人工智能提高医药供应链的透明度和可信度

《“十四五”医药工业发展规划》里，强调要实现对于供应链稳定可控，加速创新驱动的发展转型。近年来，随着AI、物联网、大数据、云计算等新兴数字技术在医药供应链行业得到越来越多的应用，给医药供应链效率带来变革性的提升，推动着整个行业的高质量发展。 

谈及医药供应链的稳定性，患者的担忧远不止药品供应和价格。他们认为如果不改善医药供应链，供应链内的企业将无法在配送渠道中识别并清除可疑、非法、假冒或伪造药品。此外，问题药品召回速度缓慢、药品来源无法追溯、企业未遵守法规并监督执行效果也是潜在的风险。 

智能预测与规划在医药供应链中扮演着重要的角色。通过对医药供应链中的大量数据进行分析，可以获取关键的信息和趋势，从而预测未来的需求和供应情况。数据分析与预测模型可以利用历史数据、市场趋势、患者需求等多种因素进行分析和建模。通过对这些数据的深入研究和分析，可以识别出供应链中的瓶颈和风险，并提前采取相应的措施进行规划和调整。在医药供应链中，数据分析与预测模型可以帮助企业准确预测产品需求量，避免库存过剩或不足的问题。通过分析患者的就诊记录、疾病流行趋势等数据，可以预测未来的患者需求，并根据需求情况进行合理的生产和配送安排。此外，数据分析与预测模型还可以帮助企业优化供应链的运作效率。通过分析供应链中的各个环节，识别出可能存在的瓶颈和问题，并提出相应的改进方案。例如，可以通过优化物流路线、提高仓储效率等方式，减少供应链中的时间和成本浪费。 

许多人认为定位技术是药物溯源的最佳方式，而追踪和溯源能力是降低药物安全风险和维持稳定供应链的关键。虽然射频识别（RFID）技术非常适用于库存盘点和追踪，但仅靠定位技术无法解决所有挑战，无法消除患者的所有担忧，也无法为运营决策提供所有信息。生产线需要机器视觉系统来帮助验证药片上存在的直接产品标记及其准确性，确认药瓶的灌装水平是否得当，验证标签信息和位置等。同时在设备、集装箱和拖车等应用环境中有必要战略性地部署温度传感器，批量物品监控器和基于条码的数据采集解决方案，辅助报告产品和供应链的状态。 

从数字来源收集的数据可以存储在云端，并利用人工智能和机器学习技术进行挖掘。当异常或紧急情况出现时，系统及时向相关方发出警报，并指导他们采取适当的干预措施。离线技术和数据（如在对热敏标签进行视觉检查时收集的数据）可作为药剂师、医生甚至患者的辅助验证工具，确认在用药前冷链是否得到妥善维护。 

供应链可视化与实时监控是AI在医药供应链中的重要应用之一。通过AI技术，可以实现对医药供应链的全面可视化，包括供应商、生产商、分销商等各个环节的信息和数据。同时，AI还能够实时监控供应链中的各个节点，及时发现并解决潜在的问题，提高供应链的效率和稳定性。