Введение
Поскольку риски в цепочке поставок усиливаются с развитием клеточной и генной терапии и других сложных лекарственных средств, такие инновации, как виртуальное моделирование с использованием цифровых технологий, открывают новые возможности для оптимизации поставок этих деликатных биологических препаратов.
Технологии моделирования и отслеживание данных в режиме реального времени обещают новые, свежие идеи: от анализа исторических погодных условий на судоходных путях до достоверных оценок воздействия на устойчивое развитие, полезных при сравнении различных вариантов упаковки. Однако успешные технологии цифрового моделирования и предиктивной аналитики зависят от взаимодействия участников экосистемы, включая поставщиков логистических услуг, фармацевтические компании и поставщиков упаковки, для действительной оптимизации процесса доставки каждой партии биотехнологической продукции.
В этом кратком документе будут рассмотрены движущие силы экосистем цифрового моделирования, приведены примеры успешного применения цифрового моделирования в других отраслях, а также обсуждены проблемные места в современной холодильной цепочке поставок фармацевтической продукции, которые потенциально может устранить технология цифрового моделирования.
Три ключевых фактора развития цифровых экосистем
Вы, вероятно, встречали всё больше упоминаний о технологии цифрового моделирования. На первый взгляд, идея довольно проста. Как следует из названия, это виртуальные модели физических объектов или групп объектов в сети. Поскольку цифровыми объектами проще манипулировать, технология цифрового моделирования может использоваться для тестирования, моделирования, мониторинга, обслуживания и многих других практических задач.
Рост интереса к цифровым технологиям в различных отраслях можно объяснить совокупностью ряда факторов.
- Повсеместные датчики
Сигналы датчиков теперь можно встретить повсюду благодаря периферийным технологиям, цифровизации и технологиям Интернета вещей. Будь то датчики дорожного движения, оптимизирующие поток транспортных средств, или «разговаривающие» машины на заводах, датчики собирают и передают потоки данных для измерения положения, давления, температуры, силы, вибрации, влажности, пьезоэлектрического заряда и свойств жидкости.
Последствия для цифрового моделирования: Датчики позволяют захватывать подробные временные ряды реальных данных, что позволяет создавать гораздо более реалистичные модели, чем ограниченные данные, которые в настоящее время используются в системах автоматизированного проектирования (САПР). - Продолжающийся рост облаков
Публичное, частное и гибридное облако выступает в роли мощного объединяющего инструмента, собирая сигналы датчиков из любой точки мира и устраняя разрозненность корпоративных цепочек поставок и разрозненность разрозненных систем, на которые они опираются. К ним относятся системы управления складом, системы управления транспортировкой, системы управления жизненным циклом продукции, системы управления производством и CRM-системы. Облако является движущей силой интеграции, поскольку позволяет создавать цифровые уровни этой информации на общей основе.
Последствия для цифрового моделирования: Облако обеспечивает бесконечную масштабируемость, что позволяет расширять цифровые модели и обрабатывать растущие объёмы данных без необходимости вкладывать средства в дополнительную инфраструктуру. Облако также обеспечивает более широкий доступ из любой точки мира, а также более эффективный мониторинг и анализ в режиме реального времени — эти возможности становятся критически важными в условиях растущей вычислительной нагрузки на периферию сетей. - Технологии больших данных
Технологии сбора и сверхбыстрой обработки данных, необходимые для анализа потока новых цифровых сигналов, теперь широко доступны. В совокупности эти технологии способны устранить фрагментацию цепочек поставок, накопившуюся за последние четыре десятилетия.
Последствия для цифрового моделирования: Технологии больших данных обеспечивают более высокую точность за счет обработки большего объема данных, улучшенные возможности прогнозирования на основе выявления закономерностей и тенденций, а также экономию в масштабах всей системы за счет возможности моделировать и тестировать различные сценарии.
Технология цифрового моделирования продвигает другие отрасли
За последние 30 лет несколько отраслей стали движущей силой развития технологий цифрового моделирования, начиная с программного обеспечения для систем автоматизированного проектирования (САПР) и автоматизированного производства (АСУП). Благодаря большей доступности и удешевлению датчиков Интернета вещей, облачных технологий и технологий больших данных, барьеры для цифрового моделирования, симуляции и интеграции стремительно исчезают. Это особенно актуально для моделирования временных рядов. Именно в этой области – системном моделировании для прогнозирования возможных результатов – технологии цифрового моделирования могут обеспечить значительные преимущества по сравнению с существующими моделями.
В авиации,
Например, технология цифрового моделирования позволяет делать прогнозы относительно будущих характеристик самолета путем моделирования предстоящих событий, таких как погода или износ, на цифровом приложении двигателя и крыльев самолета.
В области возобновляемой энергии
Ветроэлектростанция может создать цифровую модель, чтобы определить, как углы и скорость ветра влияют на лопасти турбин. Кроме того, можно прогнозировать на основе исторических данных о выработке энергии, сколько энергии электростанция, вероятно, выработает в следующем квартале или в следующем году.
В управлении водными ресурсами,
Компании внедрили решения для цифрового моделирования, чтобы помочь коммунальным предприятиям и очистным сооружениям с ограниченным бюджетом моделировать сложные процессы для повышения эффективности. Эти цифровые модели, основанные на искусственных нейронных сетях, позволили коммунальным предприятиям по всему миру сократить потребление энергии на 10–30% и резко сократить количество азота и фосфора, используемого ежедневно.
Ускорение фармацевтической холодовой цепи с помощью технологии цифрового моделирования
Цифровые технологии обещают революционизировать фармацевтическую холодовую цепь, предлагая захватывающие возможности для оптимизации процессов, повышения прозрачности отгрузок и принятия упреждающих решений. Вот как цифровое моделирование может преобразовать холодовую цепь:
Оптимизация сложной логистики
Цифровые возможности позволяют виртуально моделировать производственные линии, транспортные пути и доступность контейнеров, что способствует точному и адаптивному планированию для эффективной транспортировки лекарств от производителей к пациентам, сокращает потенциальные задержки и обеспечивает более плавное и точное планирование.
Повышение осведомленности сети
Интегрируя данные всех участников фармацевтической холодовой цепи, цифровое моделирование устраняет несоответствия и неэффективность. Имея доступ к актуальным стандартным операционным процедурам, информации о маршрутах доставки и наличии контейнеров, каждый участник работает с точной информацией.
Использование исторических тенденций
Технология цифрового моделирования упрощает анализ исторических данных, помогая находить оптимальные места для размещения контейнеров и сокращать сроки их выполнения. Этот проактивный подход гарантирует, что контейнеры всегда будут в нужном месте в нужное время.
Мониторинг отгрузок в режиме реального времени
Благодаря мониторингу перевозок в режиме реального времени и возможностям прогнозирования на основе искусственного интеллекта технология цифрового моделирования позволяет заинтересованным сторонам предвидеть и устранять потенциальные отклонения до того, как они произойдут, гарантируя сохранность полезных грузов на протяжении всей перевозки.
Развитие проактивного сотрудничества
Его способность предоставлять точные наборы данных, основанные на технологии цифрового моделирования, позволяет заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения. В то же время, интеграция предиктивной аналитики позволяет определять оптимальные маршруты и пути доставки на основе исторических данных, повышая эффективность по всем направлениям и гарантируя, что жизненно важные лекарственные препараты будут доставлены пациентам в нужное время и в нужное место.
Подключение к благотворному циклу
Для поставщиков логистических услуг технологии цифрового моделирования позволяют прогнозировать результаты бронирования или отказа от бронирования в конкретном порту или на конкретной полосе воздушного движения с учётом исторических данных. Сегодня эти решения в значительной степени основаны на опыте и небольших массивах данных. По-настоящему систематической основы для принятия решений не существует. Именно здесь будет применяться значительная часть этих аналитических данных.
На практике, когда реальные данные о производительности всех участников экосистемы используются для моделирования виртуальной холодовой цепи, становится возможным эффективный цикл улучшений и преимуществ. Эти преимущества включают:
- Более высокая эффективность работы
- Более широкое повторное использование контейнеров
- Лучшие результаты для пациентов
- Лучшее качество и соответствие требованиям
- Более высокая точность за счет оптимизации контейнеров для конкретного продукта и варианта использования пути доставки
По мере развития технологий и по мере того, как руководители фармацевтических компаний ставят вопросы, на которые им сложно ответить с помощью существующих решений, быстро разрабатываются архитектурные модели, призванные ответить на них. По этим и многим другим причинам технологии цифрового моделирования справедливо называют «необратимым рыночным переходом». Этот переход настоятельно рекомендуется осуществить всем участникам фармацевтической холодовой цепи.
Чтобы узнать больше о том, как вы можете воспользоваться услугами CSafe, Связаться.
Ближайший к вам торговый представитель готов помочь вам максимально увеличить эффективность жизненно важных терапевтических средств.