Introduzione
Poiché i rischi per la catena di fornitura si intensificano con l'aumento delle terapie cellulari e geniche e di altri medicinali complessi, innovazioni come la modellazione virtuale con tecnologie digitali offrono nuove opportunità per ottimizzare le spedizioni di queste delicate terapie biologiche.
La tecnologia di simulazione e il monitoraggio dei dati in tempo reale promettono nuove prospettive, dall'analisi delle rotte di spedizione dei modelli meteorologici storici a stime credibili dell'impatto sulla sostenibilità, utili per confrontare diverse opzioni di imballaggio. Tuttavia, il successo della tecnologia di modellazione digitale e dell'analisi predittiva dipende dalla collaborazione sui dati tra gli attori dell'ecosistema, inclusi fornitori di servizi logistici, aziende farmaceutiche e fornitori di imballaggi, per ottimizzare realmente le modalità di spedizione di ogni spedizione di prodotti farmaceutici.
Questo breve white paper esaminerà le forze che guidano gli ecosistemi di modellazione digitale, presenterà esempi di successi nella modellazione digitale in altri settori e discuterà i punti critici dell'attuale catena del freddo per la spedizione di prodotti farmaceutici che la tecnologia di modellazione digitale potrebbe potenzialmente alleviare.
Tre fattori chiave degli ecosistemi digitali
Probabilmente avrete visto sempre più riferimenti alla tecnologia di modellazione digitale. In apparenza, l'idea è relativamente semplice. Come suggerisce il nome, si tratta di modelli virtuali di oggetti fisici o gruppi di oggetti in una rete. Poiché gli oggetti digitali sono più facili da manipolare, la tecnologia di modellazione digitale può essere utilizzata per test, simulazioni, monitoraggio, manutenzione e molte altre attività pratiche.
L'aumento dell'interesse per la tecnologia digitale in tutti i settori industriali è dovuto a una concomitanza di fattori.
- Sensori onnipresenti
I segnali generati dai sensori sono ormai ovunque grazie alla connettività edge, alla digitalizzazione e alle tecnologie IoT. Che si tratti di sensori di traffico che ottimizzano il flusso di veicoli o di macchine che "parlano" nelle fabbriche, i sensori catturano ed emettono flussi di dati per misurare posizione, pressione, temperatura, forza, vibrazioni, umidità, carica piezoelettrica e proprietà dei fluidi.
Implicazioni per la modellazione digitale: I sensori consentono di acquisire serie temporali di dati reali estremamente dettagliate, consentendo una modellazione molto più realistica rispetto ai dati limitati attualmente utilizzati nella progettazione assistita da computer (CAD). - La continua ascesa del cloud
Il cloud pubblico, privato e ibrido funge da potente unificatore, estraendo segnali basati su sensori da ogni angolo del pianeta e abbattendo i silos nelle supply chain aziendali e nei diversi sistemi su cui si basano. Questi includono sistemi di gestione del magazzino, sistemi di gestione dei trasporti, sistemi di gestione del ciclo di vita del prodotto, sistemi di esecuzione della produzione e sistemi CRM. Il cloud è una forza trainante per l'integrazione perché consente di costruire livelli digitali di queste informazioni su una base comune.
Implicazioni per la modellazione digitale: Il cloud offre una scalabilità infinita, che consente ai modelli digitali di espandersi e gestire quantità crescenti di dati senza dover investire in infrastrutture aggiuntive. Il cloud consente inoltre un maggiore accesso da qualsiasi luogo, nonché un monitoraggio e un'analisi in tempo reale migliori, entrambe funzionalità cruciali man mano che l'elaborazione si sposta sempre più ai margini delle reti. - Tecnologie dei Big Data
Le tecnologie di acquisizione dati e di elaborazione ultraveloce necessarie per generare insight dal flusso di nuovi segnali digitali sono ormai ampiamente disponibili. Nel loro insieme, queste tecnologie sono in grado di eliminare la frammentazione della supply chain accumulata negli ultimi quattro decenni.
Implicazioni per la modellazione digitale: Le tecnologie Big Data stanno favorendo una maggiore accuratezza basata sull'acquisizione di una maggiore quantità di dati, migliori capacità predittive basate sull'identificazione di modelli e tendenze e risparmi a livello di sistema basati sulla capacità di simulare e testare diversi scenari.
La tecnologia di modellazione digitale fa progredire altri settori
Diversi settori hanno guidato l'evoluzione della tecnologia di modellazione digitale negli ultimi 30 anni, a partire dai software di progettazione assistita da computer (CAD) e produzione assistita da computer (CAM). Con la maggiore disponibilità, e a costi inferiori, di sensori IoT, del cloud e delle tecnologie big data, le barriere alla modellazione, alla simulazione e all'integrazione digitale stanno rapidamente scomparendo. Ciò è particolarmente vero per quanto riguarda la modellazione e la simulazione di serie temporali. È in particolare in quest'area – la simulazione a livello di sistema per prevedere possibili risultati – che la tecnologia di modellazione digitale può offrire vantaggi significativi rispetto ai modelli attuali.
Nell'aviazione,
Ad esempio, la tecnologia di modellazione digitale consente di fare previsioni future sulle prestazioni di un aereo simulando eventi imminenti, come condizioni meteorologiche o usura, su un'applicazione digitale del motore e delle ali dell'aereo.
Nelle energie rinnovabili,
Un parco eolico può creare una replica digitale per determinare l'impatto dell'angolazione e della velocità del vento sulle pale delle turbine. Può anche proiettare i dati storici sulla produzione di energia per prevedere quanta energia l'impianto produrrà probabilmente nel prossimo trimestre o anno.
Nella gestione delle acque,
Le aziende hanno introdotto soluzioni di modellazione digitale per aiutare le utility e gli impianti di trattamento con budget limitati a modellare processi complessi per individuare efficienze. Basati su reti neurali artificiali, questi modelli digitali hanno permesso alle utility di tutto il mondo di ridurre il consumo energetico dal 10 al 30% e di ridurre drasticamente la quantità di azoto e fosforo utilizzata ogni giorno.
Accelerare la catena del freddo farmaceutica con la tecnologia di modellazione digitale
La tecnologia digitale promette di rivoluzionare la catena del freddo farmaceutica, offrendo interessanti possibilità per semplificare i processi, migliorare la visibilità delle spedizioni e consentire un processo decisionale proattivo. Ecco come la modellazione digitale può trasformare la catena del freddo:
Ottimizzazione della logistica complessa
Le capacità digitali consentono la modellazione virtuale delle linee di produzione, delle rotte di spedizione e della disponibilità dei container, facilitando una pianificazione precisa e adattiva per il trasferimento efficiente dei farmaci dai produttori ai pazienti, riducendo i potenziali ritardi e garantendo una pianificazione fluida e più accurata.
Migliorare la consapevolezza della rete
Integrando i dati di tutti gli attori della catena del freddo farmaceutica, la modellazione digitale elimina incongruenze e inefficienze. Grazie all'accesso a procedure operative standard aggiornate, informazioni sulle rotte di spedizione e disponibilità dei container, ogni stakeholder opera con informazioni precise.
Sfruttare le tendenze storiche
La tecnologia di modellazione digitale semplifica l'analisi dei dati storici, aiutando a identificare i siti ottimali per lo stazionamento dei container e a migliorare i tempi di consegna. Questo approccio proattivo garantisce che i container siano sempre nel posto giusto al momento giusto.
Monitoraggio delle spedizioni in tempo reale
Grazie al monitoraggio delle spedizioni in tempo reale e alle capacità di intelligenza artificiale predittiva, la tecnologia di modellazione digitale consente alle parti interessate di anticipare e affrontare potenziali escursioni prima che si verifichino, garantendo la protezione dei carichi utili durante l'intera spedizione.
Promuovere la collaborazione proattiva
La sua capacità di fornire set di dati accurati si distingue per la tecnologia di modellazione digitale, consentendo alle parti interessate di prendere decisioni informate. Allo stesso tempo, l'integrazione dell'analisi predittiva identifica rotte e rotte di spedizione ottimali sulla base di modelli storici, migliorando l'efficienza a tutti i livelli e garantendo che i farmaci salvavita raggiungano i pazienti quando e dove ne hanno bisogno.
Connettersi al circolo virtuoso
Per i fornitori di servizi logistici, le tecnologie di modellazione digitale possono prevedere i risultati di una prenotazione o meno in un determinato porto o in una specifica rotta aerea, sulla base di modelli storici. Oggi, queste scelte si basano vagamente sull'esperienza e su piccoli pool di dati. Non esiste una base veramente sistematica per le decisioni. È qui che verrà impiegata gran parte di questa intelligenza.
In pratica, si crea un circolo virtuoso di miglioramenti e benefici quando i dati sulle prestazioni reali di tutti gli attori dell'ecosistema alimentano modelli virtuali di catena del freddo. Questi vantaggi includono:
- Maggiore efficienza operativa
- Maggiore riutilizzo dei contenitori
- Migliori risultati per i pazienti
- Migliore qualità e conformità
- Maggiore precisione basata sull'ottimizzazione dei contenitori per il caso d'uso del prodotto e della rotta di spedizione
Con l'evoluzione della tecnologia e la crescente domanda che i manager farmaceutici si pongono con le soluzioni attuali, i modelli architetturali stanno rapidamente emergendo per rispondere a queste domande. Per queste e molte altre ragioni, le tecnologie di modellazione digitale sono state giustamente descritte come "una transizione di mercato inarrestabile". Si tratta di una transizione che tutti gli attori della catena del freddo farmaceutica farebbero bene a intraprendere.
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