2020年8月，德勤发布了《生物制药厂的未来》报告。在最新一期赛迪译丛中，赛迪智库消费品工业研究所对该报告进行了全文翻译。

报告分析了生物制药企业当前面临的来自四个方面（人员、流程、资产和网络）的挑战，对未来智能工厂建设提出了应对策略。报告认为，相关企业都应积极地开展改革尝试，并尽快构建智能工厂建设的战略，同时本着从大处着眼、小处着手和快速推广的原则，有机地利用机器人技术、人工智 能(AI)和物联网(IoT)等技术，以更灵活的方式生产安全、高质量和更具性价比的药品。

目 录

一、生物制药业面临挑战

二、构建改革尝试

三、创建智能工厂战略

四、打造智能工厂

五、结论

一

生物制药业面临挑战

生物制药制造厂家实现高质量制造面临四个方面挑战：

虽然单个生产环节实现了高度自动化，但整个生产流程却需要人工干预才能实现。

必须对产品的质量和安全进行严格把控糖心vlog在线观看。

仿制药或生物类似药迅速进入市场，从而导致原研药企业收入和利润迅速下降。加之技术的快速变革和短暂的产品市场生命周期，令投入巨资的制药业生命周期相对较短。

许多生物制药企业需要借助合作才能完成药品生产，其间必然涉及产品的运输，需要具有较强的供应链管理能力。

二

构建改革尝试

生物制药厂实现向智能工厂的转变，有两方面工作非常关键。一是针对精选领域进行数字化方案试点，将干扰限制在一定程度。二是建立稳健、可行的商业案例，明确展现智能工厂有望带来的收益。

对于生物人员流程制药企业来说，智能工厂如下五个关键特征能带来极大收益：

连接性：整合运营、业务系统、供应商和客户数据，可提高上下游工艺的透明度，从而提升效率。

透明性：数据实时可视化使整个网络更具透明性，有助于进行更明智的决策。基于角色的视图、预警和通知以及实时跟踪和监视都是行之有效的手段。

预见性：智能工厂可以根据历史数据和实时数据预测未来结果，这赋予从业人员预测与响应能力，从而做到未雨绸缪。

敏捷性：智能工厂可以在无需过多干预的情况下适应生产计划和产品变化。

最优化：智能工厂通过工艺流程自动化及资产同步化，几乎无需人工干预就能实现可靠运行。

三

创建智能工厂战略

智能工厂战略应涵盖四个方面内容：

1数字化基础

数字化基础包括可以扩展到更高级能力的平台、应用程序和技术工具，以及业务流程和层次体系，以便充分利用每个平台的独特功能。所有平台、应用和工具都应稳定和标准化，以便能共享重要信息或交易。

2数据流动糖心vlog

顺畅、实时的信息交流有助于提高生产率和数据完整性，这对车间平稳运行至关重要。连通性还可以打破信息孤岛，从而实现职能间的相互协作以及端到端的信息透明度。

3面向未来工作

未来工作包括确定生产车间的特定角色，阐述智能工厂的发展如何赋予人们直观、便捷的工具。同时，还需分析新工艺将如何影响各相关方。制定计划、加强交流，并确保人们拥有共同愿景。

4预计数据对决策的作用

将工厂和企业平台生成数据加以融合，有助于发现通过新工作流程进一步优化运营的途径。利用物联网传感器和机器学习等技术，生物制药生产企业可将相关数据用于智能工艺监控、先进运行方案、有的放矢地维护和其他高级功能。

四

打造智能工厂

智能工厂方案看似繁冗复杂，但是，应从大处着眼，利用各种手段全面改善智能工厂的各项能力；还应从小处着手，稳扎稳打；此外，还应行动迅速，将智能工厂及时发展为一个生产网络。只有这样，生物制药企业才能实现智能工厂预期的收益。

1从大处着眼

首先，人们应努力设想数字化可以通过哪些方式弥补企业运营不足。例如，生物制药车间的操作员通过相互协作和主动获取生产车间数据能够迅速作出反应，从而防患于未然，减少生产故障时间，实现其价值。采用不同的方法，针对不同环境合理运用各种工具及特性，并思考各自未来的变化趋势。

2从小处着手

有了宏伟愿景，下一步就是建立试点充当数字孵化器。在这里，可以在受保护的状态下对小型商业案例（例如对单一资产、生产线或工厂进行数字化管理）进行试点。在生产车间，相关概念的验证必须能为一项或多项纵向指标带来切实的性能改善，以便给领导层树立信心。

例如，可围绕交接和操作协作对生物制药人员绩效和降低人为错误率进行简单的概念验证，以加深对大量药品原料生产进步的了解。如果这类概念被证明行之有效，则可以将其扩展到整个工厂网络。

3快速推广

一旦证实试点具有商业价值、较长寿命周期、可维护性以及满足评审相关要求，就应该将其加以推广。

五

结 论

本文核心是列出了启动智能工厂的三个基本步骤。一是构建改革案例，并阐明智能工厂的预期效益。二是制定战略，阐明智能工厂的数字化基础、数据流动、未来工作流程，以及预测数据对决策的意义。三是通过从大处着眼、从小处着手和快速推广，由几个特定领域快速推广至整个企业，从而打造智能工厂。

同时，智能工厂的每个组成部分在很大程度上具有通用性， 且每个都很重要，具体包括五个方面：数据、技术、流程、人力资源、安全。

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