探索中国CIO人才现状 | 第三季调研报告
推动产业数字化转型,药企如何走好智能制造之路?
2022-07-18  来源:CIAPH 医药健康信息化联盟

纵观整个医药健康产业的发展,前沿技术在不断应用,而且能够看到的是生物科技与大数据、人工智能等新一代信息技术的深度融合,为医药健康行业的发展带来更多机会。如今我国医药行业发展进入转型升级关键期,通过数字化技术,实现制造企业的进一步创新,是广大药企提升创新研发能力、提高产品质量、降低运营成本、打造竞争优势的必经之路。以信息化数字化深度融合医药制造,是企业创新布局和优化转型升级的有效途径。

相对来说,我国的医药制造企业在数字化领域面临很多难点,生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段,未形成端到端集成,生产业务中的大量数据尚未被有效利用并指导整体生产过程。而智能制造的优势,恰好能革除行业的传统属性和既往短板,因此按照智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂的路径来进一步提升生产制造效率,实现智慧决策,才能实现药企的高质量发展。

2022年7月15日,CIAPH(医药健康信息化联盟)特别邀请到智能制造和供应链数字化领先药企和品牌供应商,成功举办“‘药’智能 数字化制造之路”专题线上研讨会,会议围绕“医药供应链转型、智能生产线打造、产供销协同”等专题,呈现了多个干货专题。

“药”智能-数字化制造之路-专题线上研讨会---副本

以下为各嘉宾观点的文字整理。

徐华林

徐华林 科伦制药信息总监

对于科伦药业来说,随着企业发展,产品结构、销售体系和供应链关系越来越复杂,给整个产供销体系带来了巨大挑战,因此企业制定了打造基于数据决策的供应链全链条(含销售计划、生产、质检、物料采购、供应)优化协同系统,实现企业内产供销一体化优化协同,未来打造科伦的“智慧决策大脑”,支撑科伦上下游产业链的优化协同的目标,应对市场的快速变化。

科伦制药信息总监徐华林表示:依托产供销智能协同平台,现阶段科伦药业已经实现了生产计划量自动计算,提高片区预测准确度;同时能够多基地高效协同,自动拉通内供需求、内委需求;并且能够自动识别积压物料,推荐最优生产方案等,通过智能化的制造,大大提升了生产制造的效率。

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柳骏 武汉爱民医药总工程师

在新冠疫情以及政策的影响下,促使中国制造必须以“质量为先”,品质驱动产业升级。就医药行业来说,工艺短板暴露出了我国医药产业供给侧的弊端。我国制药企业不但信息化建设滞后,而且很多企业现有管理模式相对落后,过度依赖员工的个人责任心;此外生产过程信息化集成度低,制约着药品生产过程中的人流、物流、信息流的全面受控管理。

针对这样的现状,药企要解决内控管理问题。武汉爱民医药总工程师柳骏谈到:“自动化、信息化、智能化解决方案是制药企业质量管控升级的唯一出路。智能制造是制药工业转型升级的必由之路。”医药工业智能制造应当以“提质增效、节能降耗、绿色制造”为目标,积极推进智能制造、两化融合的深度应用,从而推动制药企业制造模式的变革和转型升级。

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陈梦槐 唯智信息总裁

大健康行业在整体发展演进,推动医药物流不断转型升级,以移动医疗、云计算、大数据、物联网为代表的信息技术已经开始渗透到产业的各个环节,新型服务模式拉动企业数字化转型,医疗服务的数字化成为大势所趋。

伴随着新业态与新技术的涌现,医药行业智能制造发展可谓是前景广阔,具体表现在工业大数据价值加速提升;重视使用机器人与柔性化生产;普遍关注供应链动态管理,整合与优化;物联网和务联网在制造业作用中日益突出。

唯智信息总裁陈梦槐介绍说:唯智打造的以仓储管理为核心的医药制造集成模型,不但能够对医药供应链全过程原料追溯管理,同时能够赋能智能仓库协同运作,组成生态系统联盟,以提供集成的全球供应链可视化数据服务,有效帮助医药企业提升制造的效率。

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闻欣元 Commvault中国区资深售前顾问

除了制造与技术的深度融合,数据也是不可忽视的重要部分,制药企业对IT应用系统的依赖越来越重,IT应用系统中的数据已经成为企业的重要资产。但是很多制药企业仍然面临很多数据问题,例如没有统一的数据管理平台、没有数据长期保护策略、没有保证服务质量的有效手段等等。

对此,Commvault中国区资深售前顾问闻欣元介绍了数据保护的3-2-1-1黄金法则,即三个数据副本,两种媒介类型,一个异地存储和一个隔离站点。也介绍到Commvault全方位虚机环境保护方案、全方位数据库保护方案、全方位文档系统保护方案、多层级DR策略等优质解决方案,多技术实现行业的数据保护和数据管理,助力客户实现数据价值,加速企业数字化转型。

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从以上嘉宾的分享中能够看出,与传统生产模式相比较,智能制造具备稳健生产、灵活性强、响应速度快等优势,而且生物制药企业通过制造数字化,能够进一步提升产品的质量,降低管理和人力成本,以充分提升企业的竞争力。随着新型技术的深度应用,医药制造过程正在从依赖最终产品的质量控制,转向整个生产过程的质量保证方面取得持续进展。生产制造的整体过程将会产生大量的数据,而且其复杂性也将成为一个前所未有的挑战,如何进一步发挥智能制造和数据资产的巨大价值,值得每个业内同仁探索发现,从而为整个行业带来新的发展机遇。

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