制藥行業正處于一個關鍵轉折點，為了應對復雜藥物研發與制造的挑戰，向基于AI的技術轉型不僅是可取的，而且是必不可少的。

制藥行業的未來取決于其能否擁抱數字化轉型，并利用AI的力量來簡化運營流程、增強問題解決和根本原因分析能力、推動持續改進以及在制藥監管和合規環境中降低風險。

制藥行業的AI驅動未來

預計AI將為制藥行業帶來每年600億至1100億美元的經濟價值，這種未被充分挖掘的潛力主要源于AI在藥物全生命周期中提高生產力的能力，能夠根據復雜流程和操作工作流程量身定制，并且更容易根據用戶需求進行個性化的數字工具將是關鍵。

制藥行業預計在未來五年內將投資45億美元用于其數字化轉型計劃，數字化轉型的焦點將放在優化運營、提高生產力和提升質量上。原材料轉化成本將降低，交付的可靠性將提高。

然而，由于數據質量問題、高昂的連接性和維護挑戰，以及監管復雜性，并非所有AI計劃都能達到預期效果。如果AI計劃不考慮企業人員的需要，或者不與現有工作流程集成，那么就不可能取得成功，AI帶來的最有價值收益可能來自于人員的賦能以及利用增強的數據分析、知識管理和輔助決策。

數據解放的關鍵

在制藥制造中，關鍵數據往往被隔離在支持生產的多個系統中，如制造執行系統(MES)、歷史數據系統或實驗室信息管理系統(LIMS)，數據還隱藏在諸如交接記錄和維護日志等非結構化來源中，這些數據孤島導致信息碎片化，阻礙了信息的透明度和可訪問性，幾乎不可能在正確的時間將正確的信息傳遞給正確的人。

制造設施從自動化傳感器和人工生成的記錄(如交接記錄、合規報告等)中產生大量數據，然而，這些有價值的信息中的大部分仍然隱藏或難以訪問，導致效率低下和機會錯失。如果員工能夠找到這些信息，他們可能需要花費數小時在多個數據源中搜索與當前問題或任務相關的信息。

然而，AI可以通過從交接記錄、維護日志和其他結構化與非結構化數據源中提取數據，幫助將隱藏的制藥運營信息帶到表面。利用自然語言處理和機器學習，人們可以用普通語言提問，并在幾秒鐘內而不是幾分鐘或幾小時內獲得最相關的結果，這大大提高了效率和有價值信息的可訪問性。

解鎖歷史知識

許多制造問題都有歷史先例，但解決方案往往隱藏在非結構化記錄中，或者在有經驗的工人退休或離職時丟失。進行知情根本原因分析和快速問題解決所需的深厚機構知識往往分散或缺失。這導致問題解決延遲，因為員工必須花費數小時搜索相關信息，或者每次遇到問題時都重新開始。

AI驅動的工具可以遍歷過去的記錄和數據，以識別可以告知當前問題的歷史先例。利用這些數據，它可以建議潛在的根本原因，并通過AI遍歷類似過去事件的能力提出潛在解決方案，以進行更好的決策。生產團隊可以迅速恢復正常運營。該技術將直接鏈接到相關記錄和事件，以便員工可以確切地看到發生了什么、涉及了誰、最可能的根本原因以及所采取行動的影響。

建立持續改進的文化

AI是制藥制造中持續改進(CI)的強大驅動力，使團隊能夠主動識別效率、質量和性能提升的機會。AI應用程序可以通過實時捕獲關鍵知識、促進團隊內部和團隊之間的溝通以及提供人們做出更有效運營決策所需的信息，來促進CI。

AI通過提供增強的決策能力來支持持續改進。數據驅動的見解幫助團隊使用實時數據做出更快、更明智的決策。當AI應用程序捕獲相關知識時，可以實現簡化的知識共享，使所有層級的管理者都能訪問有價值的信息。通過整合數據和自動化通信，可以實現改進的協作。AI加強了跨班次和部門的團隊合作和信息流動。

在持續改進的框架下，是對流程的持續優化。AI隨著時間的推移分析工作流程模式和瓶頸，發現生產質量中持續改進的機會。數據驅動的問題解決可以對制藥公司的盈利能力產生重大影響。例如，AI從過去的經驗中揭示出可操作的見解，使根本原因分析更快、更有效，問題解決也更高效。

賦予人類與AI協作的能力

為了使AI工具推動持續改進，它們需要根植于使用它們的人的實際需求和工作流程中。制藥制造的下一個發展階段是工業5.0，它強調人與機器之間的協作。

工業5.0是從工業4.0的自然演進，其中自動化和數據管理與人類專業知識相結合。這種人與技術的共生關系使人類能夠成為創造性的大腦，從而做出更快、更具創新性的決策。

當AI工具被設計為支持員工的任務和決策時，它們能夠賦予團隊更智能的工作方式、更快的適應速度以及可持續的持續改進文化。通過指出AI可以快速產生影響的特定領域，如根本原因分析、預測性維護或知識管理，可以在保持企業推廣可管理性的同時實現即時價值。仔細規劃推廣過程，重點關注培訓和制定堅實的采用計劃，將使過渡更加順利，并鼓勵長期使用。制藥行業邁向AI驅動的未來的旅程需要一種特定的策略，即關注以人為本的方法，并提供持續改進。