2020年8月，德勤發布了《生物製藥廠的未來》報告。在最新一期賽迪譯叢中，賽迪智庫消費品工業研究所對該報告進行了全文翻譯。
報告分析了生物製藥企業當前面臨的來自四個方面（人員、流程、資產和網絡）的挑戰，對未來智能工廠建設提出了應對策略。報告認為，相關企業都應積極地開展改革嘗試，並儘快構建智能工廠建設的戰略，同時本著從大處著眼、小處著手和快速推廣的原則，有機地利用機器人技術、人工智 能(AI)和物聯網(IoT)等技術，以更靈活的方式生產安全、高質量和更具性價比的藥品。
目 錄
一、生物製藥業面臨挑戰
二、構建改革嘗試
三、創建智能工廠戰略
四、打造智能工廠
五、結論
一
生物製藥業面臨挑戰
生物製藥製造廠家實現高質量製造面臨四個方面挑戰：
雖然單個生產環節實現了高度自動化，但整個生產流程卻需要人工幹預才能實現。
必須對產品的質量和安全進行嚴格把控。
仿製藥或生物類似藥迅速進入市場，從而導致原研藥企業收入和利潤迅速下降。加之技術的快速變革和短暫的產品市場生命周期，令投入巨資的製藥業生命周期相對較短。
許多生物製藥企業需要藉助合作才能完成藥品生產，其間必然涉及產品的運輸，需要具有較強的供應鏈管理能力。
二
構建改革嘗試
生物製藥廠實現向智能工廠的轉變，有兩方面工作非常關鍵。一是針對精選領域進行數位化方案試點，將幹擾限制在一定程度。二是建立穩健、可行的商業案例，明確展現智能工廠有望帶來的收益。
對於生物人員流程製藥企業來說，智能工廠如下五個關鍵特徵能帶來極大收益：
連接性：整合運營、業務系統、供應商和客戶數據，可提高上下遊工藝的透明度，從而提升效率。
透明性：數據實時可視化使整個網絡更具透明性，有助於進行更明智的決策。基於角色的視圖、預警和通知以及實時跟蹤和監視都是行之有效的手段。
預見性：智能工廠可以根據歷史數據和實時數據預測未來結果，這賦予從業人員預測與響應能力，從而做到未雨綢繆。
敏捷性：智能工廠可以在無需過多幹預的情況下適應生產計劃和產品變化。
最優化：智能工廠通過工藝流程自動化及資產同步化，幾乎無需人工幹預就能實現可靠運行。
三
創建智能工廠戰略
智能工廠戰略應涵蓋四個方面內容：
1數位化基礎
數位化基礎包括可以擴展到更高級能力的平臺、應用程式和技術工具，以及業務流程和層次體系，以便充分利用每個平臺的獨特功能。所有平臺、應用和工具都應穩定和標準化，以便能共享重要信息或交易。
2數據流動
順暢、實時的信息交流有助於提高生產率和數據完整性，這對車間平穩運行至關重要。連通性還可以打破信息孤島，從而實現職能間的相互協作以及端到端的信息透明度。
3面向未來工作
未來工作包括確定生產車間的特定角色，闡述智能工廠的發展如何賦予人們直觀、便捷的工具。同時，還需分析新工藝將如何影響各相關方。制定計劃、加強交流，並確保人們擁有共同願景。
4預計數據對決策的作用
將工廠和企業平臺生成數據加以融合，有助於發現通過新工作流程進一步優化運營的途徑。利用物聯網傳感器和機器學習等技術，生物製藥生產企業可將相關數據用於智能工藝監控、先進運行方案、有的放矢地維護和其他高級功能。
四
打造智能工廠
智能工廠方案看似繁冗複雜，但是，應從大處著眼，利用各種手段全面改善智能工廠的各項能力；還應從小處著手，穩紮穩打；此外，還應行動迅速，將智能工廠及時發展為一個生產網絡。只有這樣，生物製藥企業才能實現智能工廠預期的收益。
1從大處著眼
首先，人們應努力設想數位化可以通過哪些方式彌補企業運營不足。例如，生物製藥車間的操作員通過相互協作和主動獲取生產車間數據能夠迅速作出反應，從而防患於未然，減少生產故障時間，實現其價值。採用不同的方法，針對不同環境合理運用各種工具及特性，並思考各自未來的變化趨勢。
2從小處著手
有了宏偉願景，下一步就是建立試點充當數字孵化器。在這裡，可以在受保護的狀態下對小型商業案例（例如對單一資產、生產線或工廠進行數位化管理）進行試點。在生產車間，相關概念的驗證必須能為一項或多項縱向指標帶來切實的性能改善，以便給領導層樹立信心。
例如，可圍繞交接和操作協作對生物製藥人員績效和降低人為錯誤率進行簡單的概念驗證，以加深對大量藥品原料生產進步的了解。如果這類概念被證明行之有效，則可以將其擴展到整個工廠網絡。
3快速推廣
一旦證實試點具有商業價值、較長壽命周期、可維護性以及滿足評審相關要求，就應該將其加以推廣。
五
結 論
本文核心是列出了啟動智能工廠的三個基本步驟。一是構建改革案例，並闡明智能工廠的預期效益。二是制定戰略，闡明智能工廠的數位化基礎、數據流動、未來工作流程，以及預測數據對決策的意義。三是通過從大處著眼、從小處著手和快速推廣，由幾個特定領域快速推廣至整個企業，從而打造智能工廠。
同時，智能工廠的每個組成部分在很大程度上具有通用性， 且每個都很重要，具體包括五個方面：數據、技術、流程、人力資源、安全。
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