Il futuro dell'industria farmaceutica è costituito da operazioni guidate dai dati.

L'industria farmaceutica è ancora all'inizio della digitalizzazione. Il lavoro digitale in combinazione con le tecnologie Big Data è la tendenza che deve essere implementata nell'industria ora. Questo articolo evidenzia i passi necessari per i manager per assicurare il futuro dell'industria farmaceutica.

Il mondo sta diventando sempre più digitale.

Viviamo in un mondo pieno di nuove tecnologie. Smartphone, sistemi di pagamento online, 5G e molto altro. Hanno tutti un impatto sulla nostra vita quotidiana, sia commerciale che personale. Specialmente nella situazione di pandemia globale in corso, siamo stati e continuiamo ad essere costretti a fare cambiamenti e ad adattarci rapidamente a queste nuove innovazioni tecnologiche.

I grandi dati sono la tendenza in arrivo nel settore farmaceutico.

Le industrie farmaceutiche e delle scienze della vita sono generalmente avanzate con le loro applicazioni e tecnologie. Per esempio, DeepMind, una società di Google, utilizza l'intelligenza artificiale per risolvere il problema del ripiegamento delle proteine. Applica tecnologie all'avanguardia per predire la struttura 3D di una proteina basata solo sulla sua sequenza genetica¹. Tuttavia, in termini di operazioni, l'intero settore è ancora in una fase iniziale di adozione delle nuove tecnologie. La ragione principale è il rigoroso ambiente normativo in cui operano le aziende farmaceutiche.
Le nuove tecnologie offrono molti vantaggi, specialmente nell'industria farmaceutica. Utilizzando le tecnologie digitali, le aziende farmaceutiche possono aumentare significativamente la trasparenza delle loro operazioni complessive. Con questo maggiore livello di visibilità, i dirigenti possono reagire molto più rapidamente ai cambiamenti, utilizzare la visibilità dei dati chiave per prendere decisioni su questioni critiche per il business, e quindi migliorare l'efficienza e l'efficacia complessiva dell'ambiente operativo. Le aziende che raccolgono, analizzano, raffinano e visualizzano tutti i loro dati saranno leader globali nel 21° secolo e sopravviveranno all'era della trasformazione digitale.
Secondo l'autore, le aziende farmaceutiche potrebbero iniziare a utilizzare le tecnologie Big Data per sviluppare metodi ed esperienze pratiche per ottenere intuizioni sui dati generati dal business quotidiano. Questa opinione è supportata da studi recenti. Questo articolo esaminerà più da vicino uno studio di McKinsey. Lo studio identifica quattro cambiamenti di paradigma nel modo in cui i dati potrebbero aiutare le aziende a migliorare la trasparenza e l'efficienza operativa²:

Cambio di paradigma sull'uso dei dati.

1. analisi prognostica in tempo reale.

La maggior parte delle aziende può estrarre i dati delle macchine. Tuttavia, l'esecuzione di analisi avanzate con questi dati è ancora rara a causa della mancanza di personale IT come scienziati di dati, ingegneri di dati e sviluppatori di software. Come primo passo, gli ingegneri dei dati dovrebbero costruire una pipeline di dati end-to-end tra le macchine e lo stoccaggio dei dati. Poi, gli scienziati dei dati applicano algoritmi avanzati per capire i modelli di macchine e dispositivi. La fase finale consiste in strumenti di analisi avanzata programmati da sviluppatori di software e utilizzati dai produttori per rilevare modelli e condividere informazioni con altre macchine. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per identificare i rischi e avvertire gli utenti in modo tempestivo. Con questo approccio, la domanda potrebbe essere meglio prevista e i rischi identificati prima e mitigati in modo proattivo prima che si verifichino guasti alle macchine o deviazioni dalle specifiche.³.

2. simulazione end-to-end del gemello digitale in produzione.

Un gemello digitale è una combinazione complessa di dati tecnici combinati per creare una rappresentazione tecnologica virtuale di un processo o prodotto fisico⁴. Da una prospettiva operativa, i gemelli digitali possono simulare il ciclo di produzione a livello di macchine, laboratori, fabbriche o un'intera rete di produzione. La simulazione in tempo reale permette poi alle aziende di fare ulteriori configurazioni o cambiamenti, come aggiungere macchine o cambiare il programma, per osservare le prestazioni prima di implementare questi aggiustamenti nel mondo reale. In questo modo, i manager degli impianti possono ottimizzare o riprogrammare i parametri per vedere come influisce sulla linea di produzione senza correre rischi.

3. ottimizzazione del processo.

Gli strumenti di automazione dei processi robotici sono in aumento per automatizzare e migliorare ulteriormente il lavoro di conoscenza e i processi amministrativi. Per esempio, i robot programmati possono semplificare la gestione della produzione e fornire una visibilità in tempo reale dei movimenti di magazzino automatizzando la creazione di ordini di prodotti⁵. Il controllo di qualità potrebbe usare algoritmi di apprendimento automatico, come il riconoscimento delle immagini, per contare il numero di pillole in ogni bottiglia, controllare ogni pillola per l'esatta dimensione e forma, o ispezionare la confezione per danni, e così via.⁶. Secondo gli autori, gli attuali algoritmi di riconoscimento delle immagini sono abbastanza accurati da tenere il passo con gli umani.

4. stoccaggio e distribuzione intelligente.

L'immagazzinamento è ancora oggi manuale e ad alta intensità di lavoro. Soprattutto nell'industria farmaceutica, dove gran parte della produzione viene esternalizzata e spostata in diversi paesi. Le innovazioni digitali nel magazzino e nella distribuzione stanno emergendo in grande stile. Una delle tecnologie promettenti è la RFID (Radio Frequency Identification). La RFID offre, per esempio, la possibilità di tracciare le medicine dalla produzione alla consegna. Ogni tag o marcatore RFID è attaccato al prodotto e programmato con un codice unico. Il codice unico viene inserito nei database delle aziende e può essere abbinato ad altri dati unici come la durata di conservazione. Tutte queste informazioni sono consolidate in un unico sistema ERP e possono fornire informazioni in tempo reale e trasparenza su ogni singolo prodotto. Inoltre, tutto lo scambio di dati può essere visualizzato e presentato al responsabile della produzione⁷.

Fattori di successo e rischi.

Le aziende dell'industria farmaceutica si trovano di fronte alla sfida di digitalizzare le loro operazioni per far fronte a situazioni più complesse e tenere il passo con i loro concorrenti in tutto il mondo. Hanno bisogno di sviluppare soluzioni non da soli, ma in coordinamento con i loro partner lungo l'intera catena del valore, poiché la tecnologia sta cambiando troppo velocemente per soddisfare gli standard tecnici quotidiani. Per affrontare questa sfida, le aziende devono essere abbastanza aperte al cambiamento e devono superare la resistenza dei dipendenti o delle organizzazioni che sono diventati troppo abituati ai processi e agli strumenti con cui hanno lavorato per molto tempo⁸.

La collaborazione e la sicurezza informatica sono fondamentali.

Ci sono fattori di successo che sono importanti per il processo di cambiamento. Le aziende devono iniziare con una chiara comprensione dell'ecosistema dei dati e delle tecnologie coinvolte. Hanno anche bisogno di avere le risorse giuste, sia esperti interni che risorse esterne, per sostenere un'implementazione sostenibile. Lavorare con partner esterni come istituti di ricerca, università o società di consulenza è la chiave per sviluppare soluzioni operative snelle end-to-end, dai concetti strategici all'implementazione dettagliata e al roll-out. Allo stesso tempo, le aziende dovrebbero anche considerare i rischi e le preoccupazioni. La più grande preoccupazione per le aziende farmaceutiche è la sicurezza informatica. I dirigenti del settore farmaceutico sono preoccupati per il rischio che gli hacker prendano il controllo delle risorse fisiche e dell'hardware. Inoltre, garantire la sicurezza dei dati, soprattutto per i dati sensibili come i prezzi, le prestazioni delle macchine o i contratti, è necessario e dovrebbe essere considerato prima di iniziare un'implementazione.

Quattro passi per i leader del settore farmaceutico verso la digitalizzazione.

Le aziende farmaceutiche dovrebbero iniziare la digitalizzazione il più presto possibile. Prima le aziende decidono di fare il cambiamento, maggiore è il loro vantaggio sui concorrenti.

Ci sono quattro passi con cui i leader potrebbero iniziare:

1. In primo luogo, il team operativo principale dovrebbe impegnarsi con gli esperti di dati per esplorare il panorama tecnologico e sviluppare una profonda comprensione delle opportunità di utilizzo dei dati per digitalizzare l'intero ecosistema operativo
   
2. Una volta che la tecnologia è in atto, le aziende dovrebbero definire una strategia di dati per i prossimi tre-cinque anni. Valutare la tecnologia disponibile e definire i casi aziendali che potrebbero far risparmiare costi operativi
   
3. In primo luogo, i concetti per i casi specifici di business devono essere testati. Poi i risultati devono essere valutati e si crea un concetto
   
4. I progetti di successo dovrebbero essere ampliati e diffusi in tutta l'azienda

Le aziende ben preparate sopravviveranno.

L'industria farmaceutica è all'inizio della digitalizzazione. Il lavoro digitale in combinazione con le tecnologie Big Data è la tendenza dell'innovazione per i prossimi decenni. Solo le aziende ben preparate saranno in grado di essere più agili e proattive, più efficienti in termini di costi e, soprattutto, con maggiore efficienza operativa, trasparenza e maturità.

Letteratura.

1. A.Senior (2020): AlphaFold: Using AI for scientific discovery, disponibile sotto: https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery, retrieval date 06.08.21
2. McKinsey (2018): Come i dati stanno cambiando il mondo delle operazioni farmaceutiche, disponibile sotto: https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/how-data-is-changing-the-pharma-operations-world, data di recupero 06.08.21
3. Exelpros (2020): Analisi predittiva nell'industria farmaceutica: casi d'uso chiave https://xcelpros.com/predictive-analytics-in-the-pharmaceutical-industry-key-use-cases/, data di recupero 06.08.21
4. R.King (2019): Un'introduzione ai gemelli digitali, https://www.rowse.co.uk/blog/post/an-introduction-to-digital-twins, data di recupero 06.08.21
5. UiPath: soluzioni di automazione per la produzione, https://www.uipath.com/solutions/industry/manufacturing-automation, recupero data 06.08.21
6. Kantify: applicazioni AI in pharma e biotech, https://www.kantify.com/insights/ai-applications-in-pharma-and-biotech, data di recupero 06.08.21
7. PwC, Digitization in pharma, https://www.strategyand.pwc.com/gx/en/insights/2016/digitization-in-pharma/digitization-in-pharma.pdf, data di recupero 06.08.21
8. RARain: Evoluzione del settore farmaceutico e sanitario, come la RFID sta stabilendo lo standard nella sicurezza, conformità e logistica, https://rfrain.itsupportme.by/blog-posts/evolving-pharma-and-healthcare-how-rfid-is-setting-the-standard-in-safety-compliance-and-logistics/, data di recupero 06.08.21.