德勤：2022年全球生命科學行業展望報告（18頁）.pdf

1、2022年全球生命科學行業展望大規模數字化： 實現科學的承諾報告節選2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾2在過去一年中，雖然外界對生命科學行業的估值結果喜憂參半，但行業的基本表現和未來前景都保持著健康狀態。新冠病毒的治療取得了一些進展，許多企業因此而實現了增長；其他多數企業最初擔心的疫情負面影響，例如延緩患者招募和試驗執行等，也并沒有對行業造成過多沖擊。隨著生命科學企業持續推進轉型，預計整個行業將維持增長勢頭。有些企業通過采用數字化優先模式和調整內部規范，正在擺脫疫情的影響，其中傳統辦公模式占比有限的企業表現尤為突出。隨著生命科學價值鏈各環節加快推進數字化轉型，在疫

2、情之前大力進行數字化投資的企業，正在享受當初這一遠見所帶來的紅利。2022年，深謀遠慮的企業領導者們將繼續增加對長期戰略性數字化目標的投資，包括利用自動化、智能工廠和人工智能等技術推動制造業務轉型，并使用新技術提升供應鏈韌性。企業在動蕩時期需要加大投入，提升敏捷性。虛擬辦公和混合辦公的新模式對企業運營的靈活性提出了更高要求。大多數生命科學企業仍在努力適應這種新常態以及近期愈演愈烈的人才爭奪戰。聚焦企業文化和工作環境，重塑辦公空間，是身為企業CEO的戰略重點；而滿足人的需求和在工作場所創造以人為本的工作體驗，從未像如今這般重要。在過去兩年里，伴隨著疫情的肆虐，生命科學行業與利益相關者開展了史無前

3、例的協作。為了救助患者，所有人都被動員起來，包括世界各地的監管機構都在通過數字途徑分享各自的研究結果。1明年，業界將逐漸形成更強調以患者為中心的、共同創造的體驗模式，使患者在治療過程中能夠公平地參與決策，幫助生命科學企業提供更有效、更加個性化的健康成果。在分散式試驗等策略的推動下，患者的參與和對健康公平理念的重視，將會提高臨床試驗的多樣性。2022年，在新的行業洞見和真實世界證據的支持下，受數據驅動的科學家們將致力于攻克那些曾經以為棘手的疾病。2科學上的突破，例如新冠疫苗使用的信使核糖核酸（mRNA）技術和細胞基因療法等，在未來有許多潛在的使用場景；為加快開發新冠疫苗和治療產品而采用的新工藝，

4、目前也被用于加快其他藥物和療法的研發；并且，企業不能回到舊的研發模式中去。2022年，企業面臨更嚴格的披露要求，需要遵守新的全球標準，因此環境、社會和治理依舊是生命科學企業的首要任務。監管機構、投資者和客戶將密切監督生命科學企業在環境、社會和治理（ESG）方面的工作進展。3未來一年，生命科學企業的領導者將著重關注對該行業至關重要的ESG因素，如藥品可及性、藥品定價、環境可持續性、健康與種族公平、領導力多元化等。在2022年及以后，變革依舊是生命科學行業的主旋律。許多企業經歷了業績增長，并且擁有了一份更加良好的資產負債表，因此它們都增加了投資。預計企業對產品組合的投資，包括下一代療法及其投資，將

5、充分利用其數字化轉型的成果。隨著可用的數據收集和分析工具變得日益豐富，生命科學企業將大規模應用數字技術。新的標準已設立，那些行動敏捷、愿意打破傳統直面最嚴峻挑戰的企業，必將成為最大的贏家。2022年，企業領導者面臨的最大挑戰是如何加快數字化進程，避免退回到疫情之前的水平。有膽識的企業領導者懷抱著一個整體清晰的愿景，將能夠繼續利用因疫情而出現的，或因疫情而加快到來的更多機遇。引言2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾3數字化成為現實持續的加速增長和創紀錄的投資規模 德勤和財富雜志近期的聯合報告顯示，來自15個行業77%的CEO們表示，新冠疫情危機加快了企業的數字化轉型。

6、并且，CEO們對明年依舊保持高度樂觀。1預計2022年數字化轉型趨勢將加速，更長遠的戰略性數字化目標將成為促進企業發展的新動力。2過去18個月發生的一切， 相當于將數字化創新向前推進了10年。Manoj Raghunandan ， 總裁， 強生全球個人健康護理與消費者體驗。3大規模數字化企業：2022年企業CEO們的必修課2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾4通過調查生物制藥企業的高管，德勤發現，82%的高管認為這種趨勢將會延續到后疫情時代。約半數受訪者認為，需要有更好的數字創新策略。4據IDC預測，在未來五年內，全球的數字化轉型支出將首次超過10萬億美元（見圖1）

7、。5 圖1：2019 - 2025年全球數字化轉型支出預測擴大數字化規模， 實現端對端轉型在生命科學行業，企業是否應該，或在什么時候開始更全面的數字化轉型，已經不再是一個問題，問題是如何實現轉型（見圖2）。6隨著企業大力推動價值鏈數字化，企業領導者，不只是首席信息官（CIO）或首席數字官（CDO），而是整個管理團隊，都在積極響應數字化轉型。7數字化轉型在企業的每一個部門都勢在必行，包括研發、生產、供應鏈到商業部門，甚至人力資源等核心職能部門。8 注： DX代表數字化轉型資料來源： IDC支出指南顯示出數字化轉型正持續增長 ， IDC， 2021年11月9日$7.84$10.55$8.69$10

8、.12$8.01$9.70$9.08$9.06$9.14$9.74$10.68$9.59$10$9$8$7$6$52019年V1（2018 - 2022年）2019年V2（2019 - 2023年）萬億2020年V1（2019 - 2023年）2020年V2（2020 - 2024年）2021年V1（2020 - 2024年）2021年V2（2021 - 2025年）DX非DXDX非DX新冠疫情的影響2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾5擴大數字化規模和應用人工智能將幫助企業形成全新的行業洞察。Raghunandan表示，強生目前致力于組織部門之間的端對端連接，為消

9、費者、客戶和供應商創造更加完善和透明的體驗。他表示：“我們需要通過供應鏈，將從研發初期收集的所有數據，分享給我們的零售客戶，乃至消費者”9圖2：從“分子到市場”：價值鏈的數字化資料來源： 生物制藥企業的數字化轉型： 以突破性數字化創新獲取優勢 ， 德勤洞察， 2021年12月8日。資料來源： 醫療科技企業的商業轉型： 從 “數字化之術” 到 “數字化之道” ， 德勤， 2020年從 “數字化之術” 到 “數字化之道”生命科學企業希望成功提升自身價值，提供以客戶和以患者為中心的體驗，在這個過程中，漫無目的的數字化將難以發揮作用。生物制藥企業和醫療科技企業有望從“數字化之術”向“數字化之道”轉型。

10、10“數字化之術”意味著企業會臨時應用數字化能力，但并不具備一個完整的愿景?！皵底只馈币馕吨髽I設計和執行差異化數字策略，并將其融入到企業的基因當中（見圖3）。11圖3：從“數字化之術”向“數字化之道”轉型數字化創新方向創新示例研究開發生產供應鏈商業 縱向參與模型 數字化數據流 數字化患者監控未來實驗室以患者為中心的無縫試驗預測性和自動化供應鏈管理為患者和合作伙伴提供精準體驗智能工廠以共性技術能力驅動 虛擬數據助手 可互操作數據 生態系統 人工智能驅動藥物研發 人工智能驅動資產正常運行時間 數字化批次處置 現場指揮中心 預測性收益優化 控制塔 實時跟蹤和追查 基于人工智能的數字化參與建議

11、聯網患者平臺 前瞻性市場情報數字化轉型利用數字技術，提高技術應用的同步性，減少孤島式數字化，組織、運營和行為方式發生更高級的變化探索利用傳統技術實現現有能力的自動化轉型，試水數字化。沒有真正改變組織結構數字化之術利用數字技術拓展現有能力，但組織、運營和行為方式基本不變數字化轉型利用數字技術，提高技術應用的同步性，減少孤島式數字化，數字化之道利用數字化，優化組織、運營和行為方式，與之前的方式截然不同認為企業有“隨機數字化行為”就“成為數字化”企業，是一種錯覺2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾6大規模 “數字化” 到底意味著什么？大規模數字化意味著企業將對敏捷性、分析

12、能力和自動化等領域進行投資，并整合數據。如果沒有針對數據使用的戰略性計劃，相關工具將很難充分發揮其數字化價值。12領悟數字化之道的核心包括： 不受交易的限制，為客戶和患者創造有意義的、差異化和個性化的體驗 賦能基于實證的醫療和支付決策 實現整個價值鏈和核心職能部門的流程/系統現代化 利用數據/分析形成可行的行業洞悉，助力增長，提高經營效率 打破職能孤島，組建得到賦能和負責任的跨學科團隊，跟蹤和推動投資決策與績效13 增強業務敏捷性，緊跟潮流變革14 在未來的12至18個月內，將有更多企業直面挑戰，走出試錯階段，開始大規模部署數字化技術。在中國，有利于企業發展的長期政策、基礎設施升級、實力雄厚的

13、資本市場和疫情防控等因素，正在推動生命科學與醫療行業的數字化轉型（見圖4）。15 圖4：生命科學與醫療行業的數字化轉型資料來源： 德勤分析數字化醫療服務健康監控在線咨詢在線診斷在線處方在線零售人工智能藥物開發醫療保險醫藥在線支付在線報銷2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾7大規模提高企業敏捷性 全面的數字化轉型和規?；?，需要企業具備敏捷性和適應能力，對于大型生命科學企業和醫療科技企業來說，這是它們在2022年面臨的最嚴峻挑戰之一。許多企業為了提高適應能力，需要從根本上轉變經營管理理念。16 采用基于團隊的方法應對需求變化發揮企業的敏捷性，支持大型全球化企業通過賦能團

14、隊網絡，讓團隊以創業心態經營企業，及時調整以滿足不斷變化的需求。17基于團隊的設計將關注點從“為誰工作”轉移到“與誰一起工作”。18根據自然行為方式，按非正式制度安排工作，有助于為推動試驗、創新和構思誕生最大程度創造機會，提高工作場所的幸福感（見圖5）。19 圖5：自上而下的正式結構與跨職能部門協作持續自我完善， 引領企業轉型在生命科學行業，越來越多的企業內部采用了基于敏捷性的模式，這要求企業領導者清楚如何提高自身的敏捷性。敏捷的領導者明白如何依靠韌性帶領企業度過危機，而這種能力已在疫情期間接受了考驗。20事實證明，最有韌性的企業，其數字化程度更高，適應能力更強，其行為模式也與眾不同。21在快

15、速變革的時代，這些能力會不斷受到挑戰，最終勝出的將是擁有變革和持續改進能力的那些企業。資料來源： 更具適應性的組織結構： 駕馭基于人的韌性打造出的網絡化企業 ， 德勤， 2018年。我們以為組織結構的運行方式是這樣的然而實際運行方式是這樣的跨職能部門的非正式網絡正式組織結構2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾8為了培養可持續、可拓展的敏捷性，企業領導者需要采用敏捷的辦公方式，為員工創造良好的工作環境，打造促進創新和鼓勵學習的職場文化。22領導者應該思考跨職能溝通這個主題。23通過開放且真誠的溝通，領導者能夠對員工和依舊不確定的疫情保持良好的響應能力。24員工在適應企

16、業轉型的同時，還要應對個人生活中的變化。成功的企業領導者秉持同理心和樂觀心態，為團隊提供支持，為員工提供心理安全感，使團隊成員同樣能夠毫無顧慮地暢所欲言。25對于羅氏而言， 保持和展現組織的敏捷性， 意味著我們需要具備創造性思維， 在速度、 靈活和穩定之間達成適當的平衡。 我們之前為培養創造性領導技能和創造性思維進行了投資， 最近， 這一投資幫助我們克服了疫情期間的嚴峻挑戰我們找到了新的產品開發途徑， 并能夠向患者和醫護人員緊急提供這些產品。Cris Wilbur， 羅氏首席人事官。敏捷的跨職能團隊領導者提供清晰的愿景秉持同理心和樂觀心態坦率承認自身弱點開放透明地溝通提供心理安全感協調vs命令

17、與控制 （ “拉” 而不是 “推” ）2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾9在如今大環境不利的情況下，不確定性還將持續存在，生命科學企業需要擁有敏捷的生產工藝和彈性供應鏈。企業需要更新生產技術，改變工作環境。1推動智能工廠轉型2022年，更多生命科學企業將擴大智能工廠的規模，以提高企業的敏捷性。生物制藥企業和醫療科技企業正在努力推動生產業務的全面數字化，將信息技術（IT）和運營技術（OT）能力融入到生產過程中。2隨著智能工廠的規模不斷擴大，制造企業正致力于以下工作： 改善業績 保證數據集成的可持續性 提升員工的數字化和數據處理技能 改造基礎設施和企業文化 最大程度降

18、低網絡風險未來適用的生產與供應鏈2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾10德勤認為，生命科學企業為了充分利用智能工廠投資，有四個績效驅動因素值得關注，它們分別是：1. 人力績效，減少生產車間的錯誤率2. 工藝績效，增加現有工藝的產量3. 資產績效，延長生產性資產的正常運行時間4. 網絡績效，優化整個生產網絡的績效3高效智能工廠基于預測性分析，賦能車間工作人員，將生產效率和質量提升到一個新的臺階。通過分析大量數據曝光資產績效問題，從而實現主動預防和校正優化。經過優化的工藝反過來又能提高生產過程的成本效益。4 保證數據集成的可持續性 智能工廠采用人工智能（AI）、機器學習

19、（ML）和物聯網（IOT）等數據驅動技術（見圖1）。企業無縫連通和集成不同生產系統以及工藝，以提高生產過程的可見性和性能。圖1顯示了基于商業案例分析，不同醫療科技能力所擁有的機會水平。例如，在數字化車間，機器智能技術能夠監控生產流程，為車間人員提供可執行的洞察意見，以減少誤差、偏差和生產損失。7生物制藥企業可以利用人工智能，基于存儲在云中的操作和維護歷史數據，預測資產維護需求，以避免業務中斷和昂貴的原料藥（API）損失。8 圖1：智能工廠的數字化轉型預估智能工廠投資的凈值在快速評估和識別可以更有效拓展數字化能力的領域之后，一家業內領先的生物科技/制藥企業對一家智能工廠的預期效益進行了量化。在兩

20、個試點區內，企業針對擬定使用案例對關鍵運營績效指標的影響，進行了自上而下的財務分析和自下而上的評價。之后，企業將這些分析和評價結果擴展到整個網絡，以確定哪些是重復性效益，哪些是一次性效益。最后，企業對規?；图夯椒ㄟM行了驗證，確認了持續時間、回報率和資本成本等商業案例輸入參數。5 以7億美元運營支出作為基線，預計智能工廠同比可減少運營支出凈值為5,000萬至7,500萬美元，這將對企業的利潤產生直接的影響。這種方法還創造了額外產能，有效減少了五年5億美元的資本支出。6 動態庫存管理/執行 產品參數RT優化 均衡生產 - 產能共享 調度/資源優化 視覺/傳感器跟蹤與優化 資產跟蹤 - 設備、

21、 固定裝置、工具 傳感器驅動庫存跟蹤與優化 智能異常檢測 持續產品檢驗工廠同步與動態調度 （包括資產跟蹤）質量感應與檢測 XR指導生產 XR培訓 工藝設計與模擬 數字3P （生產準備過程） 實時資產監控/設備綜合效率洞察 資產走勢圖 實時流程分析 預測性維護 不生產， 不發貨 設備性能調優/機器學習/優化環境條件增強解決方案： 員工效率與生產安全 工程協作/數字映射工廠資產情報與設備性能管理 2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾11圖2：基于商業案例的醫療科技能力所擁有的機會增強解決方案： 員工效率與安全工廠資產情報與性能管理行業總體醫療科技能力可植入機電設備可植入

22、機械設備外部機電裝置固定設備一次性用品儀器移植/移植支持人體組織/生物學工廠同步與動態調度（包括資產跟蹤）工程協作/數字映射質量感應與檢測XR指導生產XR培訓實時資產監控資產走勢圖/OEE洞察實時流程分析預測性維護不生產，不發貨工藝設計數字3P與模擬性能調優/機器學習/ 優化環境條件持續產品檢驗智能異常檢測傳感器驅動庫存跟蹤與優化 資產跟蹤 - 設備、固定裝置、工具視覺/傳感器跟蹤與優化調度/資源優化均衡生產 - 產能共享動態庫存管理/執行產品參數RT優化圖例：基于商業案例的機會高中低傳統生物制藥企業在各業務領域建立了不同系統， 擁有愈發廣泛的數據來源。 智能工廠轉型面臨的一個根本挑戰在于：

23、如何以最少的精力和投入， 整合來自不同來源的數據集， 并弄懂它們。Laks Pernenkil， 德勤生命科學運營負責人9數據完整性是監管者面臨的全球性問題雖然現有投資會創造大量機會，但人為因素和脫節的手續與文件，尤其是紙質文件，往往會妨礙企業抓住這些機會。數據完整性問題是生命科學企業面臨的一大風險，10也是監管者面臨的一個全球性問題。在美國FDA于2021年10月1日執行的合規項目7356.002M中， “不良文件”被列為首要的數據完整性問題之一。11 REDICA Systems是一個監管情報平臺，它分析了美國FDA在5年內向23個國家的制造企業發出的警告信（見圖3），12并確定了其中包括

24、數據完整性問題的警告信。他們驚訝地發現，加拿大企業出現數據完整性問題的比例最高。資料來源： 德勤分析2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾12圖3：國家對比：收到美國FDA警告信（WL）和收到含數據完整性（DI）問題的警告信的制造企業，2014 - 2019年。自動化工藝依舊要求提高員工的數字化和數據處理技能 批記錄和其他文件編制過程的自動化解決方案，旨在避免錄入的數據出現不準確、遺漏或過期等失誤現象，但自動化工具可能會被非技術人員進行加速配置，進而帶來風險。14企業在提升自動化水平的同時，應該制定靈活成熟的驗證策略，執行支持監管合規和產品安全的控制措施。15 培訓不

25、到位和工作意識不足是導致數據完整性問題的另一個因素。員工應該充分了解與數據完整性有關的所有規定和操作標準，而且當前的環境也要求企業通過培訓來提升員工的數字化和數據處理能力。16即使是將工作外包出去，生命科學企業依舊要對所有相關數據的完整性負責。17最近，印度兩家臨床研究機構被監管機構告知，由于數據完整性問題，其所做的研究需重復執行，有不明數量的制藥企業因此受到了影響。18 改造基礎設施和文化2022年，生命科學企業一方面努力改變其內部不利于創新的基因，另一方面也希望改造其基礎設施和公司文化。企業可能會采用“以數字化思維實現數字化轉型”的理念，思考如何利用數字技術增強人類的能力，改變生產流程的執

26、行過程。企業若想轉變孤島式生產系統和工藝，就需要聯結信息流、數據和可執行的洞察意見。19 最大程度降低網絡風險隨著連通性的提高，網絡風險也隨之增加。2021年全球威脅情報報告顯示，在2020年受攻擊最多行業排名中，制造業的排名從第8位上升到第2位，在全球范圍內受攻擊的次數增加了300%。20 這一年，針對制造業的攻擊從7%增加到22%，針對醫療行業的攻擊從7%增加到17%。21 企業應該就哪些數據是最關鍵數據、哪些人員擁有關鍵數據訪問權限等，達成明確共識，并認識到數據被盜的潛在影響。無論投入多少資金進行防范，網絡風險都不會徹底消失，與數據泄露有關的長期成本可能也難以量化，而且企業的品牌信譽、供

27、應鏈、患者安全和消費者信任度等，都會因網絡風險而受到影響。22n元模型： 自然語言處理 （NLP） 技術識別文本中的一系列n項目， 該項研究中n是指數據完整性問題。資料來源： 從監管數據中能看出哪些數據完整性趨勢？ REDICA Systems， 2021年8月31日。國家含數據完整性問題的警告信數量n元模型警告信總數數據完整性問題的比例加拿大101197印度405178日本5771美國91369中國406265韓國714502022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾13提高供應鏈彈性第一步是制定全球供應鏈策略在疫情期間，物流運輸中斷影響了產品的及時交付，因此生命科學企業

28、迅速將供應鏈運營數字化。物聯網解決方案實時跟蹤和追查產品的運輸情況，加強了供應鏈的可見性。23為了預測和快速應對供應鏈中斷與轉移問題，企業需要制定有彈性的全球供應鏈策略（見圖4）。24 圖4：打造具有彈性的全球供應鏈策略區域化供應和連續化生產疫情之前，全球企業依賴從印度和中國采購原料藥及仿制藥，但疫情的沖擊讓企業更加迫切地希望減少對海外的依賴。歐洲和美國的制造商正在增強國內的原料藥研發和生產能力。25除了關鍵原材料供應回流和區域化以外，企業也在利用創新的連續化生產減緩供應鏈風險。26原材料供應商管理供應風險使用以患者為中心的方法加強公私合作通過數字化增強端對端可見性制造商經銷商醫院提供商患者政

29、府/衛生部門對供應狀況和供應商進行全面的風險評估通過多點采購增加供應冗余增加關鍵原材料的安全庫存量盡可能將關鍵原材料供應區域化彈性!2!4!31建設數字能力，以適應消費者行為的改變執行風險感知解決方案，實時了解消費者的需求和痛點12發現與聯邦政府、州政府和地方政府合作的機會與公共部門合作解決關鍵產品的長期短缺問題1415135678培養前瞻性，改善需求預測利用數據分析，建立控制塔，以增強端對端可見性增加與客戶和合作伙伴的數據共享，提高數據透明度 探索使用尖端科技的機會提高供應鏈靈活性91011對業務連續性計劃進行壓力測試，為下一次危機做好準備 在運營中增加冗余性通過提高辦公靈活性賦權團隊資料來

30、源： 半導體芯片荒沖擊醫療科技企業： 彈性供應鏈建設策略 ， AdvaMed/德勤， 2021年。連續化生產使制藥企業更容易根據需求調整供應完全的端對端系統，如CONTINUUS公司的一體化連續化生產（ICM）平臺，在一個一體化系統中集成了原料藥和最終劑型生產。通過一款移動制藥（MoP）產品，可以在CONTINUUS的工廠甚至客戶工廠進行小分子藥物生產，由此獲得了更高的成本效益。葛蘭素史克表示，其敏捷的連續流化學生產工藝所需工廠規模更小，但效率卻更高，也更環保。葛蘭素史克在新加坡投入商業化運營的連續化原料藥生產工藝，其所需工廠面積（100平方米）只相當于分批工藝所需工廠面積（900平方米）的約

31、九分之一。27 誕生于普渡大學的初創公司Continuity Pharma正在利用流化學工藝開發一款連續化生產系統，可用于生產多款原料藥。這套系統不僅能縮短周轉時間，還能提高產量。企業需要利用創新、精簡和自動化的系統，與海外的原料藥生產展開競爭。282022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾142022年，生命科學企業在進行風險評估時，可以利用數據分析工具，對供應鏈進行深入剖析。數據分析工具旨在改進需求預測，支持企業與客戶以及合作伙伴之間進行數據共享。29人工智能等其他數字化創新可以預測供應鏈相關事件（如物流、地緣政治和供應中斷等問題），可自動執行應對措施或向利益相關者建

32、議應采取的措施，最終幫助生命科學企業提高彈性，獲得競爭優勢（見圖5）。30圖5：促進預測性和自動化供應鏈管理的創新樣本數字化創新說明控制塔 （數據湖） 通過建設數據塔或數據中心， 企業可以將內部數據 （如生產和庫存數據） 與中間機構以及合作伙伴的數據進行合并， 從而提高原材料和產品流的實時縱向可見性。機器輔助業務響應 （人工智能） 在日常運營中， 可自我修復的人工智能解決方案通過分析供應鏈、 生產和市場數據， 曝光潛在問題 （如原材料缺貨等） ， 分析問題的根本原因 （供應商因物流問題無法交付等） ， 并向供應鏈操作人員提供對策建議 （從替代供應商處采購， 或調整生產計劃） 。機器驅動彈性管理

33、 （人工智能） 人工智能預測事件 （如物流、 地緣政治和供應鏈中斷等問題） ， 自動執行措施， 或向利益相關者提供長期風險/中斷的應對措施。市場和產品跟蹤 （人工智能、 物聯網、 區塊鏈） 企業跟蹤和分析傳統數據 （如訂單模式、 需求信號等） 和非傳統數據， 如消費者情緒、 競爭對手、 產品用戶和體驗數據等， 以優化供應鏈規劃。 隨著更多下一代治療藥物進入市場， 物聯網和區塊鏈正在被廣泛應用于跟蹤和追查產品物流與溫度， 并開展協調工作， 將治療藥物及時送達治療中心。2022年全球生命科學行業展望 | 大規模數字化：實現科學的承諾15尾注1. Haley Dixey, et al., “MHRA

34、 and US FDA tackle challenging data integrity,” Gov.UK MHRA Inspectorate Blog, September 2021.2. Pharma R&D Week, “Novel Drug Modalities & Integrated Platforms to Transform R&D Productivity Webinar”, July 16, 2020.3. Kristen Sullivan et al., Incorporating ESG measures into executive compensation pla

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36、pharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation,” Deloitte Insights, December 8, 2021.4. Ibid.5. Michael Shirer, “New IDC Spending Guide Shows Continued Growth for Digital Transformation as Organizations Focus on Strategic Priorities,” IDC, November 9, 2021.6. Aditya Kud

37、umala et al., “Biopharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation.”7. Todd Konersmann et al, “Digital Transformation in Life Sciences,” Deloitte US, 2021.8. Mike DeLone, “2022 Outlook for Life Sciences: 7 Important Trends to Watch,” Deloitte US, January 11, 2022.9. Rich

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