数据分析如何让它们各自促进数字化转型以及向以患者为中心的供应链的转变

涉及药品供应链中的物联网时，冷链监控是可行的用例。冷链故障会带来严峻的挑战，特别是通过打开可能运送给患者的不安全产品的大门，行业正在寻求物联网来应对相关的挑战，尤其是随着行业对精密药品的关注日益增长，环境漂移对药物构成了巨大威胁，并且从历史上看，用于监视环境漂移的典型方法涉及专有设备和传感器，孤立的数据集以及易于出错的手动过程，数据分析可以帮助维护药品的功效和安全性，消除人为错误的机会，提高实时透明度并防止由于未满足质量标准而导致的产品损失相关的成本。

人工智能（AI）和机器学习（ML） 

总体而言，数据科学有可能对制药行业的发展产生深远影响。人工智能与预测分析和ML相结合将改变制药供应链，从而为制药供应链管理提供更直观和数据驱动的方法。公司对供应链中药品的潮起潮落的了解越多，他们就越有能力通过完全可见性来主动管理关键业务挑战，从而使企业能够在问题发生之前进行预测，从而避免重大供应链中断。

实时可见性和与药物从制造商到患者的整个供应链移动相关的数据将有助于识别和预测与库存管理，冷链管理，药物短缺和药物转移等相关的挑战。

如今药品供应链是线性的这对可视性提出了挑战

但是为了避免与上述挑战相关的负面影响，药品供应链实体必须以提高效率的方式进行协作和共享信息，并确保药品安全，及时，完整地到达患者而不损害其商业利益。供应链利益相关者可以使用AI和ML相互共享智能数据信号，从而可以主动做出关于库存和药品供应情况的快速，实时决策，并显着降低患者生命的风险，这可以成为现实，以及与大规模中断相关的费用。

自初的比特币热潮以来区块链已成为流行语

结果使人们对所有行业的实际应用都产生了困惑，区块链是一种安全的分布式的，不可变的分类帐–属性使其非常适合于药品供应链中的某些用例，而对其他情况则不太适用。

首先，重要的是要考虑您在链上放置的内容以及它是否违反区块链的主要规则。例如，诸如患者数据交换和定价之类的事情不太适合于区块链用例。如果有可能需要删除或移动信息，则实际上在区块链平台上是不可能的。

区块链通常是一个不错的选择当您有需要定期进行通信的各方

并且它们之间的通信需要高度的完整性时，对于诸如药品供应链之类的实例，它可以消除很多涉及药品跟踪和追踪，定制疗法和温度调节等方面的误解和误导。例如，如果批发商对某种疗法投入了大量的研发资金，并且已经向制造商支付了巨额资金，将其从A点运送到B点，他们将想知道在哪里该产品遍及供应链的每个环节。对于这种类型的交流，区块链是一个可行的选择，并且随着特种医学的日益突出，这在我们可能会越来越多地看到。 

尽管制药业历来是线性的并且数字化转型较慢

但传统流程终开始与现代技术融合，以创建更安全，更高效的运营。尽管制定了严格的法规，但精简的方法结合了先进的技术，增强的供应链利益相关者之间的协作和透明度，可以解决制药供应链中许多复杂的活动环节。