Postingan ini sudah dibaca 751 kali!
Cara menghindari kesalahan paling umum dalam penerapan AI dan cara memastikan inisiatif Anda memberikan nilai nyata dan signifikan dengan cepat
Kecerdasan buatan (AI), dalam berbagai bentuknya jelas menawarkan potensi nilai yang sangat besar bagi perusahaan layanan kesehatan dan farmasi, dalam mentransformasikan rantai pasokan mereka. Namun tanpa strategi yang kuat, implementasi yang tepat, dan penentuan prioritas yang ketat terhadap kasus penggunaan bernilai tinggi dalam produksi, sebagian besar nilai ini akan hilang.
Seringkali penerapan AI gagal dan tidak banyak menunjukkan nilai bisnis. Atau jika mereka benar-benar memberikan nilai di bidang tertentu, maka sulit untuk memperluas skalanya ke seluruh perusahaan dan mitra dagang, untuk benar-benar mentransformasikan rantai pasokan.
4 Tantangan Utama dalam Penerapan AI dalam Rantai Pasokan Layanan Kesehatan dan Farmasi Klik Untuk Tweet
Artikel ini membahas tantangan praktis yang harus diperhatikan ketika menerapkan AI dalam rantai pasokan farmasi. Dalam laporan yang saya tautkan di akhir artikel ini, saya membagikan strategi secara rinci yang menghasilkan keuntungan tinggi dengan cepat, sekaligus meminimalkan overhead dan risiko implementasi.
Karena sifat rantai pasokan farmasi dan layanan kesehatan yang sangat saling berhubungan, keberhasilan sangat bergantung pada platform jaringan dasar yang mempertimbangkan kompleksitas dan sifat multi-tingkat dari rantai pasokan tersebut.
Tantangan Umum dan Kendala AI dalam Rantai Pasokan Farmasi
Di mana kesalahan sebagian besar perusahaan kesehatan dan ilmu hayati ketika mencoba menerapkan AI dalam rantai pasokan mereka? Telah terlibat dalam banyak implementasi
1. Lanskap data yang kompleks dan pembelajaran dari data masa lalu dan data baru
Ini adalah masalah besar: Mencoba mengatasi masalah tanpa satu model yang terintegrasi sehingga tidak dapat menghubungkan titik-titiknya. Atau dengan kata lain, tidak mempunyai data induk dan sistem pengelolaan masyarakat.
Rantai pasokan adalah gabungan mitra yang heterogen dengan berbagai model data yang sering kali tidak berkomunikasi satu sama lain. Hal ini diperparah dengan struktur integrasi yang kompleks sehingga sangat sulit untuk melacak transaksi di seluruh siklus hidupnya. Kemampuan untuk mengakses data di luar perusahaan atau, yang lebih penting, menerima izin untuk melihat data yang relevan dengan komunitas perdagangan Anda, harus tersedia untuk semua jenis AI, misalnya algoritma pembelajaran mendalam atau pembelajaran mesin.
Sistem AI berperforma tinggi harus mampu mengasimilasi tren masa lalu dan terus belajar dari data baru serta menyesuaikan hasilnya secara bertahap. Sistem AI dalam rantai pasokan tidak boleh mengadopsi model batch yang mana dengan setiap variabel atau titik data baru, seluruh algoritme memerlukan perubahan mendasar untuk mencapai rantai pasokan yang tangguh.
Membuat AI berfungsi dalam rantai pasokan: Sistem AI berperforma tinggi harus mampu mengasimilasi tren masa lalu dan terus belajar dari data baru dan secara bertahap menyesuaikan hasilnya. Klik Untuk Tweet
2. Pedoman kepatuhan dan lanskap peraturan GxP yang terus berubah
Industri ilmu hayat, dan khususnya farmasi, memiliki peraturan yang ketat dan memiliki persyaratan kepatuhan yang kuat GCP (Bagus Klinis Praktik) dan GMP (Praktek Manufaktur yang Baik). Ini khusus untuk formulasi, area terapi, dan geospesifik dalam hal aturan pengujian, dan pedoman FDA. Lebih buruk lagi, peraturan ini terus berkembang. Hal ini memerlukan algoritma penambangan teks yang kompleks untuk mengetahui implikasi proses dari peraturan yang terus berubah ini.
3. Kasus penggunaan AI di luar back-office dan sangat fokus pada efisiensi
Meskipun banyak perusahaan ilmu hayati telah mencoba menerapkan AI dan RPA (otomatisasi proses robotik) dalam operasi back-office mereka, nilai sebenarnya dari AI terlihat dalam melibatkan pengguna di bagian depan. Misalnya, memanfaatkan algoritme AI untuk memprediksi terapi, prediksi kejadian penyakit, dan penjadwalan pasien secara otonom, dibandingkan membatasi AI pada layanan pelanggan dan kasus penggunaan terkait produktivitas.
Banyak perusahaan farmasi gagal, atau tidak mampu, menargetkan bidang lain seperti pertumbuhan pendapatan, kepatuhan pasien, risiko, dll., dan sering kali mengalami kesulitan dalam menetapkan alasan bisnis untuk bidang tersebut.
4. Berfokus pada hasil tertentu tanpa mempertimbangkan dampak penyebaran pengambilan keputusan yang dipimpin oleh AI
Sebagian besar perusahaan farmasi besar, paling banter, memiliki uji coba AI yang terisolasi dalam pengerjaan bidang-bidang tertentu seperti perencanaan permintaan, optimalisasi pengangkutan, dan penyaringan vendor. Hal ini menghasilkan serangkaian pembuktian konsep di berbagai aspek rantai pasokan. Proyek-proyek ini kesulitan untuk mencapai skala dan tidak mampu mencapai inti rantai pasokan: ketahanan. Tantangan ini sangat sulit bagi industri farmasi, karena rantai pasokannya sangat saling berhubungan, dari ujung ke ujung dan lintas tingkatan, dengan pedoman manufaktur yang rumit, dan memusatkan perhatian pada serangkaian fungsi tujuan di seluruh jaringan sangat penting dalam implementasi. kesuksesan.
Tempat Fokus untuk Pengembalian AI yang Lebih Baik
Ini adalah topik yang luas dan kompleks, yang hanya dapat saya bahas di sini, namun saya memberikan rinciannya dalam laporan yang tercantum di akhir artikel. Untuk saat ini, saya ingin memberi Anda satu bagian penting dari teka-teki yang menurut kami sangat berguna.
Di tengah semua perbincangan dan hype seputar aplikasi AI dalam rantai pasokan, merek ilmu hayati harus berhati-hati dalam memprioritaskan kasus penggunaan yang tepat, dan didukung dengan data dan tumpukan teknologi yang sesuai dengan tujuan, sehingga mereka dapat melihat hasil yang nyata dan signifikan. dengan cepat.
Di One Network Enterprises (ONE) kami berinteraksi dengan berbagai perusahaan ilmu hayat, yang masing-masing memiliki tingkat kematangan berbeda. Namun, mereka semua menginginkan hal yang sama: Serangkaian kasus penggunaan yang menawarkan laba atas investasi terbesar.
Untuk mencapai hal tersebut, kami menemukan bahwa cara terbaik untuk melakukan hal tersebut adalah dengan membentuk “Kantor Nilai”, sebuah tim berdedikasi yang berfokus pada nilai (fungsi yang merupakan titik temu antara kesuksesan pelanggan dan rekayasa nilai). Alasan mengapa hal ini sangat penting adalah karena sebagian besar kasus penggunaan tidak dilokalisasi pada silo tertentu dalam rantai pasokan. Biasanya, kasus penggunaan saling berhubungan dan memiliki dampak multi-eselon seputar biaya, inventaris, dan tingkat layanan. Tim Value Office dapat memantau seluruh fungsi dan menghubungkan titik-titik dengan cara yang sulit atau bahkan tidak mungkin dilakukan oleh tim lokal.
AI Bisa Berdampak Besar, Jika Anda Menyadari Jebakannya dan Mendekati AI dengan Strategi yang Terbukti
Kesimpulannya, penerapan AI dalam rantai pasokan farmasi menghadirkan banyak sekali tantangan, seperti mengelola lanskap data yang kompleks, menavigasi lanskap peraturan yang selalu berubah, memperluas aplikasi AI di luar operasional back-office, dan mempertimbangkan implikasi AI yang lebih luas. memimpin pengambilan keputusan. Namun, tantangan-tantangan ini dapat diatasi dengan memprioritaskan kasus penggunaan yang tepat, didukung oleh data dan teknologi yang sesuai dengan tujuan. Perusahaan harus menargetkan sistem AI yang dapat mengintegrasikan dan belajar dari data baru dan historis, beradaptasi terhadap perubahan peraturan, dan memberikan nilai di berbagai bidang. “Kantor Nilai” yang berdedikasi dapat menjadi kunci dalam mengawasi kompleksitas ini, karena dapat memastikan bahwa penerapan AI mempertimbangkan sifat saling berhubungan dari rantai pasokan dan dampaknya terhadap biaya, inventaris, dan tingkat layanan. Terlepas dari potensi kendala yang ada, dengan strategi dan fokus yang tepat, perusahaan ilmu hayati dapat memperoleh keuntungan yang signifikan atas investasi AI mereka.
Dan laporan yang saya sebutkan itu, Anda bisa download di sini.
Direkomendasikan Posts
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 250
- a
- kemampuan
- Sanggup
- mengakses
- Akun
- Mencapai
- di seluruh
- menyesuaikan
- dialamatkan
- menyesuaikan
- mengambil
- AI
- Implementasi AI
- AI dalam Kesehatan
- investasi ai
- Sistem AI
- saya menggunakan kasus
- tujuan
- algoritma
- algoritma
- Semua
- sudah
- an
- dan
- Apa pun
- aplikasi
- pendekatan
- ADALAH
- DAERAH
- daerah
- sekitar
- susunan
- artikel
- AS
- At
- berusaha
- penulis
- Otomatisasi
- otonom
- tersedia
- menghindari
- sadar
- bersandaran
- BE
- karena
- menjadi
- makhluk
- TERBAIK
- Lebih baik
- Luar
- Terbesar
- kedua
- merek
- luas
- bisnis
- pengembangan bisnis
- tapi
- by
- CAN
- hati-hati
- kasus
- kasus
- Tersertifikasi
- rantai
- rantai
- menantang
- tantangan
- mengubah
- COM
- Umum
- masyarakat
- Perusahaan
- kompleks
- kompleksitas
- kompleksitas
- pemenuhan
- diperparah
- konsep
- kesimpulan
- Terhubung
- mengingat
- terus-menerus
- Biaya
- bisa
- kritis
- sangat penting
- pelanggan
- Layanan Pelanggan
- Kesuksesan Pelanggan
- siklus
- data
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- dedicated
- mendalam
- belajar mendalam
- menyampaikan
- memberikan
- Permintaan
- tergantung
- menyebarkan
- penggelaran
- deskripsi
- Meskipun
- rinci
- rincian
- Pengembangan
- berbeda
- sulit
- Kesulitan
- digital
- Transformasi digital
- Penyakit
- beberapa
- do
- Dont
- e
- setiap
- efek
- efek
- akhir
- ujung ke ujung
- menarik
- Teknik
- besar sekali
- memastikan
- Enterprise
- perusahaan
- Seluruh
- terutama
- membangun
- dll
- Eter (ETH)
- pERNAH
- selalu berubah
- Setiap
- berkembang
- contoh
- memperluas
- pengalaman
- keahlian
- mengeksplorasi
- luas
- sangat
- kain
- segi
- GAGAL
- FDA
- Angka
- Menemukan
- Fokus
- terfokus
- berfokus
- Untuk
- bentuk
- formulasi
- ditemukan
- Dasar
- pengangkutan
- dari
- depan
- Ujung depan
- fungsi
- fungsi
- menghasilkan
- Memberikan
- Go
- baik
- Cawan
- Hijau
- Pertumbuhan
- pedoman
- Memiliki
- memiliki
- Kesehatan
- kesehatan
- berat
- di sini
- hi-tech
- High
- sangat
- historis
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- http
- HTTPS
- Hype
- i
- if
- Dampak
- implementasi
- implementasi
- mengimplementasikan
- implikasi
- penting
- mustahil
- in
- Di lain
- industri
- Prakarsa
- mengintegrasikan
- terpadu
- integrasi
- Intelijen
- berinteraksi
- saling berhubungan
- persimpangan
- ke
- inventaris
- investasi
- Investasi
- terlibat
- terpencil
- IT
- NYA
- jpg
- Menjaga
- kunci
- pemandangan
- besar
- pemimpin
- Kepemimpinan
- BELAJAR
- pengetahuan
- Meninggalkan
- Dipimpin
- Tingkat
- adalah ide yang bagus
- leveraging
- Hidup
- Ilmu Kehidupan
- 'like'
- LINK
- Daftar
- sedikit
- kalah
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- utama
- membuat
- MEMBUAT
- pengelolaan
- sistem manajemen
- pelaksana
- pabrik
- banyak
- menguasai
- Hal-hal
- kematangan
- tersebut
- meminimalkan
- Pertambangan
- mencampur
- model
- model
- Memantau
- lebih
- paling
- harus
- banyak sekali
- Alam
- menavigasi
- Perlu
- kebutuhan
- jaringan
- New
- ceruk
- mencatat
- sekarang
- tujuan
- kejadian
- of
- menawarkan
- Penawaran
- Office
- sering
- on
- ONE
- hanya
- Operasi
- menentang
- optimasi
- or
- urutan
- Lainnya
- di luar
- hasil
- keluaran
- di luar
- mengawasi
- khususnya
- rekan
- lalu
- pasien
- Membayar
- melakukan
- izin
- Pharma
- Industri Farmasi
- farmasi
- foto
- bagian
- Pilot
- perencanaan
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Titik
- Pos
- Posts
- potensi
- Praktis
- praktek
- meramalkan
- ramalan
- hadiah
- penentuan prioritas
- memprioritaskan
- Masalah
- proses
- Otomatisasi proses
- pembelian
- Produksi
- program
- memprojeksikan
- bukti
- perambatan
- tepat
- terbukti
- memberikan
- teka-teki
- segera
- jarak
- Baca
- nyata
- nilai sesungguhnya
- benar-benar
- alasan
- menerima
- beregulasi
- peraturan
- regulator
- lanskap peraturan
- terkait
- relevan
- melaporkan
- Persyaratan
- membutuhkan
- ketahanan
- tabah
- membatasi
- Hasil
- kembali
- Pengembalian
- pendapatan
- Pertumbuhan pendapatan
- benar
- keras
- Risiko
- Otomatisasi Proses Robot
- kuat
- rpa
- aturan
- sama
- Skala
- penjadwalan
- Ilmu
- penyaringan
- melihat
- memilih
- senior
- layanan
- set
- Share
- bergeser
- harus
- Menunjukkan
- Sigma
- penting
- tunggal
- ENAM
- So
- beberapa
- sumber
- Space
- tertentu
- tumpukan
- strategi
- Penyelarasan
- kuat
- Perjuangan
- sukses
- seperti itu
- menyediakan
- supply chain
- Rantai pasokan
- sistem
- sistem
- memecahkan
- Dibutuhkan
- pengambilan
- Berbicara
- target
- tim
- tim
- tech
- Teknologi
- istilah
- teks
- bahwa
- Grafik
- mereka
- terapi
- terapi
- karena itu
- Ini
- mereka
- hal
- ini
- untuk
- puncak
- tema
- menyentuh
- jejak
- Trading
- .
- Mengubah
- Transformasi
- mengubah
- Tren
- mencoba
- mencoba
- mengetik
- tidak mampu
- pokok
- URL
- menggunakan
- Pengguna
- biasanya
- nilai
- variabel
- berbagai
- penjaja
- sangat
- ingin
- Cara..
- cara
- we
- ketika
- sementara
- lebar
- Rentang luas
- lebih luas
- akan
- dengan
- tanpa
- kata
- Kerja
- bekerja
- lebih buruk
- Salah
- namun
- kamu
- Anda
- zephyrnet.dll