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AI の実装で最もよくある落とし穴を回避する方法と、その取り組みが実際の重要な価値を迅速に確実に提供する方法
人工知能(AI)、そのさまざまな形すべてにおいて、サプライチェーンを変革する上で、ヘルスケア企業や製薬企業に膨大な潜在的価値を提供することは明らかです。しかし、堅牢な戦略、適切な実装、本番環境での高価値のユースケースの厳格な優先順位付けがなければ、この価値の大部分が失われます。
AI の実装は、ビジネス価値の点でほとんど示されずに頓挫してしまうことがよくあります。あるいは、ニッチな分野で価値を提供できたとしても、サプライチェーンを真に変革するために、企業や取引先全体に拡張することは困難です。
ヘルスケアおよび医薬品のサプライチェーンに AI を導入する際の 4 つの最大の課題 さえずるするにはクリック
この記事では、医薬品サプライ チェーンに AI を導入する際に注意すべき実際的な課題について説明します。この記事の最後にリンクしているレポートでは、実装のオーバーヘッドとリスクを最小限に抑えながら、迅速に高い利益を生み出す戦略を詳しく共有しています。
製薬および医療のサプライ チェーンは高度に相互接続されているため、成功は、そのようなサプライ チェーンの複雑さと多層の性質を考慮した基盤となるネットワーク プラットフォームの有無に大きく依存します。
製薬サプライチェーンにおける AI の一般的な課題と落とし穴
ほとんどの健康・ライフサイエンス企業は、サプライチェーンに AI を導入しようとする際に、どこで間違いを犯すのでしょうか?数多くの導入に携わってきた
1. 複雑なデータ状況と過去と新しいデータの両方からの学習
これは大きな問題です。単一の統合モデルなしで問題に取り組もうとすると、点と点を結びつけることができなくなります。言い換えれば、コミュニティのマスターデータと管理システムが存在しないということです。
サプライ チェーンは、無数のデータ モデルを持つ異種混合パートナーであり、ほとんどの場合、相互に通信することはありません。これは複雑な統合ファブリックによってさらに悪化し、ライフサイクル全体にわたってトランザクションを追跡することが非常に困難になります。企業外部のデータにアクセスする機能、またはより重要なことに、取引コミュニティに関連するデータを表示する許可を受け取る機能は、ディープ ラーニングや機械学習アルゴリズムなど、あらゆる種類の AI で利用できるようにする必要があります。
高性能 AI システムは、過去の傾向を吸収し、新しいデータから継続的に学習して出力を段階的に調整できる必要があります。サプライ チェーンの AI システムは、回復力のあるサプライ チェーンを実現するために、新しい変数やデータ ポイントが発生するたびにアルゴリズム全体の根本的な変更が必要になるバッチ モデルを採用すべきではありません。
サプライ チェーンで AI を機能させる: 高性能 AI システムは、過去の傾向を吸収し、新しいデータから継続的に学習して、出力を段階的に調整できる必要があります。 さえずるするにはクリック
2. 変わり続ける GxP コンプライアンス ガイドラインと規制状況
ライフサイエンス業界、特に製薬業界は厳しく規制されており、次のような強力なコンプライアンス要件があります。 GCP (良い 臨床 練習する) および GMP(適正製造基準)。これらは、製剤、治療分野に固有であり、アッセイ規則および FDA ガイドラインの観点からは地域固有です。さらに悪いことに、これらのルールは進化し続けています。これには、絶え間なく変化する規制のプロセスへの影響を把握するために、複雑なテキスト マイニング アルゴリズムが必要です。
3. バックオフィスを超えた AI ユースケースと効率性の重視
多くのライフ サイエンス企業がバックオフィス業務に AI や RPA (ロボティック プロセス オートメーション) を導入しようと試みてきましたが、AI の真の価値はフロントエンドでのユーザーの関与に現れます。たとえば、AI を顧客サービスや生産性関連のユースケースに限定するのではなく、AI アルゴリズムを活用して、治療の予測、病気の発生予測、自律的な患者のスケジュール設定などです。
多くの製薬会社は、収益の増加、患者のコンプライアンス、リスクなどの他の分野をターゲットにできていない、またはターゲットにすることができず、多くの場合、そのような分野のビジネスケースを確立することが困難です。
4. AI主導の意思決定の伝播への影響を考慮せず、ポイント的な結果に焦点を当てる
大手製薬会社のほとんどは、せいぜい、需要計画、貨物の最適化、ベンダーのスクリーニングなどの特定の分野で孤立した AI パイロットを開発しているにすぎません。これにより、サプライ チェーンのさまざまな側面にわたる一連の概念実証が行われてきましたが、これらのプロジェクトは規模拡大に苦戦しており、サプライ チェーンの聖杯であるレジリエンスを達成できません。この課題は製薬業界にとって特に困難です。製薬業界のサプライチェーンは、複雑な製造ガイドラインを備え、エンドツーエンドおよび階層間で高度に相互接続されており、実装にはネットワーク全体の一連の目的関数に焦点を当てることが重要であるためです。成功。
AI の収益向上のためにどこに焦点を当てるか
これは広範で複雑なトピックなので、ここでしか触れられませんが、記事の最後に記載されているレポートで詳細を説明します。ここでは、私たちが非常に役立つと感じたパズルの重要なピースを 1 つ残しておきたいと思います。
サプライ チェーンにおける AI アプリケーションに関するあらゆるおしゃべりや誇大広告の中で、ライフ サイエンス ブランドは、実際の重要な結果を確認できるように、適切なユースケースの優先順位付けに注意し、目的に合ったデータと技術スタックに裏付けられる必要があります。素早く。
One Network Enterprises (ONE) では、それぞれの成熟度が異なる幅広いライフ サイエンス企業と交流しています。しかし、彼らは皆同じこと、つまり最大の投資収益率をもたらす一連のユースケースを望んでいます。
それを達成するには、バリュー(カスタマーサクセスとバリューエンジニアリングの交差点にある機能)に焦点を当てた専門チームである「バリューオフィス」を設立することが最善の方法であることがわかりました。これが非常に重要である理由は、ほとんどのユースケースがサプライチェーン内の特定のサイロにローカライズされていないためです。通常、ユースケースは相互に関連しており、コスト、在庫、サービス レベルに関して複数の階層に影響を与えます。バリュー オフィス チームは、機能全体を監視し、現地のチームが不可能ではないにしても困難と感じる方法で点と点を結びつけることができます。
落とし穴を認識し、実証済みの戦略で AI にアプローチすれば、AI は大きな影響を与えることができます
結論として、製薬サプライ チェーンへの AI の導入には、複雑なデータ環境の管理、絶えず変化する規制環境への対応、バックオフィス業務を超えた AI アプリケーションの拡大、AI のより広範な影響の考慮など、無数の課題が存在します。意思決定を主導しました。ただし、これらの課題は、目的に合ったデータとテクノロジーに裏付けられた適切なユースケースに優先順位を付けることで対処できます。企業は、新しいデータと過去のデータを統合して学習し、変化する規制に適応し、さまざまな分野で価値を提供できる AI システムを目指す必要があります。専用の「バリュー オフィス」は、サプライ チェーンの相互接続の性質とコスト、在庫、サービス レベルへの影響を確実に考慮して AI を導入できるため、これらの複雑さを監督する上で鍵となる可能性があります。潜在的な落とし穴にもかかわらず、適切な戦略と焦点を当てれば、ライフ サイエンス企業は AI への投資から大きな利益を達成できます。
そして、私が言及したそのレポートは、次のことができます ここでそれをダウンロードしてください。
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