IA nella catena di fornitura farmaceutica: migliorare la logistica e la gestione dell'inventario

Man mano che l’industria farmaceutica diventa sempre più saturata, la necessità di soluzioni innovative si fa più pressante. L’intelligenza artificiale (AI) è emersa come una soluzione promettente per molti problemi. Dall’identificazione dei candidati farmaci e dall’ottimizzazione dei processi produttivi alla semplificazione della documentazione e delle sottomissioni regolatorie, l’AI ha mostrato applicazioni particolarmente promettenti in tutte le aree dell’industria farmaceutica — compresa la catena di fornitura farmaceutica.

Catena di fornitura alimentata dall’AI la gestione ha diversi vantaggi: Può migliorare la logistica, la previsione della domanda, la gestione dell’inventario, la visibilità della supply chain e il controllo qualità. Può anche accelerare la distribuzione dei prodotti e ridurre i costi. In sintesi, l’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche sembra essere una soluzione di cui la maggior parte delle aziende farmaceutiche ha bisogno. Ma in che modo esattamente l’AI può contribuire a realizzare tanti vantaggi? Come può essere implementata per migliorare la logistica?

Il ruolo dell’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche

Migliorare la previsione della domanda e la gestione dell’inventario

I modelli di AI possono analizzare dati storici e tendenze stagionali per prevedere la domanda per i prossimi trimestri. Queste previsioni possono essere utilizzate per ottimizzare i livelli di inventario in tutti i centri di distribuzione, per garantire l’assenza di rotture di stock o perdite di prodotto. Inoltre, le previsioni possono essere impiegate per definire obiettivi o tempistiche di produzione, riducendo gli sprechi e i tempi di giacenza.

Aumentare la visibilità e la tracciabilità della supply chain

La catena di fornitura farmaceutica è una rete complessa di partner, fornitori e distributori. I sistemi di tracciamento alimentati dall’AI e le tecnologie di tracciamento appropriate possono essere integrati nella supply chain per monitorare il movimento sia delle materie prime sia dei farmaci. Tali sistemi possono inoltre aumentare la trasparenza della catena di fornitura, prevenendo la possibilità di introduzione di contraffazioni e migliorando la fiducia tra tutti i partner.

Migliorare la logistica e la distribuzione

I modelli di AI e l’analisi predittiva possono anche migliorare la logistica e la distribuzione dei prodotti ottimizzando i percorsi e i programmi di consegna. Tali implementazioni ridurranno i costi di trasporto e i ritardi e garantiranno la consegna puntuale dei materiali. Le tecnologie abilitate all’Internet of Things (IoT) possono migliorare la logistica della cold chain consentendo il monitoraggio continuo delle condizioni ambientali durante il trasporto e lo stoccaggio, il che permetterà all’azienda di garantire l’integrità dei farmaci sensibili all’ambiente.

Mitigazione delle interruzioni

Cambiamenti imprevisti come ritardi dei fornitori, carenze di materie prime e perfino chiusure stradali possono interrompere l’intera supply chain. Gli strumenti di analisi predittiva alimentati dall’AI possono essere utilizzati per identificare rischi potenziali e sviluppare soluzioni alternative. Per esempio, se un fornitore è privo di una determinata materia prima, i modelli di AI possono individuare fornitori potenziali che potrebbero fornirla. I modelli di AI possono anche simulare scenari di interruzione e sviluppare piani di emergenza, migliorando la resilienza della supply chain e riducendo i tempi di inattività operativi e i rischi.

Prevenzione delle frodi

Possono essere integrati sistemi di autenticazione alimentati dall’AI per prevenire le frodi. Algoritmi come blockchain possono verificare i numeri di serie o i dettagli dell’imballaggio in ogni fase della supply chain. Di conseguenza, se vengono identificati farmaci contraffatti più avanti nella catena di fornitura, essi possono essere facilmente tracciati fino alla fonte. Questi sistemi possono monitorare la supply chain per irregolarità e deviazioni non autorizzate, che possono essere verificate per assicurarsi che non vi siano tentativi di frode.

Questi sono solo cinque casi di utilizzo dell’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche. Man mano che sempre più aziende comprendono i vantaggi delle catene di fornitura alimentate dall’AI, saranno inevitabilmente portate a trovare nuovi casi d’uso che apporteranno benefici a loro stesse e all’intero settore.

Tecnologie AI nelle catene di fornitura farmaceutiche

Diverse tecnologie AI sono già state sviluppate e implementate nelle supply chain farmaceutiche, e stanno mostrando risultati promettenti. Ecco alcuni strumenti popolari alimentati dall’AI che le aziende farmaceutiche stanno implementando nelle loro supply chain:

Software SAP Integrated Business Planning

Il software SAP Integrated Business Planning è una soluzione cloud che consente agli utenti di svolgere varie attività. Permette all’utente di prevedere la domanda, collaborare nei processi di pianificazione e completare la pianificazione multilevel della supply chain utilizzando algoritmi alimentati dall’AI. Le sue funzionalità principali includono:

• Previsione e gestione della domanda (demand planning, advanced demand sensing e time-series analysis)
• Pianificazione della risposta e della fornitura (pianificazione multilevel, rough-cut planning)
• Pianificazione delle vendite e delle operazioni (simulazione e confronto di scenari, pianificazione in tempo reale e monitoraggio delle prestazioni)
• Pianificazione e ottimizzazione dell’inventario (inventory optimization, forecast error management e embedded analytics)

Kinaxis Maestro

Kinaxis Maestro (formerly RapidResponse) è una piattaforma di orchestrazione della catena di fornitura basata su AI che facilita processi decisionali intelligenti. Offre una vista digitale della catena di fornitura per mantenere tutti gli stakeholder sincronizzati. Maestro dispone di strumenti predittivi in grado di eseguire scenari, creare digital twin e catturare dati storici per il processo decisionale. Ha le seguenti funzionalità:

• Intelligenza decisionale: Utilizzando i dati disponibili e le analisi precedenti, Maestro fornisce raccomandazioni per il processo decisionale guidate da indicatori chiave di prestazione (KPI).
• Esecuzione di scenari: Queste simulazioni possono determinare l’effetto di una modifica sulla catena di fornitura dell’azienda, minimizzando il rischio prima di implementare qualsiasi cambiamento.
• Automazione: Automatizza le attività, migliorando la reattività e l’efficienza dell’azienda.

Piattaforma aziendale Blue Yonder per la supply chain

Rilevanti aziende farmaceutiche come Bayer utilizzano la Blue Yonder Enterprise Supply Chain Platform. La piattaforma mira ad aumentare la visibilità lungo la catena di fornitura e fornisce soluzioni di AI e machine learning per pianificazione ed esecuzione. Può essere utilizzata per varie applicazioni:

• Può essere utilizzata per gestire la logistica della catena del freddo.
• Può essere impiegata per l’ottimizzazione delle consegne, come l’ottimizzazione dei percorsi e degli orari di consegna.

Chi c’è già?

Diverse aziende hanno già adottato l’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche. Ecco due colossi farmaceutici che sono già entrati nel campo:

• Novo Nordisk ha implementato modelli di previsione della domanda basati su AI per migliorare la propria catena di fornitura. Questa implementazione ha portato a una riduzione del 50% degli errori di previsione e a un risparmio stimato di 20 milioni di dollari all’anno.
• AstraZeneca utilizza modelli di AI e ML per ottimizzare la sua gestione dell’inventario. Possono prevedere le variazioni della domanda e i livelli di inventario, il che ha ridotto i loro costi di giacenza dell’inventario del 40%.

Cosa frena gli altri? Sfide dell’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche

Sfortunatamente, implementare l’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche non è molto semplice. Le aziende farmaceutiche devono superare delle sfide per implementare strumenti di catena di fornitura basati su AI per migliorare la logistica. Alcune delle sfide più importanti sono:

Sfide legate ai dati

La mancanza di dati storici e completi limita l’efficacia dei modelli. Inoltre, i dati sono generalmente ottenuti da molteplici stakeholder e sono di natura diversa, rendendo la creazione di una pipeline di dati unificata complessa e costosa.

Sfide finanziarie

Sviluppare e distribuire algoritmi di AI è costoso, e le aziende farmaceutiche piccole e medie potrebbero non avere le risorse per implementare sistemi avanzati. Inoltre, i sistemi di AI richiedono monitoraggio e aggiornamenti continui, il che aumenta i costi operativi.

Sfide etiche e regolatorie

Le aziende farmaceutiche devono affrontare varie preoccupazioni nella gestione dei dati, come la privacy dei dati e i rischi di cybersecurity. Devono inoltre garantire che le loro pratiche sui dati siano conformi alle linee guida regolatorie.

Conclusione

L’AI sta lentamente trovando applicazioni promettenti nelle catene di fornitura farmaceutiche. Molte aziende importanti, come Novo Nordisk e AstraZeneca, hanno già implementato strumenti e soluzioni AI per semplificare la gestione della catena di fornitura, e molte altre stanno esplorando lo stesso percorso. Tuttavia, l’implementazione dell’AI è ancora ostacolata da tre sfide significative che le aziende devono superare singolarmente per distribuire i loro modelli di AI. Queste sono sfide finanziarie, sfide regolatorie ed etiche e sfide legate ai dati. Fortunatamente, esiste un forte incentivo a risolvere questi problemi: la gestione della catena di fornitura basata su AI può ridurre significativamente i costi e aumentare i profitti migliorando la logistica. Pertanto, nel prossimo futuro potremmo vedere molte aziende farmaceutiche implementare l’AI.

FAQ

1. Quali sono i benefici dell’AI nelle catene di fornitura farmaceutiche?

L’AI può migliorare la logistica, la previsione della domanda, la gestione dell’inventario e la visibilità della catena di fornitura, permettendo alle aziende farmaceutiche di tracciare i loro prodotti lungo tutta la catena di fornitura.

2. L'IA può essere utilizzata per prevenire l'infiltrazione di farmaci contraffatti?

Le tecnologie basate sull'IA possono essere utilizzate per prevenire l'infiltrazione di farmaci contraffatti. In caso di scambi, gli algoritmi di IA possono monitorare possibili deviazioni per identificare il punto di infiltrazione.

3. Perché non tutte le aziende farmaceutiche possono implementare soluzioni di IA?

L'implementazione dell'IA nelle aziende farmaceutiche è complessa a causa di requisiti normativi rigorosi, problemi di qualità e sicurezza dei dati e vincoli finanziari.