med en bred vifte af life science-virksomheder, hver på et forskelligt modenhedsniveau. Alligevel ønsker de alle det samme: Et sæt brugssager, der giver det største investeringsafkast.
For at opnå det har vi fundet ud af, at den bedste måde at gøre det på er ved at etablere et "Value Office", et dedikeret team med fokus på værdi (en funktion i skæringspunktet mellem kundesucces og værdiudvikling). Grunden til, at dette er så kritisk, er, at de fleste anvendelsestilfælde ikke er lokaliseret til en specifik silo i forsyningskæden. Normalt er use cases indbyrdes forbundne og har multi-echelon indvirkning omkring omkostninger, lager og serviceniveauer. Value Office-teamet kan overvåge på tværs af funktioner og forbinde prikkerne på måder, som lokaliserede teams vil finde vanskelige, hvis ikke umulige.
AI kan have stor effekt, hvis du er opmærksom på faldgruberne og tilgang AI med en dokumenteret strategi
Som konklusion præsenterer implementeringen af AI i pharma-forsyningskæder et utal af udfordringer, såsom at håndtere komplekse datalandskaber, navigere i stadigt skiftende regulatoriske landskaber, udvide AI-applikationer ud over backoffice-operationer og tage højde for de bredere implikationer af AI- ledet beslutningstagning. Disse udfordringer kan dog løses ved at prioritere de rigtige use cases, understøttet af passende data og teknologi. Virksomheder bør sigte efter AI-systemer, der kan integrere og lære af nye og historiske data, tilpasse sig ændrede regler og give værdi på forskellige områder. Et dedikeret "Value Office" kunne være nøglen til at overvåge disse kompleksiteter, da det kan sikre, at AI-implementering tager højde for den indbyrdes forbundne karakter af forsyningskæden og dens indvirkning på omkostninger, lager og serviceniveauer. På trods af de potentielle faldgruber kan life science-virksomheder med de rigtige strategier og fokus opnå betydelige afkast på deres AI-investeringer.
Og den rapport, jeg nævnte, kan du downloade den her.
anbefalet Indlæg
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
- PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
- PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
- PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
- Kilde: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
- :har
- :er
- :ikke
- :hvor
- 250
- a
- evne
- I stand
- adgang
- Konto
- opnå
- tværs
- tilpasse
- rettet
- justere
- vedtage
- AI
- AI implementering
- AI i sundhedsvæsenet
- ai investeringer
- AI-systemer
- ai use cases
- sigte
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- allerede
- an
- ,
- enhver
- applikationer
- tilgang
- ER
- OMRÅDE
- områder
- omkring
- Array
- artikel
- AS
- At
- forsøger
- forfatter
- Automation
- autonom
- til rådighed
- undgå
- opmærksom på
- Backed
- BE
- fordi
- været
- være
- BEDSTE
- Bedre
- Beyond
- Største
- både
- brands
- bred
- virksomhed
- forretningsudvikling
- men
- by
- CAN
- forsigtig
- tilfælde
- tilfælde
- Certificeret
- kæde
- kæder
- udfordre
- udfordringer
- skiftende
- KOM
- Fælles
- samfund
- Virksomheder
- komplekse
- kompleksiteter
- kompleksitet
- Compliance
- forværres
- begreber
- konklusion
- Tilslut
- Overvejer
- løbende
- Koste
- kunne
- kritisk
- afgørende
- kunde
- Kundeservice
- Kundesucces
- cyklus
- data
- beslutning
- Beslutningstagning
- dedikeret
- dyb
- dyb læring
- levere
- leverer
- Efterspørgsel
- afhængig
- indsætte
- implementering
- beskrivelse
- Trods
- detail
- detaljer
- Udvikling
- forskellige
- svært
- Vanskelighed
- digital
- Digital Transformation
- Sygdom
- forskelligartede
- do
- Dont
- e
- hver
- effekt
- effekter
- ende
- ende til ende
- engagerende
- Engineering
- enorm
- sikre
- Enterprise
- virksomheder
- Hele
- især
- oprettelse
- etc.
- Ether (ETH)
- NOGENSINDE
- evigt skiftende
- Hver
- udviklende
- eksempel
- ekspanderende
- erfaring
- ekspertise
- udforsker
- omfattende
- ekstremt
- stoffer
- facetter
- FAIL
- fda
- Figur
- Finde
- Fokus
- fokuserede
- fokusering
- Til
- formularer
- formuleringer
- fundet
- foundational
- fragt
- fra
- forsiden
- forreste ende
- funktion
- funktioner
- genererer
- Giv
- Go
- godt
- Grail
- Grøn
- Vækst
- retningslinjer
- Have
- have
- Helse
- sundhedspleje
- stærkt
- link.
- hi-tech
- Høj
- stærkt
- historisk
- Hvordan
- How To
- Men
- http
- HTTPS
- Hype
- i
- if
- KIMOs Succeshistorier
- implementering
- implementeringer
- gennemføre
- implikationer
- vigtigere
- umuligt
- in
- I andre
- industrien
- initiativ
- integrere
- integreret
- integration
- Intelligens
- interagere
- sammenkoblet
- vejkryds
- ind
- opgørelse
- investering
- Investeringer
- involverede
- isolerede
- IT
- ITS
- jpg
- Holde
- Nøgle
- landskab
- stor
- leder
- Leadership" (virkelig menneskelig ledelse)
- LÆR
- læring
- Forlade
- Led
- Niveau
- niveauer
- løftestang
- Livet
- Life Science
- ligesom
- LINK
- Børsnoterede
- lidt
- tabte
- maskine
- machine learning
- lavet
- større
- lave
- maerker
- ledelse
- styringssystem
- styring
- Produktion
- mange
- Master
- Matters
- modenhed
- nævnte
- minimering
- Mining
- blande
- model
- modeller
- Overvåg
- mere
- mest
- skal
- utal
- Natur
- navigering
- Behov
- behov
- netværk
- Ny
- niche
- Bemærk
- nu
- objektiv
- Hændelse
- of
- tilbyde
- Tilbud
- Office
- tit
- on
- ONE
- kun
- Produktion
- modsætning
- optimering
- or
- ordrer
- Andet
- ud
- udfald
- output
- uden for
- tilsyn
- især
- partnere
- forbi
- patient
- Betal
- udfører
- tilladelse
- Pharma
- Pharma industri
- Pharmaceutical
- foto
- stykke
- Piloter
- planlægning
- perron
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- Punkt
- Indlæg
- Indlæg
- potentiale
- Praktisk
- praksis
- forudsige
- forudsigelse
- gaver
- prioritering
- prioritering
- Problem
- behandle
- Procesautomatisering
- indkøb
- produktion
- Programmer
- projekter
- bevis
- formering
- passende
- gennemprøvet
- give
- puslespil
- hurtigt
- rækkevidde
- Læs
- ægte
- reel værdi
- virkelig
- grund
- modtage
- reguleret
- regler
- lovgivningsmæssige
- regulerende landskab
- relaterede
- relevant
- indberette
- Krav
- Kræver
- modstandskraft
- elastisk
- begrænser
- Resultater
- afkast
- afkast
- indtægter
- Omsætningsvækst
- højre
- stringent
- Risiko
- Robot procesautomation
- robust
- rpa
- regler
- samme
- Scale
- planlægning
- Videnskab
- screening
- se
- Vælg
- senior
- tjeneste
- sæt
- Del
- skifte
- bør
- Vis
- Sigma
- signifikant
- enkelt
- SIX
- So
- nogle
- Kilde
- Space
- specifikke
- stable
- strategier
- Strategi
- stærk
- Kamp
- succes
- sådan
- forsyne
- forsyningskæde
- Forsyningskæder
- systemet
- Systemer
- tackle
- tager
- tager
- Tal
- mål
- hold
- hold
- tech
- Teknologier
- vilkår
- tekst
- at
- deres
- behandlingsformer
- terapi
- derfor
- Disse
- de
- ting
- denne
- til
- top
- emne
- spore
- Trading
- transaktion
- Transform
- Transformation
- omdanne
- Tendenser
- forsøgte
- forsøger
- typen
- ude af stand
- underliggende
- URL
- brug
- brugere
- sædvanligvis
- værdi
- variabel
- forskellige
- sælger
- meget
- ønsker
- Vej..
- måder
- we
- hvornår
- mens
- bred
- Bred rækkevidde
- bredere
- vilje
- med
- uden
- ord
- Arbejde
- virker
- værre
- Forkert
- endnu
- dig
- Din
- zephyrnet