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एआई को लागू करने के सबसे आम नुकसान से कैसे बचें और यह कैसे सुनिश्चित करें कि आपकी पहल तुरंत वास्तविक और महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करे
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), अपने सभी विभिन्न रूपों में स्पष्ट रूप से स्वास्थ्य देखभाल और दवा कंपनियों को उनकी आपूर्ति श्रृंखलाओं को बदलने में भारी संभावित मूल्य प्रदान करता है। लेकिन एक मजबूत रणनीति, उचित कार्यान्वयन और उत्पादन में उच्च मूल्य के उपयोग के मामलों की कठोर प्राथमिकता के बिना, इस मूल्य का अधिकांश भाग खो जाता है।
बहुत बार, एआई कार्यान्वयन विफल हो जाता है, जिसका व्यावसायिक मूल्य के संदर्भ में बहुत कम प्रभाव दिखता है। या यदि वे किसी विशिष्ट क्षेत्र में मूल्य प्रदान करते हैं, तो उन्हें आपूर्ति श्रृंखला को वास्तव में बदलने के लिए उद्यम और व्यापारिक भागीदारों के बीच स्केल करना मुश्किल होता है।
The 4 Top Challenges in Deploying AI in Healthcare and Pharmaceutical Supply Chains कलरव करने के लिए क्लिक करें
यह लेख फार्मास्युटिकल आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई को लागू करते समय जागरूक होने वाली व्यावहारिक चुनौतियों की पड़ताल करता है। इस आलेख के अंत में मैं जिस रिपोर्ट से लिंक कर रहा हूं, उसमें मैं विस्तार से एक रणनीति साझा करता हूं जो कार्यान्वयन ओवरहेड और जोखिम को कम करते हुए जल्दी से उच्च रिटर्न उत्पन्न करती है।
फार्मास्युटिकल और स्वास्थ्य देखभाल आपूर्ति श्रृंखलाओं की अत्यधिक परस्पर जुड़ी प्रकृति के कारण, सफलता गंभीर रूप से एक अंतर्निहित नेटवर्क प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करती है जो ऐसी आपूर्ति श्रृंखलाओं की जटिलता और बहु-स्तरीय प्रकृति को ध्यान में रखती है।
फार्मा आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई की सामान्य चुनौतियाँ और नुकसान
अधिकांश स्वास्थ्य और जीवन विज्ञान कंपनियां अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई को तैनात करने का प्रयास करते समय कहां गलती करती हैं? अनेक कार्यान्वयनों में शामिल होना
1. जटिल डेटा परिदृश्य और अतीत और नए डेटा दोनों से सीखना
This is a major problem: Trying to tackle the problem without a single integrated model therefore being unable to connect the dots. Or in other words, not having community master data and management system.
Supply chain is a heterogeneous mix of partners with a myriad of data models that most often don’t talk to each other. This is compounded by complex integration fabrics that makes it very difficult to trace a transaction across its life cycle. The ability to access data outside of the enterprise or, more importantly, receive permission to see the data that is relevant to your trading community, must be made available to any type of AI, e.g., deep learning or machine learning algorithms.
High performing AI systems should be able to assimilate past trends and continually learn from new data and incrementally adjust the output. AI systems in supply chain shouldn’t adopt a batch model where with every new variable or data point the entire algorithm needs a foundational shift in order to achieve a resilient supply chain.
Making AI work in supply chains: High performing AI systems should be able to assimilate past trends and continually learn from new data and incrementally adjust the output. कलरव करने के लिए क्लिक करें
2. हमेशा बदलते GxP अनुपालन दिशानिर्देश और नियामक परिदृश्य
जीवन विज्ञान उद्योग, और विशेष रूप से फार्मा, अत्यधिक विनियमित है और इसमें मजबूत अनुपालन आवश्यकताएं हैं जीसीपी (अच्छा क्लिनिकल अभ्यास) और जीएमपी (अच्छा विनिर्माण अभ्यास). ये परख नियमों और एफडीए दिशानिर्देशों के संदर्भ में फॉर्मूलेशन, थेरेपी क्षेत्रों और भू-विशिष्ट के लिए विशिष्ट हैं। मामले को बदतर बनाने के लिए, ये नियम विकसित होते रहते हैं। इन निरंतर बदलते नियमों के प्रक्रिया निहितार्थों का पता लगाने के लिए जटिल टेक्स्ट माइनिंग एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
3. एआई बैक-ऑफिस से परे मामलों का उपयोग करता है और दक्षता पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करता है
While many life science companies have tried implementing AI and RPA (robotic process automation) in their back-office operations, the real value of AI manifests in engaging the users on the front end. For example, leveraging AI algorithms to predict therapies, disease occurrence prediction, and autonomous patient scheduling, as opposed to restricting AI to customer service and productivity-related use cases.
Many pharma companies fail, or are unable, to target other areas like revenue growth, patient compliance, risk, etc., and often have difficulty in establishing the business case for such areas.
4. एआई के नेतृत्व वाले निर्णय लेने के प्रसार प्रभाव पर विचार किए बिना बिंदु परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना
अधिकांश प्रमुख फार्मा कंपनियों के पास मांग योजना, माल ढुलाई अनुकूलन, विक्रेता स्क्रीनिंग जैसे चुनिंदा क्षेत्रों पर काम करने के लिए अलग-अलग एआई पायलट हैं। इससे आपूर्ति शृंखला के विभिन्न पहलुओं में अवधारणाओं के प्रमाण की एक श्रृंखला तैयार हो गई है। ये परियोजनाएँ बड़े पैमाने पर संघर्ष करती हैं और आपूर्ति शृंखला की पवित्रता: लचीलापन: को प्राप्त करने में असमर्थ हैं। फार्मा उद्योग के लिए यह चुनौती विशेष रूप से कठिन है, क्योंकि इसकी आपूर्ति शृंखलाएं जटिल विनिर्माण दिशानिर्देशों के साथ शुरू से अंत तक और सभी स्तरों पर भारी रूप से जुड़ी हुई हैं, और कार्यान्वयन के लिए नेटवर्क-व्यापी उद्देश्य कार्यों के एक सेट पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। सफलता।
एआई पर बेहतर रिटर्न के लिए कहां ध्यान केंद्रित करें
यह एक व्यापक और जटिल विषय है, जिस पर मैं केवल यहां चर्चा कर सकता हूं, लेकिन मैं लेख के अंत में सूचीबद्ध रिपोर्ट में विवरण देता हूं। अभी के लिए, मैं आपके लिए पहेली का एक मुख्य भाग छोड़ना चाहता हूँ जो हमें बेहद उपयोगी लगा है।
आपूर्ति श्रृंखला में एआई अनुप्रयोगों के बारे में सभी चर्चाओं और प्रचार के बीच, जीवन विज्ञान ब्रांडों को सही उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देने में सावधानी बरतने की जरूरत है, और उद्देश्य के लिए उपयुक्त डेटा और तकनीकी स्टैक के साथ समर्थित होना चाहिए, ताकि वे वास्तविक और महत्वपूर्ण परिणाम देख सकें। जल्दी से।
वन नेटवर्क एंटरप्राइजेज (ONE) में हम जीवन विज्ञान कंपनियों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ बातचीत करते हैं, जिनमें से प्रत्येक परिपक्वता के एक अलग स्तर पर है। फिर भी, वे सभी एक ही चीज़ चाहते हैं: उपयोग के मामलों का एक सेट जो निवेश पर सबसे बड़ा रिटर्न प्रदान करता है।
इसे प्राप्त करने के लिए, हमने पाया है कि ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका "वैल्यू ऑफिस" स्थापित करना है, जो मूल्य पर केंद्रित एक समर्पित टीम है (ग्राहक की सफलता और मूल्य इंजीनियरिंग के चौराहे पर एक कार्य)। इसका इतना महत्वपूर्ण होने का कारण यह है कि अधिकांश उपयोग के मामले आपूर्ति श्रृंखला में किसी विशिष्ट साइलो में स्थानीयकृत नहीं होते हैं। आमतौर पर, उपयोग के मामले आपस में जुड़े होते हैं और लागत, इन्वेंट्री और सेवा स्तरों के आसपास बहु-पारिस्थितिक प्रभाव डालते हैं। वैल्यू ऑफिस टीम विभिन्न कार्यों की निगरानी कर सकती है और बिंदुओं को इस तरह से जोड़ सकती है कि स्थानीय टीमों को असंभव नहीं तो मुश्किल जरूर लगे।
यदि आप खतरों से अवगत हैं और सिद्ध रणनीति के साथ AI का उपयोग करते हैं तो AI उच्च प्रभाव डाल सकता है
निष्कर्ष में, फार्मा आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई का कार्यान्वयन असंख्य चुनौतियों का सामना करता है, जैसे कि जटिल डेटा परिदृश्यों का प्रबंधन करना, लगातार बदलते नियामक परिदृश्यों को नेविगेट करना, बैक-ऑफिस संचालन से परे एआई अनुप्रयोगों का विस्तार करना और एआई के व्यापक निहितार्थों को ध्यान में रखना- निर्णय लेने का नेतृत्व किया। हालाँकि, उद्देश्य के लिए उपयुक्त डेटा और प्रौद्योगिकी द्वारा समर्थित, सही उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देकर इन चुनौतियों का समाधान किया जा सकता है। कंपनियों को एआई सिस्टम का लक्ष्य रखना चाहिए जो नए और ऐतिहासिक डेटा को एकीकृत और सीख सके, बदलते नियमों के अनुकूल हो सके और विभिन्न क्षेत्रों में मूल्य प्रदान कर सके। एक समर्पित "मूल्य कार्यालय" इन जटिलताओं की देखरेख में महत्वपूर्ण हो सकता है, क्योंकि यह सुनिश्चित कर सकता है कि एआई कार्यान्वयन आपूर्ति श्रृंखला की परस्पर प्रकृति और लागत, इन्वेंट्री और सेवा स्तरों पर इसके प्रभावों को ध्यान में रखता है। संभावित नुकसान के बावजूद, सही रणनीतियों और फोकस के साथ, जीवन विज्ञान कंपनियां अपने एआई निवेश पर महत्वपूर्ण रिटर्न प्राप्त कर सकती हैं।
और जिस रिपोर्ट का मैंने उल्लेख किया है, आप कर सकते हैं यहाँ पर डाउनलोड करो।
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- स्रोत: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
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