Dette innlegget er allerede lest 751 ganger!
Hvordan unngå de vanligste fallgruvene ved å implementere AI og hvordan sikre at initiativet ditt gir reell og betydelig verdi raskt
Kunstig intelligens (AI), i alle dens forskjellige former gir åpenbart enorm potensiell verdi for helsevesenet og farmasøytiske selskaper, når de transformerer deres forsyningskjeder. Men uten en robust strategi, riktig implementering og streng prioritering av brukstilfeller med høy verdi i produksjon, går mesteparten av denne verdien tapt.
Altfor ofte går AI-implementeringer ut, med lite å vise til når det gjelder forretningsverdi. Eller hvis de leverer verdi i et eller annet nisjeområde, er de vanskelige å skalere på tvers av bedriften og handelspartnere, for å virkelig transformere forsyningskjeden.
De 4 største utfordringene ved implementering av AI i helsevesen og farmasøytiske forsyningskjeder Klikk for å Tweet
Denne artikkelen utforsker de praktiske utfordringene du bør være oppmerksom på når du implementerer AI i farmasøytiske forsyningskjeder. I rapporten jeg linker til på slutten av denne artikkelen deler jeg en strategi i detalj som genererer høy avkastning raskt, samtidig som implementeringsoverhead og risiko minimeres.
På grunn av den svært sammenkoblede naturen til farmasøytiske forsyningskjeder og helsetjenester, er suksess kritisk avhengig av å ha en underliggende nettverksplattform som tar hensyn til kompleksiteten og flerlagsnaturen til slike forsyningskjeder.
Vanlige utfordringer og fallgruver ved AI i farmasøytiske forsyningskjeder
Hvor går de fleste helse- og biovitenskapsselskaper galt når de prøver å distribuere AI i forsyningskjedene deres? Etter å ha vært involvert i mange implementeringer
1. Komplekse datalandskap og læring fra både tidligere og nye data
Dette er et stort problem: Å prøve å takle problemet uten at en enkelt integrert modell derfor ikke er i stand til å koble sammen punktene. Eller med andre ord, å ikke ha fellesskapets masterdata og styringssystem.
Forsyningskjeden er en heterogen blanding av partnere med et mylder av datamodeller som oftest ikke snakker sammen. Dette forsterkes av komplekse integrasjonsstrukturer som gjør det svært vanskelig å spore en transaksjon gjennom livssyklusen. Muligheten til å få tilgang til data utenfor bedriften eller, enda viktigere, få tillatelse til å se dataene som er relevante for handelsfellesskapet ditt, må gjøres tilgjengelig for enhver type AI, for eksempel dyplæring eller maskinlæringsalgoritmer.
Høyytende AI-systemer bør være i stand til å assimilere tidligere trender og kontinuerlig lære av nye data og trinnvis justere produksjonen. AI-systemer i forsyningskjeden bør ikke ta i bruk en batch-modell der hele algoritmen for hver ny variabel eller datapunkt trenger et grunnleggende skifte for å oppnå en robust forsyningskjede.
Få AI til å fungere i forsyningskjeder: AI-systemer med høy ytelse bør være i stand til å assimilere tidligere trender og kontinuerlig lære av nye data og trinnvis justere produksjonen. Klikk for å Tweet
2. Stadig endrede retningslinjer for GxP-samsvar og regelverk
Life science-industrien, og spesielt farma, er sterkt regulert og har sterke krav til etterlevelse, som f.eks GCP (bra Klinisk Øve på) og GMP (Good Manufacturing Practice). Disse er spesifikke for formuleringer, terapiområder og geospesifikke når det gjelder analyseregler og FDA-retningslinjer. For å gjøre vondt verre, fortsetter disse reglene å utvikle seg. Dette krever komplekse tekstgruvealgoritmer for å finne ut prosessimplikasjoner av disse stadig skiftende forskriftene.
3. AI-brukssaker utover back-office og hyperfokus på effektivitet
Mens mange life science-bedrifter har prøvd å implementere AI og RPA (robotic process automation) i sine backoffice-operasjoner, manifesterer den virkelige verdien av AI seg i å engasjere brukerne på frontend. For eksempel å utnytte AI-algoritmer for å forutsi terapier, prediksjon av sykdomsforekomst og autonom pasientplanlegging, i motsetning til å begrense AI til kundeservice og produktivitetsrelaterte brukssaker.
Mange farmaselskaper mislykkes eller klarer ikke å målrette andre områder som inntektsvekst, pasientoverholdelse, risiko osv., og har ofte vanskeligheter med å etablere forretningsgrunnlaget for slike områder.
4. Fokusere på poengresultater uten å vurdere spredningseffekten av AI-ledet beslutningstaking
De fleste store farmaselskaper har i beste fall isolerte AI-piloter i arbeid på utvalgte områder som etterspørselsplanlegging, fraktoptimalisering, leverandørscreening. Dette har ført til en rekke bevis på konsepter på tvers av de ulike fasettene i forsyningskjeden. Disse prosjektene sliter med å skalere og klarer ikke å oppnå den hellige gral av forsyningskjeden: motstandskraft. Denne utfordringen er spesielt vanskelig for legemiddelindustrien, fordi dens forsyningskjeder er sterkt sammenkoblet, fra ende til ende og på tvers av nivåene, med komplekse produksjonsretningslinjer, og å nullstille et sett med nettverksomfattende målfunksjoner er avgjørende for implementeringen. suksess.
Hvor skal du fokusere for bedre avkastning på AI
Dette er et bredt og komplekst tema, som jeg bare kan berøre her, men jeg gir detaljer i rapporten som er oppført på slutten av artikkelen. Foreløpig vil jeg gjerne gi deg en viktig brikke i puslespillet som vi har funnet svært nyttig.
Midt i skravlingen og sprøytene rundt AI-applikasjoner i forsyningskjeden, må life science-merker være forsiktige med å prioritere riktige brukstilfeller, og støttes av den passende data- og teknologistabelen, slik at de kan se reelle og betydelige resultater raskt.
Hos One Network Enterprises (ONE) samhandler vi med et bredt spekter av life science-selskaper, hver på forskjellige modenhetsnivåer. Likevel vil de alle ha det samme: Et sett med brukstilfeller som gir størst avkastning på investeringen.
For å oppnå det har vi funnet ut at den beste måten å gjøre det på er ved å etablere et «Verdikontor», et dedikert team fokusert på verdi (en funksjon i skjæringspunktet mellom kundesuksess og verdiutvikling). Grunnen til at dette er så kritisk er fordi de fleste brukstilfellene ikke er lokalisert til en spesifikk silo i forsyningskjeden. Vanligvis er brukstilfellene sammenkoblet og har en innvirkning på flere nivåer rundt kostnader, lager og servicenivåer. Value Office-teamet kan overvåke på tvers av funksjoner og koble sammen punktene på måter som lokaliserte team vil finne vanskelig om ikke umulig.
AI kan ha stor innvirkning, hvis du er klar over fallgruvene og tilnærming AI med en velprøvd strategi
Konklusjonen er at implementeringen av AI i farmasøytiske forsyningskjeder byr på en myriade av utfordringer, som å administrere komplekse datalandskap, navigere i stadig skiftende regulatoriske landskap, utvide AI-applikasjoner utover backoffice-operasjoner, og ta hensyn til de bredere implikasjonene av AI- ledet beslutningstaking. Imidlertid kan disse utfordringene løses ved å prioritere de riktige brukstilfellene, støttet av egnet data og teknologi. Bedrifter bør sikte på AI-systemer som kan integrere og lære av nye og historiske data, tilpasse seg endrede regelverk og gi verdi på ulike områder. Et dedikert "verdikontor" kan være nøkkelen til å overvåke disse kompleksitetene, siden det kan sikre at AI-implementering tar hensyn til den sammenkoblede naturen til forsyningskjeden og dens effekter på kostnader, lager og servicenivåer. Til tross for de potensielle fallgruvene, med riktige strategier og fokus, kan life science-selskaper oppnå betydelig avkastning på sine AI-investeringer.
Og den rapporten jeg nevnte, kan du laste det ned her.
Anbefalte innlegg
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang 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
- Logg inn
- Oppnå
- tvers
- tilpasse
- adressert
- justere
- adoptere
- AI
- AI-implementering
- AI i helsevesenet
- ai investeringer
- AI-systemer
- ai brukstilfeller
- sikte
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- allerede
- an
- og
- noen
- søknader
- tilnærming
- ER
- AREA
- områder
- rundt
- Array
- Artikkel
- AS
- At
- forsøker
- forfatter
- Automatisering
- autonom
- tilgjengelig
- unngå
- klar
- Backed
- BE
- fordi
- vært
- være
- BEST
- Bedre
- Beyond
- Biggest
- både
- merker
- bred
- virksomhet
- forretningsutvikling
- men
- by
- CAN
- forsiktig
- saken
- saker
- Sertifisert
- kjede
- kjeder
- utfordre
- utfordringer
- endring
- COM
- Felles
- samfunnet
- Selskaper
- komplekse
- kompleksiteten
- kompleksitet
- samsvar
- forsterket
- konsepter
- konklusjon
- Koble
- vurderer
- kontinuerlig
- Kostnad
- kunne
- kritisk
- avgjørende
- kunde
- Kundeservice
- Kundesuksess
- syklus
- dato
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- dedikert
- dyp
- dyp læring
- leverer
- leverer
- Etterspørsel
- avhengig
- utplassere
- utplasserings
- beskrivelse
- Til tross for
- detalj
- detaljer
- Utvikling
- forskjellig
- vanskelig
- Vanskelighetsgrad
- digitalt
- Digital Transformation
- sykdom
- diverse
- do
- ikke
- e
- hver enkelt
- effekt
- effekter
- slutt
- ende til ende
- engasjerende
- Ingeniørarbeid
- enorm
- sikre
- Enterprise
- bedrifter
- Hele
- spesielt
- etablere
- etc
- Eter (ETH)
- NOEN GANG
- stadig skiftende
- Hver
- utvikling
- eksempel
- ekspanderende
- erfaring
- ekspertise
- utforsker
- omfattende
- ekstremt
- stoffer
- fasetter
- FAIL
- FDA
- Figur
- Finn
- Fokus
- fokuserte
- fokusering
- Til
- skjemaer
- formuleringer
- funnet
- grunn
- frakt
- fra
- foran
- Front end
- funksjon
- funksjoner
- genererer
- Gi
- Go
- god
- Gral
- Grønn
- Vekst
- retningslinjer
- Ha
- å ha
- Helse
- helsetjenester
- tungt
- her.
- hi-tech
- Høy
- svært
- historisk
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- http
- HTTPS
- Hype
- i
- if
- Påvirkning
- gjennomføring
- implementeringer
- implementere
- implikasjoner
- viktigere
- umulig
- in
- I andre
- industri
- Initiative
- integrere
- integrert
- integrering
- Intelligens
- samhandle
- sammenhengende
- kryss
- inn
- inventar
- investering
- Investeringer
- involvert
- isolert
- IT
- DET ER
- jpg
- Hold
- nøkkel
- landskap
- stor
- leder
- Ledelse
- LÆRE
- læring
- Permisjon
- Led
- Nivå
- nivåer
- utnytte
- Life
- Livskunnskap
- i likhet med
- LINK
- oppført
- lite
- tapte
- maskin
- maskinlæring
- laget
- større
- gjøre
- GJØR AT
- ledelse
- styringssystem
- administrerende
- produksjon
- mange
- Master
- Saker
- modenhet
- nevnt
- minimere
- Gruvedrift
- bland
- modell
- modeller
- Overvåke
- mer
- mest
- må
- myriade
- Natur
- navigere
- Trenger
- behov
- nettverk
- Ny
- nisje
- note
- nå
- Målet
- forekomst
- of
- tilby
- Tilbud
- Office
- ofte
- on
- ONE
- bare
- Drift
- motsetning
- optimalisering
- or
- rekkefølge
- Annen
- ut
- utfall
- produksjon
- utenfor
- overser
- spesielt
- partnere
- Past
- pasient
- Betale
- utfører
- tillatelse
- Farma
- Farmasindustri
- Pharmaceutical
- bilde
- brikke
- piloter
- planlegging
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Point
- Post
- innlegg
- potensiell
- Praktisk
- praksis
- forutsi
- prediksjon
- gaver
- prioritering
- prioritering
- Problem
- prosess
- Prosessautomatisering
- innkjøp
- Produksjon
- programmer
- prosjekter
- bevis
- forplantning
- ordentlig
- utprøvd
- gi
- puslespillet
- raskt
- område
- Lese
- ekte
- reell verdi
- virkelig
- grunnen til
- motta
- regulert
- forskrifter
- regulatorer
- reguleringslandskap
- i slekt
- relevant
- rapporterer
- Krav
- Krever
- resiliens
- spenstig
- begrense
- Resultater
- retur
- avkastning
- inntekter
- omsetningsvekst
- ikke sant
- streng
- Risiko
- Robot prosessautomatisering
- robust
- Sør-Afrika
- regler
- samme
- Skala
- planlegging
- Vitenskap
- screening
- se
- velg
- senior
- tjeneste
- sett
- Del
- skift
- bør
- Vis
- Sigma
- signifikant
- enkelt
- SIX
- So
- noen
- kilde
- Rom
- spesifikk
- stable
- strategier
- Strategi
- sterk
- Struggle
- suksess
- slik
- levere
- forsyningskjeden
- Forsyningskjeder
- system
- Systemer
- takle
- tar
- ta
- Snakk
- Target
- lag
- lag
- tech
- Teknologi
- vilkår
- tekst
- Det
- De
- deres
- terapi
- terapi
- derfor
- Disse
- de
- ting
- denne
- til
- topp
- Tema
- berøre
- spore
- trading
- Transaksjonen
- Transform
- Transformation
- transformere
- Trender
- prøvd
- prøver
- typen
- ute av stand
- underliggende
- URL
- bruke
- Brukere
- vanligvis
- verdi
- variabel
- ulike
- leverandør
- veldig
- ønsker
- Vei..
- måter
- we
- når
- mens
- bred
- Bred rekkevidde
- bredere
- vil
- med
- uten
- ord
- Arbeid
- virker
- verre
- Feil
- ennå
- du
- Din
- zephyrnet