制药行业的未来取决于其能否拥抱数字化转型，并利用AI的力量来简化运营流程、增强问题解决和根本原因分析能力、推动持续改进以及在制药监管和合规环境中降低风险。

制药行业的AI驱动未来

预计AI将为制药行业带来每年600亿至1100亿美元的经济价值，这种未被充分挖掘的潜力主要源于AI在药物全生命周期中提高生产力的能力，能够根据复杂流程和操作工作流程量身定制，并且更容易根据用户需求进行个性化的数字工具将是关键。

制药行业预计在未来五年内将投资45亿美元用于其数字化转型计划，数字化转型的焦点将放在优化运营、提高生产力和提升质量上。原材料转化成本将降低，交付的可靠性将提高。

然而，由于数据质量问题、高昂的连接性和维护挑战，以及监管复杂性，并非所有AI计划都能达到预期效果。如果AI计划不考虑企业人员的需要，或者不与现有工作流程集成，那么就不可能取得成功，AI带来的最有价值收益可能来自于人员的赋能以及利用增强的数据分析、知识管理和辅助决策。

数据解放的关键

在制药制造中，关键数据往往被隔离在支持生产的多个系统中，如制造执行系统(MES)、历史数据系统或实验室信息管理系统(LIMS)，数据还隐藏在诸如交接记录和维护日志等非结构化来源中，这些数据孤岛导致信息碎片化，阻碍了信息的透明度和可访问性，几乎不可能在正确的时间将正确的信息传递给正确的人。

制造设施从自动化传感器和人工生成的记录(如交接记录、合规报告等)中产生大量数据，然而，这些有价值的信息中的大部分仍然隐藏或难以访问，导致效率低下和机会错失。如果员工能够找到这些信息，他们可能需要花费数小时在多个数据源中搜索与当前问题或任务相关的信息。

然而，AI可以通过从交接记录、维护日志和其他结构化与非结构化数据源中提取数据，帮助将隐藏的制药运营信息带到表面。利用自然语言处理和机器学习，人们可以用普通语言提问，并在几秒钟内而不是几分钟或几小时内获得最相关的结果，这大大提高了效率和有价值信息的可访问性。

解锁历史知识

许多制造问题都有历史先例，但解决方案往往隐藏在非结构化记录中，或者在有经验的工人退休或离职时丢失。进行知情根本原因分析和快速问题解决所需的深厚机构知识往往分散或缺失。这导致问题解决延迟，因为员工必须花费数小时搜索相关信息，或者每次遇到问题时都重新开始。

AI驱动的工具可以遍历过去的记录和数据，以识别可以告知当前问题的历史先例。利用这些数据，它可以建议潜在的根本原因，并通过AI遍历类似过去事件的能力提出潜在解决方案，以进行更好的决策。生产团队可以迅速恢复正常运营。该技术将直接链接到相关记录和事件，以便员工可以确切地看到发生了什么、涉及了谁、最可能的根本原因以及所采取行动的影响。

建立持续改进的文化

AI是制药制造中持续改进(CI)的强大驱动力，使团队能够主动识别效率、质量和性能提升的机会。AI应用程序可以通过实时捕获关键知识、促进团队内部和团队之间的沟通以及提供人们做出更有效运营决策所需的信息，来促进CI。

AI通过提供增强的决策能力来支持持续改进。数据驱动的见解帮助团队使用实时数据做出更快、更明智的决策。当AI应用程序捕获相关知识时，可以实现简化的知识共享，使所有层级的管理者都能访问有价值的信息。通过整合数据和自动化通信，可以实现改进的协作。AI加强了跨班次和部门的团队合作和信息流动。

在持续改进的框架下，是对流程的持续优化。AI随着时间的推移分析工作流程模式和瓶颈，发现生产质量中持续改进的机会。数据驱动的问题解决可以对制药公司的盈利能力产生重大影响。例如，AI从过去的经验中揭示出可操作的见解，使根本原因分析更快、更有效，问题解决也更高效。

赋予人类与AI协作的能力

为了使AI工具推动持续改进，它们需要根植于使用它们的人的实际需求和工作流程中。制药制造的下一个发展阶段是工业5.0，它强调人与机器之间的协作。

工业5.0是从工业4.0的自然演进，其中自动化和数据管理与人类专业知识相结合。这种人与技术的共生关系使人类能够成为创造性的大脑，从而做出更快、更具创新性的决策。

当AI工具被设计为支持员工的任务和决策时，它们能够赋予团队更智能的工作方式、更快的适应速度以及可持续的持续改进文化。通过指出AI可以快速产生影响的特定领域，如根本原因分析、预测性维护或知识管理，可以在保持企业推广可管理性的同时实现即时价值。仔细规划推广过程，重点关注培训和制定坚实的采用计划，将使过渡更加顺利，并鼓励长期使用。制药行业迈向AI驱动的未来的旅程需要一种特定的策略，即关注以人为本的方法，并提供持续改进。

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