Det här inlägget har redan lästs 751 gånger!
Hur man undviker de vanligaste fallgroparna med att implementera AI och hur man säkerställer att ditt initiativ levererar verkligt och betydande värde snabbt
Konstgjord intelligens (AI), i alla dess olika former erbjuder uppenbarligen ett enormt potentiellt värde för hälso- och sjukvårds- och läkemedelsföretag, när de förändrar sina leveranskedjor. Men utan en robust strategi, korrekt implementering och rigorös prioritering av användningsfall med högt värde i produktionen går det mesta av detta värde förlorat.
Alltför ofta flödar AI-implementeringar ut, med lite att visa när det gäller affärsvärde. Eller om de levererar värde inom något nischområde är de svåra att skala över hela företaget och handelspartner, för att verkligen förändra leveranskedjan.
De fyra främsta utmaningarna med att implementera AI i sjukvård och läkemedelsförsörjningskedjor Klicka att tweet
Den här artikeln utforskar de praktiska utmaningarna att vara medveten om när man implementerar AI i läkemedelsförsörjningskedjor. I rapporten jag länkar till i slutet av den här artikeln delar jag en strategi i detalj som genererar hög avkastning snabbt, samtidigt som implementeringsoverhead och risk minimeras.
På grund av den mycket sammanlänkade karaktären hos läkemedels- och hälsovårdsförsörjningskedjorna, är framgång avgörande av att ha en underliggande nätverksplattform som tar hänsyn till komplexiteten och mångskiktskaraktären hos sådana försörjningskedjor.
Vanliga utmaningar och fallgropar med AI i läkemedelsförsörjningskedjor
Var går de flesta hälso- och life science-företag fel när de försöker distribuera AI i sina leveranskedjor? Att ha varit involverad i många implementeringar
1. Komplexa datalandskap och lärande av både tidigare och ny data
Detta är ett stort problem: Att försöka ta itu med problemet utan att en enda integrerad modell kan därför inte koppla ihop punkterna. Eller med andra ord, att inte ha community masterdata och ledningssystem.
Försörjningskedjan är en heterogen blandning av partners med en myriad av datamodeller som oftast inte pratar med varandra. Detta förvärras av komplexa integrationsstrukturer som gör det mycket svårt att spåra en transaktion över dess livscykel. Möjligheten att komma åt data utanför företaget eller, ännu viktigare, få tillstånd att se data som är relevanta för din handelsgemenskap, måste göras tillgänglig för alla typer av AI, t.ex. djupinlärning eller maskininlärningsalgoritmer.
Högpresterande AI-system bör kunna tillgodogöra sig tidigare trender och ständigt lära av ny data och stegvis justera resultatet. AI-system i försörjningskedjan bör inte anta en batchmodell där hela algoritmen för varje ny variabel eller datapunkt behöver en grundläggande förändring för att uppnå en motståndskraftig försörjningskedja.
Få AI att fungera i försörjningskedjor: Högpresterande AI-system bör kunna tillgodogöra sig tidigare trender och ständigt lära av ny data och stegvis justera resultatet. Klicka att tweet
2. Ständigt förändrade GxP-efterlevnadsriktlinjer och regelverk
Life science-industrin, och särskilt läkemedelsindustrin, är hårt reglerad och har starka efterlevnadskrav, såsom GCP (bra Klinisk Öva) och GMP (Good Manufacturing Practice). Dessa är specifika för formuleringar, terapiområden och geospecifika när det gäller analysregler och FDA-riktlinjer. För att göra saken värre fortsätter dessa regler att utvecklas. Detta kräver komplexa textutvinningsalgoritmer för att ta reda på processimplikationer av dessa ständigt föränderliga regler.
3. AI-användningsfall utöver back-office och hyperfokus på effektivitet
Medan många life science-företag har försökt implementera AI och RPA (robotic process automation) i sina backoffice-verksamheter, manifesteras det verkliga värdet av AI i att engagera användarna i front-end. Till exempel att utnyttja AI-algoritmer för att förutsäga terapier, förutsägelse av sjukdomsförekomst och autonom patientschemaläggning, i motsats till att begränsa AI till kundservice och produktivitetsrelaterade användningsfall.
Många läkemedelsföretag misslyckas, eller kan inte, rikta in sig på andra områden som intäktstillväxt, patientefterlevnad, risk, etc., och har ofta svårt att etablera affärscase för sådana områden.
4. Fokusera på resultat utan att beakta spridningseffekten av AI-ledt beslutsfattande
De flesta stora läkemedelsföretag har i bästa fall isolerade AI-piloter i arbete på utvalda områden som efterfrågeplanering, fraktoptimering, leverantörsscreening. Detta har lett till en rad bevis på koncept över de olika aspekterna av försörjningskedjan. Dessa projekt kämpar för att skala och är oförmögna att uppnå leveranskedjans heliga gral: motståndskraft. Denna utmaning är särskilt svår för läkemedelsindustrin, eftersom dess försörjningskedjor är starkt sammankopplade, från ände till ände och över nivåerna, med komplexa tillverkningsriktlinjer, och att nollställa en uppsättning nätverksomfattande målfunktioner är avgörande för implementeringen Framgång.
Var man ska fokusera för bättre avkastning på AI
Detta är ett brett och komplext ämne som jag bara kan beröra här, men jag ger detaljer i rapporten som listas i slutet av artikeln. För nu skulle jag vilja lämna dig med en viktig pusselbit som vi har funnit mycket användbar.
Mitt i allt prat och hype kring AI-tillämpningar i försörjningskedjan måste life science-varumärken vara försiktiga med att prioritera rätt användningsfall, och backas upp med den lämpliga data- och teknikstacken, så att de kan se verkliga och betydande resultat snabbt.
På One Network Enterprises (ONE) interagerar vi med ett brett utbud av life science-företag, alla på olika mognadsnivåer. Ändå vill de alla ha samma sak: En uppsättning användningsfall som ger den största avkastningen på investeringen.
För att uppnå det har vi funnit att det bästa sättet att göra det är genom att etablera ett "Value Office", ett dedikerat team fokuserat på värde (en funktion i skärningspunkten mellan kundframgång och värdeutveckling). Anledningen till att detta är så kritiskt är att de flesta användningsfallen inte är lokaliserade till en specifik silo i leveranskedjan. Vanligtvis är användningsfallen sammankopplade och har en effekt på flera nivåer kring kostnader, lager och servicenivåer. Value Office-teamet kan övervaka över funktioner och koppla ihop punkterna på ett sätt som lokaliserade team kommer att finna svårt för att inte säga omöjligt.
AI kan ha stor inverkan om du är medveten om fallgroparna och närmar dig AI med en beprövad strategi
Sammanfattningsvis innebär implementeringen av AI i läkemedelsförsörjningskedjor en myriad av utmaningar, som att hantera komplexa datalandskap, navigera i ständigt föränderliga regulatoriska landskap, utöka AI-applikationer bortom backoffice-verksamhet och ta hänsyn till de bredare implikationerna av AI- ledde beslutsfattandet. Dessa utmaningar kan dock lösas genom att prioritera rätt användningsfall, med stöd av lämplig data och teknologi. Företag bör sträva efter AI-system som kan integrera och lära av ny och historisk data, anpassa sig till ändrade regler och ge värde inom olika områden. Ett dedikerat "Value Office" kan vara nyckeln för att övervaka dessa komplexiteter, eftersom det kan säkerställa att AI-implementering tar hänsyn till den sammankopplade naturen hos försörjningskedjan och dess effekter på kostnad, lager och servicenivåer. Trots de potentiella fallgroparna, med rätt strategier och fokus, kan life science-företag uppnå betydande avkastning på sina AI-investeringar.
Och den rapporten jag nämnde, det kan du ladda ner det här.
Rekommenderade inlägg
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://supplychainbeyond.com/4-pitfalls-of-a8-in-healthcare-and-pharmaceutical-supply-chains/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- 250
- a
- förmåga
- Able
- tillgång
- Konto
- Uppnå
- tvärs
- anpassa
- adresserad
- justera
- anta
- AI
- AI-implementering
- AI inom hälsovård
- ai investeringar
- AI-system
- ai användningsfall
- Syftet
- algoritm
- algoritmer
- Alla
- redan
- an
- och
- vilken som helst
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- ÄR
- OMRÅDE
- områden
- runt
- array
- Artikeln
- AS
- At
- försök
- Författaren
- Automation
- autonom
- tillgänglig
- undvika
- medveten
- dragen tillbaka
- BE
- därför att
- varit
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- BÄST
- Bättre
- Bortom
- störst
- båda
- varumärken
- bred
- företag
- affärsutveckling
- men
- by
- KAN
- noggrann
- Vid
- fall
- Certifierad
- kedja
- kedjor
- utmanar
- utmaningar
- byte
- COM
- Gemensam
- samfundet
- Företag
- komplex
- komplexiteter
- Komplexiteten
- Efterlevnad
- compounded
- Begreppen
- slutsats
- Kontakta
- med tanke på
- kontinuerligt
- Pris
- kunde
- kritisk
- avgörande
- kund
- Kundservice
- Kundsucces
- cykel
- datum
- Beslutet
- Beslutsfattande
- dedicerad
- djup
- djupt lärande
- leverera
- levererar
- Efterfrågan
- beroende
- distribuera
- utplacera
- beskrivning
- Trots
- detalj
- detaljer
- Utveckling
- olika
- svårt
- Svårighet
- digital
- digital Transformation
- Sjukdom
- flera
- do
- inte
- e
- varje
- effekt
- effekter
- änden
- början till slut
- engagerande
- Teknik
- enorm
- säkerställa
- Företag
- företag
- Hela
- speciellt
- upprättandet
- etc
- Eter (ETH)
- NÅGONSIN
- ständigt föränderliga
- Varje
- utvecklas
- exempel
- expanderande
- erfarenhet
- expertis
- utforskar
- omfattande
- extremt
- tyger
- fasetter
- MISSLYCKAS
- FDA
- Figur
- hitta
- Fokus
- fokuserade
- fokusering
- För
- former
- formuleringar
- hittade
- foundational
- frakt
- från
- främre
- främre ände
- fungera
- funktioner
- genererar
- Ge
- Go
- god
- Gral
- Grön
- Tillväxt
- riktlinjer
- Har
- har
- Hälsa
- hälso-och sjukvård
- kraftigt
- här.
- hi-tech
- Hög
- höggradigt
- historisk
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- Men
- http
- HTTPS
- Hype
- i
- if
- Inverkan
- genomförande
- implementeringar
- genomföra
- implikationer
- viktigt
- omöjligt
- in
- I andra
- industrin
- Initiativ
- integrera
- integrerade
- integrering
- Intelligens
- interagera
- sammankopplade
- skärning
- in
- lager
- investering
- Investeringar
- involverade
- isolerat
- IT
- DESS
- jpg
- Ha kvar
- Nyckel
- liggande
- Large
- ledare
- Ledarskap
- LÄRA SIG
- inlärning
- Lämna
- Led
- Nivå
- nivåer
- hävstångs
- livet
- Livsvetenskap
- tycka om
- LINK
- Noterade
- liten
- förlorat
- Maskinen
- maskininlärning
- gjord
- större
- göra
- GÖR
- ledning
- ledningssystem
- hantera
- Produktion
- många
- Master
- Betyder Något
- förfall
- nämnts
- minimerande
- Gruvdrift
- Blanda
- modell
- modeller
- Övervaka
- mer
- mest
- måste
- myriad
- Natur
- navigerande
- Behöver
- behov
- nät
- Nya
- nisch
- Notera
- nu
- mål
- förekomst
- of
- erbjudanden
- Erbjudanden
- Office
- Ofta
- on
- ONE
- endast
- Verksamhet
- motsatt
- optimering
- or
- beställa
- Övriga
- ut
- utfall
- produktion
- utanför
- övervaka
- särskilt
- partner
- Tidigare
- Patienten
- Betala
- utför
- tillstånd
- Pharma
- Läkemedelsindustri
- Läkemedelsindustrin
- bild
- bit
- piloter
- planering
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Punkt
- Inlägg
- inlägg
- potentiell
- Praktisk
- praktiken
- förutse
- förutsägelse
- presenterar
- prioritering
- prioritering
- Problem
- process
- Processautomation
- upphandling
- Produktion
- Program
- projekt
- bevis
- förökning
- rätt
- beprövade
- ge
- pussel
- snabbt
- område
- Läsa
- verklig
- riktigt värde
- verkligen
- Anledningen
- motta
- reglerad
- föreskrifter
- regulatorer
- regelverk
- relaterad
- relevanta
- rapport
- Krav
- Kräver
- motståndskraft
- elastisk
- begränsa
- Resultat
- avkastning
- återgår
- intäkter
- omsättningstillväxt
- höger
- rigorös
- Risk
- Robot processautomation
- robusta
- rpa
- regler
- Samma
- Skala
- schemaläggning
- Vetenskap
- screening
- se
- välj
- senior
- service
- in
- Dela
- skifta
- skall
- show
- Sigma
- signifikant
- enda
- SEX
- So
- några
- Källa
- Utrymme
- specifik
- stapel
- strategier
- Strategi
- stark
- Kamp
- framgång
- sådana
- leverera
- leveranskedjan
- Försörjningskedjor
- system
- System
- tackla
- tar
- tar
- Diskussion
- Målet
- grupp
- lag
- tech
- Teknologi
- villkor
- text
- den där
- Smakämnen
- deras
- terapier
- terapi
- därför
- Dessa
- de
- sak
- detta
- till
- topp
- ämne
- Rör
- spåra
- Handel
- transaktion
- Förvandla
- Transformation
- omvandla
- Trender
- försökte
- försöker
- Typ
- oförmögen
- underliggande
- URL
- användning
- användare
- vanligen
- värde
- variabel
- olika
- leverantör
- mycket
- vill
- Sätt..
- sätt
- we
- när
- medan
- bred
- Brett utbud
- bredare
- kommer
- med
- utan
- ord
- Arbete
- fungerar
- sämre
- Fel
- ännu
- dig
- Din
- zephyrnet