Einführung
Da die Risiken in der Lieferkette mit der Zunahme von Zell- und Gentherapien sowie anderen komplexen Arzneimitteln zunehmen, bieten Innovationen wie die virtuelle Modellierung mit digitalen Technologien neue Möglichkeiten zur Optimierung der Lieferungen dieser empfindlichen biologischen Therapien.
Simulationstechnologie und Echtzeit-Datenverfolgung versprechen neue Erkenntnisse, von der Analyse historischer Wettermuster auf Schifffahrtsrouten bis hin zu verlässlichen Schätzungen der Nachhaltigkeitsauswirkungen, die für den Vergleich verschiedener Verpackungsoptionen hilfreich sind. Erfolgreiche digitale Modellierungstechnologie und prädiktive Analytik erfordern jedoch die Datenzusammenarbeit zwischen den Akteuren des Ökosystems – darunter Logistikanbieter, Pharmaunternehmen und Verpackungsanbieter –, um die Durchführung jeder Life-Science-Lieferung wirklich zu optimieren.
In diesem kurzen Whitepaper werden die treibenden Kräfte hinter digitalen Modellierungsökosystemen untersucht, Beispiele für erfolgreiche digitale Modellierung in anderen Branchen vorgestellt und die Schwachstellen in der aktuellen Kühlkette für den Arzneimittelversand erörtert, die durch digitale Modellierungstechnologie möglicherweise behoben werden könnten.
Drei Schlüsseltreiber digitaler Ökosysteme
Sie haben wahrscheinlich immer häufiger auf digitale Modellierungstechnologie gestoßen. Oberflächlich betrachtet ist die Idee relativ einfach. Wie der Name schon sagt, handelt es sich dabei um virtuelle Modelle physischer Objekte oder Objektgruppen in einem Netzwerk. Da digitale Objekte einfacher zu manipulieren sind, kann digitale Modellierungstechnologie für Tests, Simulationen, Überwachung, Wartung und viele andere praktische Aufgaben eingesetzt werden.
Das steigende Interesse an digitaler Technologie in allen Branchen ist auf ein Zusammenspiel mehrerer Faktoren zurückzuführen.
- Allgegenwärtige Sensoren
Dank Edge-Konnektivität, Digitalisierung und IoT-Technologien sind sensorgenerierende Signale heute allgegenwärtig. Ob Verkehrssensoren zur Optimierung des Fahrzeugflusses oder Maschinen in Fabriken: Sensoren erfassen und senden Datenströme, um Position, Druck, Temperatur, Kraft, Vibration, Feuchtigkeit, piezoelektrische Ladung und Flüssigkeitseigenschaften zu messen.
Implikationen für die digitale Modellierung: Sensoren ermöglichen die Erfassung detailreicher Zeitreihen realer Daten, die eine weitaus realistischere Modellierung ermöglichen als die begrenzten Daten, die derzeit im computergestützten Design (CAD) verwendet werden. - Der anhaltende Aufstieg der Cloud
Die öffentliche, private und hybride Cloud fungiert als leistungsstarker Vereinheitlicher, der sensorbasierte Signale aus allen Teilen der Welt empfängt und Silos in Unternehmenslieferketten und den unterschiedlichen Systemen, auf die sie angewiesen sind, aufbricht. Dazu gehören Lagerverwaltungssysteme, Transportmanagementsysteme, Produktlebenszyklusmanagementsysteme, Fertigungsausführungssysteme und CRM-Systeme. Die Cloud ist eine treibende Kraft für die Integration, da sie es ermöglicht, digitale Schichten dieser Informationen auf einer gemeinsamen Grundlage aufzubauen.
Implikationen für die digitale Modellierung: Die Cloud bietet unbegrenzte Skalierbarkeit. Dadurch können digitale Modelle erweitert und zunehmende Datenmengen verarbeitet werden, ohne dass in zusätzliche Infrastruktur investiert werden muss. Die Cloud ermöglicht zudem einen besseren Zugriff von überall sowie eine bessere Echtzeitüberwachung und -analyse – beides entscheidende Funktionen, da immer mehr Computer an den Rand der Netzwerke verlagert werden. - Big-Data-Technologien
Die Datenerfassungs- und ultraschnellen Verarbeitungstechnologien, die erforderlich sind, um aus der Flut neuer digitaler Signale Erkenntnisse zu gewinnen, sind mittlerweile weit verbreitet. Zusammengenommen können diese Technologien die in den letzten vier Jahrzehnten entstandene Fragmentierung der Lieferketten beseitigen.
Implikationen für die digitale Modellierung: Big-Data-Technologien ermöglichen eine höhere Genauigkeit durch die Aufnahme größerer Datenmengen, bessere Vorhersagemöglichkeiten durch Muster- und Trenderkennung und systemweite Einsparungen durch die Möglichkeit, verschiedene Szenarien zu simulieren und zu testen.
Digitale Modellierungstechnologie bringt andere Branchen voran
Verschiedene Branchen haben die Entwicklung digitaler Modellierungstechnologien in den letzten 30 Jahren vorangetrieben, angefangen mit CAD- und CAM-Software (Computer-Aided Design). Mit der zunehmenden – und kostengünstigeren – Verfügbarkeit von IoT-Sensoren, der Cloud und Big-Data-Technologien sinken die Hürden für digitale Modellierung, Simulation und Integration rapide. Dies gilt insbesondere für die Zeitreihenmodellierung und -simulation. Gerade in diesem Bereich – der Simulation auf Systemebene zur Vorhersage möglicher Ergebnisse – bietet die digitale Modellierungstechnologie erhebliche Vorteile gegenüber aktuellen Modellen.
In der Luftfahrt,
Beispielsweise können Sie mithilfe der digitalen Modellierungstechnologie zukünftige Vorhersagen zur Flugzeugleistung treffen, indem Sie bevorstehende Ereignisse wie Wetter oder Verschleiß an einer digitalen Anwendung des Flugzeugtriebwerks und der Flügel simulieren.
Im Bereich erneuerbare Energien
Ein Windpark kann eine digitale Nachbildung erstellen, um zu bestimmen, wie sich Windwinkel und -geschwindigkeit auf die Turbinenflügel auswirken. Darüber hinaus können historische Daten zur Energieerzeugung herangezogen werden, um vorherzusagen, wie viel Energie der Park im nächsten Quartal oder im nächsten Jahr voraussichtlich erzeugen wird.
Im Wassermanagement
Unternehmen haben digitale Modellierungslösungen eingeführt, um Versorgungsunternehmen und Kläranlagen mit knappem Budget bei der Modellierung komplexer Prozesse zu unterstützen und so Effizienzsteigerungen zu erzielen. Diese digitalen Modelle, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basieren, haben es Versorgungsunternehmen weltweit ermöglicht, ihren Energieverbrauch um 10 bis 30 Prozent zu senken und die Menge an Stickstoff und Phosphor, die sie täglich verwenden, drastisch zu reduzieren.
Beschleunigung der pharmazeutischen Kühlkette mit digitaler Modellierungstechnologie
Digitale Technologien versprechen eine Revolution in der pharmazeutischen Kühlkette. Sie bieten spannende Möglichkeiten zur Prozessoptimierung, zur Verbesserung der Sendungstransparenz und zur proaktiven Entscheidungsfindung. So kann digitale Modellierung die Kühlkette verändern:
Optimierung komplexer Logistik
Digitale Funktionen ermöglichen die virtuelle Modellierung von Produktionslinien, Versandwegen und Containerverfügbarkeit. Dies erleichtert eine präzise und adaptive Planung für den effizienten Transport von Medikamenten vom Hersteller zum Patienten, reduziert potenzielle Verzögerungen und gewährleistet eine reibungslose und genauere Planung.
Verbesserung des Netzwerkbewusstseins
Durch die Integration der Daten aller Beteiligten in der pharmazeutischen Kühlkette beseitigt die digitale Modellierung Inkonsistenzen und Ineffizienzen. Dank des Zugriffs auf aktuelle SOPs, Einblicke in die Schifffahrtsrouten und die Containerverfügbarkeit verfügt jeder Beteiligte über präzise Informationen.
Historische Trends nutzen
Digitale Modellierungstechnologie erleichtert die Analyse historischer Daten, hilft bei der Identifizierung optimaler Standorte für die Containerstationierung und verbessert die Umschlagzeiten. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die Container immer zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.
Sendungsüberwachung in Echtzeit
Mithilfe der Echtzeitüberwachung von Sendungen und prädiktiven KI-Funktionen ermöglicht die digitale Modellierungstechnologie den Beteiligten, potenzielle Abweichungen vorherzusehen und zu beheben, bevor sie eintreten. So wird sichergestellt, dass die Nutzlast während der gesamten Sendung geschützt bleibt.
Proaktive Zusammenarbeit fördern
Die Fähigkeit der digitalen Modellierungstechnologie, präzise Daten zu liefern, zeichnet sie aus und ermöglicht es den Beteiligten, fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig identifiziert die Integration prädiktiver Analysen optimale Routen und Versandwege auf Grundlage historischer Muster. Dies steigert die Effizienz auf breiter Front und stellt sicher, dass lebensrettende Medikamente die Patienten erreichen, wann und wo sie sie benötigen.
Anschluss an den positiven Kreislauf
Für Logistikdienstleister können digitale Modellierungstechnologien anhand historischer Muster die Ergebnisse von Buchungen oder Nichtbuchungen in einem bestimmten Hafen oder auf einer bestimmten Flugroute vorhersagen. Heute basieren diese Entscheidungen lose auf Erfahrungswerten und kleinen Datenpools. Eine wirklich systematische Entscheidungsgrundlage fehlt. Hier wird ein Großteil dieser Erkenntnisse zum Einsatz kommen.
In der Praxis entsteht ein positiver Kreislauf aus Verbesserungen und Vorteilen, wenn reale Leistungsdaten aller Akteure des Ökosystems in virtuelle Kühlkettenmodelle einfließen. Zu diesen Vorteilen gehören:
- Höhere Betriebseffizienz
- Größere Wiederverwendung von Behältern
- Bessere Patientenergebnisse
- Bessere Qualität und Compliance
- Höhere Genauigkeit durch Optimierung der Behälter für Produkt- und Versandweg-Anwendungsfälle
Mit der Weiterentwicklung der Technologie und den damit verbundenen Fragen, die Pharmamanager mit aktuellen Lösungen nicht einfach beantworten können, entstehen schnell Architekturmodelle, die Antworten darauf liefern. Aus diesen und vielen anderen Gründen werden digitale Modellierungstechnologien zu Recht als „unaufhaltsamer Marktwandel“ bezeichnet. Ein Wandel, den alle Akteure der pharmazeutischen Kühlkette gut wagen sollten.
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