互联网和新技术在智能制药领域的应用

欲了解更多智能制药行业的未来发展前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《2023-2028年中国智能制药行业发展分析与投资前景预测报告》。

一、工业大数据

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称。具体到制药行业，工业大数据包括药物研发、生产、物流、经营管理等各个环节中生成的全部数据，是企业发展宝贵的战略资源，是推动企业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。2020年5月，工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，为数据汇聚、数据共享、数据应用、数据治理、数据安全和产业发展指明了方向。

企业应当由管理层牵头，从上到下加强对工业大数据的认识，加大对软硬件设施投入和人才引进培养，充分利用第三方资源降低成本投入，解决工业大数据应用中可能存在的“不想用”、“不会用”、“不敢用”的问题。在研发层面，通过对健康大数据的挖掘，制药企业可以更好地感知市场需求；通过上市后药物使用数据的收集和分析，制药企业可以更好地指导新适应症的开发；通过比对药物在细分患者群体中的疗效和安全性数据，制药企业可以开发生物标记物，指导精准用药。在生产和质量管理层面，制药企业可以通过追溯性回顾识别和控制影响药品质量的关键因素；通过对人、机、料、法、环、测等信息的智能化分析实现主动调整。

二、工业互联网

工业互联网通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系。制药企业可运用工业互联网技术满足工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，逐步实现设备、工序和流程的智能化控制，达到毫秒级延迟的数据采集和传输水平。工业互联网的实施包括可以分阶段进行。

三、云计算

云计算以互联网为中心，提供快速且安全的数据计算与存储服务，帮助用户随时随地、按需、便捷地使用共享的计算设施、存储设备、应用程序等资源。云服务包含基础架构即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）三种模式。基础架构即服务中，供应商为企业提供服务器、存储器和网络计算资源。平台即服务中，供应商为企业提供云环境，用于应用的开发、管理和交付。软件即服务中，供应商为企业提供对云端软件的访问。用户无需在本地安装应用，而是通过Web或API访问部署在远程网络中的应用。

灵活运用云计算技术，可以帮助制药企业在信息化建设的初期大幅降低资金和人员投入。比如，在数据规模较小的情况下，使用云计算存储器、交换机等硬件资源，按需付费，可以避免自有资源空置带来的额外成本。同时，云计算可以帮助制药企业降低信息部门的运维投入，从而更好地把有限的人力资源集中在智能制造系统规划和建设等具有更高附加值的工作中。

此外，云计算在制药企业的应用场景贯穿药物的全生命周期。在研发领域，云计算可以帮助制药企业极大缩短药物研发周期、降低研发成本、控制研发风险。比如通过在云端进行高效模拟辅助分子和晶型的筛选，基于云计算平台的临床试验和数据分析加速临床试验进程。在营销领域，制药企业可以构建供应链协同平台，实现数据在云端的水平流动。在物流领域，可以构建运输云，实现制造企业、第三方物流公司和客户的三方信息共享，并提高车辆往返的载货率，对冷链物流等具有更高要求的物流操作进行全程监控。

四、人工智能

人工智能在制药工业中的应用还处于初期阶段，但是前景广阔。在研发环节，已经有一定信息化基础的制药企业可以使用人工智能算法辅助药物的分子设计和合成路线设计。比如，MIT研究人员通过人工智能软件提出合成分子方法路径，然后由化学家审查这条路线并将其细化为化学“配方”，最后由机器人平台根据这些配方自动组装硬件并执行反应构建分子。

在生产和物流环节，制药企业可以利用机器学习技术挖掘产品缺陷与历史相关数据之间的关系，形成控制规则，从而减少产品缺陷。同时人工智能技术能够帮助制药企业集成专家经验，形成知识的固化与传承。

其次，机器视觉、手势识别等人工智能技术与工业机器人深入融合，可以代替操作人员进行复杂工作场景的判断和复杂工序的执行。此外，人工智能算法可以帮助制药企业科学规划物料需求与生产排程，减轻计划人员的工作量，同时提高生产资源的利用效率。

五、数字孪生

数字孪生是指在利用数字化技术营造与现实世界对称的数字化镜像。数字孪生充分利用物理模型、传感器数据、运行历史数据，在虚拟空间中完成物理对象的完整映射。从数据源获得的信息越多，形成的仿真模型就越生动逼真。

数字孪生可以辅助制药企业的工厂建设。一般情况下，应在规划阶段完成厂房及生产线的数字化模型，在虚拟空间中对工厂进行仿真模拟，将真实参数传给实际的工厂建设过程。工厂建成之后，数字孪生可以帮助企业实现异地工厂的管理，保证厂区之间的质量一致性。此外，数字孪生模型可以用于设备设施的预防性维护。从传感器获取的数据实时传输到数字孪生模型中，帮助企业预先识别和解决潜在故障。数字孪生技术在药物研发领域也有所应用，比如通过数字孪生产生的患者模型可以辅助新化合物的评价，加速药物研发过程。

六、边缘计算技术

制药企业可以采用边缘计算技术采集数据信息，在本地进行实时处理和预测，也可将本地提取的特征数据传输给云端大脑，能在轻量化上云的同时保证药品的配方和工艺参数等数据的保密性。制药企业还可以利用边缘计算的优势，第一时间进行设备故障隐患预判，发现潜在故障。再基于大数据技术对设备进行全面分析，了解设备各部件的“健康指标”，优化边缘分析模型，实现设备预测性维护。

七、数字化交付

数字化交付是数字化工厂和智能工厂的基础，为工厂提供数据支持，实现资产可视化。在制药工程项目全生命周期内简化决策流程，提高决策准确性和全面性。搭建数字化交付平台存储和分析二维、三维设计数据、文档及后期运维数据。制药企业可根据实际需求在数字化平台中定制数据，并进行后期运维数据分析。企业应当将数字化平台与分布式控制系统（DCS）或监测控制和数据采集系统（SCADA）对接，采集现场控制数据及信息。同时，数字化平台应当与生产执行系统（MES）对接，实现信息流互通。