最近十年，笔者参与过制药行业的几个SAP实施项目。这些项目的客户都是世界500强里知名的制药行业跨国企业，这些SAP项目都是客户的欧美总部将其全球模板推广到中国的制造工厂的rollout项目。
信息化是现代企业规范高效管理的科学手段。与其他行业相比，医药行业有其鲜明的“合规性”。面对复杂严谨的生产管理系统，医药企业往往通过一整套信息化解决方案来支撑业务流转，从流程开发、生产运作、过程控制到整个管理系统的升级，借助ERP整合成一个屏幕、一个按钮、一个简单的操作，从而解放企业的运营效率，应对质量、控制、数据完整性等一系列合规要求。
2021年12月2日，IDC发布的《中国制造业MES市场份额报告》显示：2020年中国制造执行系统（MES）软件总市场份额达到30.9亿元人民币，年复合增长率为24.3%，较过去三年有了显著上升。 从竞争格局来看，西门子、宝信软件、SAP在 2020年中国制造执行系统（MES）软件市场排名前三。其中，西门子基于其在制造领域出色产品和丰富的行业套件覆盖最多行业，以11.1%的市场份额排名第一；宝信软件凭借其在钢铁行业深度耕耘及对制药行业的拓展，以7.5%的市场份额排名第二；SAP提供从企业资源管理到制造执行的
作者 | 高玉娴 智能制造是制造业加速数字化变革的核心抓手。通过数字技术与先进制造的深度融合，全面优化生产制造各环节，是企业实现降本增效，提升产品和服务体验的可靠路径。而随着变革进一步进入“深水区”，智能制造还将助力我国制造业重塑核心竞争力，实现高质量发展和产业升级。但是，智能制造作为一项复杂且庞大的系统工程，涉及设备、系统、流程等全方位的升级改造，显然不可能一夜成型。对此，有企业由点及面、小步快跑；也有企业从零开始、一步到位。今天我们要介绍的瑞阳制药，是前者的典型代表。 在瑞阳制药位于山东淄博沂源县的众
近年来兴起的人工智能（AI）技术，在社会生产生活的很多行业已经开花结果。作为第四次工业革命的核心技术，AI在制药行业中的应用和探索也不断加深加快。AI制药的学术、产业、投资等方面都有了新突破和新进展，这在过去的2020年尤为明显。
过去的几十年中，人工智能（AI）已经从科幻小说中的故事变成了一种非常真实的力量。这种力量可能，甚至已经颠覆了地球上的几乎所有行为。AI可以帮助我们为汽车，飞机和太空飞船导航，在网飞（Netflix）上推荐电影，并促进了其他大大小小、数以百计的变化。
由于其广泛的应用范围，制药业有望从人工智能（AI）的使用中受益匪浅。Sydney Tierney讨论了机器学习如何增强营销、制造和药物试验。
最近十年，笔者参与过制药行业的5个SAP实施项目。这些项目的客户都是世界500强里知名的制药行业跨国企业，这些SAP项目都是客户的欧美总部将其全球模板推广到中国的制造工厂的rollout项目，使得海外工厂的各个部门的业务能被纳入到统一的全球管理的轨道上，方便总部进行统一管控。
导语 | 近年来，随着 AI 等技术的发展应用，数字化、智能化日渐成为各行各业转型升级的新兴力量，其与医药产业的融合创新也逐渐成为当前的新趋势，众多医药制造企业蓄势待发，搭乘数字化的快车，驶入高速发展的快车道。今天，我们特邀 腾讯云 TVP 行业大使、舜源科技合伙人＆CTO 韩光祖老师，为我们分享他对药企数字化发展及创新应用的独到见解。 作者简介 韩光祖，腾讯 TVP 行业大使，舜源科技合伙人＆CTO，美国南加州大学企管硕士，有超过 26 年的企业 IT/MIS/IS 数字化转型、创新、运营经验，包含软、
制药行业对技术水平要求较高，创新药开发需要投入大量资源，具有高投入、高风险、高收益和周期长的特点。化学药品的生产需要符合严格的技术标准，对生产设备、工艺流程的要求较高。目前，国际领先的化学制药企业掌握着先进的化学合成工艺，具备较强的专利优势和技术优势，创新药基本由其垄断，凭借专利保护在较长时间内保持技术领先。
制药机械行业指以化学原料药、药剂、中药饮片、中药、中成药专用生产设备的制造为主要业务的行业，在医药行业发展过程中制药机械行业具有举足轻重的作用，其生产制药制药机械的质量、数量等，在很大程度上影响了市场中药品的质量，关系到制药企业的经济效益。
实验科学更像是一种将实体表征为人类可识别信息的一个过程，这个过程产生了海量高维复杂的数据，即数字化。统计学、机器学习和深度学习等从数据中寻找规律和发现知识。回顾从药学专业毕业，然后经历很多各种实验和实验数据的产生过程，再加上从事计算的经历，以及最近几年在数据挖掘和AI领域的深入，深知数据科学和AI在制药行业变革中的巨大潜力。通晓数据的产生以及数据挖掘是智能化的基石，药学教育也应该顺应时代和产业需求建立交叉学科人才的培养。
2022年10月27日，复旦大学药学院邵黎明等人在Nat Rev Drug Discov杂志发表文章Innovation in the Chinese pharmaceutical industry，从临床阶段的药物、治疗领域、新靶点三个角度，对Top20的中国制药公司与Top20的跨国制药公司 (中国以外的) 的研发管线进行了并列比较。该文有助于清楚地了解中国制药行业在创新研发方面的全球地位。
近年来，随着AI技术在制药行业的探索和应用，多家科技巨头开始涉足制药行业。科技巨头拥有尖端的人工智能和数据技术，这两者都是生物制药行业和医疗保健正在进行的数字革命的关键组成部分。2022年1月21日发表在BPT网站的一篇文章对此进行了分析和评述，主要以谷歌为例。
DPI(Deep Pharma Intelligence)是一家市场分析机构，定期发布关于制药和医疗保健行业高潜力领域的分析报告。
生物医药行业是指将基因工程、细胞工程、酶工程等现代生物技术与各种形式的新药研发、生产相结合，制造市场可流通药品并规模化生产的经济实体的总和。近年来，随着国内生物医药行业的不断扩张及竞争日益激烈，如何借助数字化打造生物医药企业核心竞争力，已成为当前生物医药企业不得不思考的重要问题。
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 融资一轮又一轮的AI制药，到底有多火？ 国外一笔订单，最高已经达到331亿元，接近传统药企一整年的研发投入； 国内市场，保守估计将达到2040亿元规模，BAT字节华为等互联网头部企业争相入资角逐，甚至有公司一年内完成3轮大额融资…… △图源：量子位智库 从北京大学前沿交叉学科研究院、国外名校教授，到MIT博士等纷纷加入创业，甚至有拿到国外名校博士Offer的学生退学加入…… 然而，与资本热形成鲜明对比的，却是行业发展的现状—— 国内AI制药公司
量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 投入25.6亿美元研发一款产品，成功率只有3.5%。 若想研发一款行业首创（first-in-class）产品，这一数值还要再下降到1.2%。 这是传统制药行业如今研发一款新药的成本。 随着AI技术不断加速落地，AI+制药似乎也成为了一个高分答案：融资火热、创企众多、临床前药物开始出现…… 由NLP、深度神经网络，深度生成模型等AI技术组成，AI制药能够通过数据交叉比对、加速筛选、从头生成等方式，有效提升新药研发效率，拓展药物创新空间。 以候选化
几十年前，制药公司主要在内部完成药物研发的大部分工作。如今，制药公司需要做的任何类型的工作，几乎都可以外包给CRO。
就在这两天，首个生物医药的千亿参数大模型产品ChatDD发布，不仅制药各阶段知识“样样通”，还能和药学专家进行对话，瞬间秒懂一些行业神秘“黑话”。
通过Windows“开始”>“所有程序”>“Siemens Automation>“SIMATIC”>“SIMATIC NET”>“Siemens Communication Settings”进入配置控制台检查,
精益生产作为一项优化生产过程、提高效率的方法论，精益生产在制药行业得到了广泛应用。其核心理念是通过消除浪费，不断改进生产流程，实现资源的最大化利用和生产成本的最小化，从而提高企业的竞争力和市场占有率。
患者信息泄露、医疗信息被篡改、医生误诊、遭勒索……医疗行业的网络安全危机是否已经到来？ 去年在某行业峰会上，我们作出了“医疗网络将成为网络犯罪分子重点攻击对象”的预测，奈何预言成真。医疗数据泄
2， 下达该成品的工单，系统弹出如下的Result of Derivation小窗口，
药物研发管线漫长、复杂且取决于许多因素。机器学习（ML）通过丰富且高质量的数据改进指定问题的发现和决策。机器学习在药物发现的所有阶段都有应用：靶标验证、生物标志物的鉴定和临床试验中数字病理学数据的分析。应用程序的范围和方法不同，有些方法可以产生准确的预测和解释。应用机器学习的主要挑战在于ML产生的结果缺乏可解释性和可重复性，可能限制其应用。在所有领域，仍然需要生成系统和全面的高维数据。
精准营销这个在电商领域已经司空见惯的手段，在药物行业，特别是处方药领域才刚刚开始探索。11月23日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的药物大数据行业思享会上，惠每医疗CEO刘丁分享了精准营销在药物行业应用的探索。本期思享会获得北京昌平科技园发展有限公司与中关村昌科生命健康产业联盟的大力支持，在昌平区北大医疗产业园举办，来自医药企业、保险公司、医院药剂科等相关领域20余位业内人士参与交流和讨论。 大数据在药物行业能够有什么应用？处方药能不能做精准营销？制药商如何利用数据管理到病人
患者信息泄露、医疗信息被篡改、医生误诊、遭勒索……医疗行业的网络安全末日是否已经到来？
医药行业可分为药品企业、器械企业、医疗机构（如医院）、医药零售企业主要四类。此前，医药企业主要专注于仿制药生产制造。在国家《药品一致性》政策下，更多鼓励创新药物和生物制药的开发。未来，将更加努力地与供应链上下游企业合作，提供增值的创新产品和服务，以满足终端客户的需求，并最终促进企业的发展。
2024年1月16日，Nat Rev Drug Discov杂志发表文章Biopharma dealmaking in 2023，分析了2023年生物制药交易的现状和趋势。
制药业也许是地球上唯一的行业，从创意到产品的市场推广，公司需要花费大约十年的时间和数十亿美元，且有90％的失败机会。它与IT行业截然不同，前者只有偏执狂才能生存但是企业高管需要提前计划数十年并执行。因此，当深度学习取得可靠进展而推动的人工智能革命在2013年至2014年爆发时，制药业高管对此产生了兴趣，但并没有立即加入潮流。许多制药公司开始在内部数据科学研发上投入大量资金，但如果没有协调的战略，它看起来更像是在一个组织中（通常是在一个部门中）由数据科学，数字化和AI的许多负责人进行的品牌重塑活动。尽管一些制药公司投资了AI初创公司，但迄今为止并未进行任何大规模的收购。
此外就是在2021年11月，谷歌宣布成立一家子公司Isomorphic Labs，尝试使用人工智能来发现新药。
事情的起因是国家药品监督管理局（国家药监局）通告称，长春长生生物科技有限责任公司（长春长生）生产的狂犬病疫苗被发现存在生产记录造假等问题，被责令停产，并收回GMP证书（生产质量管理规范证书）。
2020年11月27日，Deep Pharma Intelligence发布了一份130页的分析报告：《2020年AI用于药物发现、生物标记物开发和药物研发全景概述》。
机器视觉（Machine Vision、MV）是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高。机器视觉主要用于检测出各种产品的缺陷、判断并选择出物体、测量尺寸和定位等，广泛应用在自动化生产的各个环节，是计算机视觉中最具有产业化的部分。
制药行业中，分销商库存药品过多的时候，会退一部分给制药商。退货药品在药品总销量中占比约为2%-3%，这个比重看起来并不大，但这部分药品每年的销售额有70- 100亿美元之多。
SAP QM-IDI标准接口用于实现SAP QM与外部系统比如LIMS系统等数据交换，在项目实践中比较常用，尤其在流程行业里比如食品化工制药等诸多行业里。
近年来，“两票制”等医药行业改革政策的出台与推进对医药供应链产生了深刻影响。特别是在医药流通领域，业务模式不断变化，供应链扁平化趋势凸显。由于药品本身的特殊性，对质量安全和质量监管要求极为严格，加之医药客户订单杂，医药种类多等特点，对物流作业效率、准确率、安全性等提出了更高的要求。在此背景下，自动化、智能化物流技术与系统得到广泛应用并不断升级发展，助推医药行业高质量发展。
人的一生，健康是永恒的话题。2020世界人工智能健康云峰会圆满结束，会上中国工程院院士李兰娟的一席话，引发人们对AI健康医疗的关注。
伴随着数字化智能制造的浪潮，越来越多的制造企业开始在生产部门部署实施MES系统，以期获得生产效率的提升，从而获得在一定阶段内的产品价格竞争优势。
过去十年左右的时间里，人工智能(AI)已经从科幻小说变成了一种非常真实的力量，它几乎颠覆或者说威胁要颠覆地球上的每一个过程。人工智能帮助汽车、飞机和航天器导航，为你推荐Netflix上的电影，并促进其他数十种重大事件。
ChemDraw Professional 20是一款专业的化学绘图软件，可以帮助化学研究人员、教育工作者和制药行业从业者轻松地创建高质量的分子结构和化学反应方程式。该软件提供了丰富的化学符号和模板，支持多种文件格式的导入和导出。
全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用，按应用（候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他）、技术（机器学习、深度学习、自然语言处理和其他）、药物类型（小分子和大分子）、服务（软件和服务）、适应症（免疫肿瘤学、神经变性疾病、心脏病和其他疾病）。最终用途（合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等）行业趋势和到 2029 年的预测。
2020年11月27日，Deep Pharma Intelligence发布了一份130页的分析报告：《2020年AI用于药物发现、生物标记物开发和药物研发全景概述》。
随着数字化转型的浪潮席卷各行各业，中国数字经济已进入快速发展阶段，传统产业数字化转型不断加快，数字经济基础设施实现跨越式进步，新业态、新模式蓬勃发展。艾媒咨询数据显示，成本、市场、产能是企业进行数字化转型的核心驱动因素；企业迫切需要提升供应链管理和企业经营管理能力，两者分别占比48.1%、47.3%。企业使用一体化的平台需求增多，使用数字化平台指导生产和消费将成为一种新模式，在此模式下，数据生态不断更新、成长、优化，推动企业数字化转型升级。
每个行业的物流供应链都有其行业本身的特点，WMS仓库管理软件讲究求同存异、量体裁衣，面对各类行业不同需求，需要设计者既能通过物流本质来解决共性问题，又能满足行业特性需求解决企业矛盾，本文将为大家分享有关这方面的知识。
口碑爆棚的影片《我不是药神》，让医疗、医药等敏感话题重回公众视线。正如影片所说，“世界上只有一种病，就是穷病。”吃不起高价药，就只能等死了吗？如果使用人工智能进行药物研发，是不是可以减少药物研发的巨额投入呢？
医药行业SCM供应链管理系统支持进出口业务、境内外购销业务、仓储业务、运输业务的操作管理，包含订单管理、仓储管理、运输管理、报关管理、结算管理、财务管理、营销管理、客户服务等子系统。医药行业SCM供应链系统的功能组合以客户为中心，以订单为主线，涵盖订单执行过程的各个方面，实现了物流、资金流、信息流、任务流同步，能提高物流运作的效率、让供应链执行透明化，从而提升效率、降低成本、控制风险、提高客户满意度。
2021年10月14日，在首届“上海国际生物医药产业周（IBIWS）”期间，国内隐私安全计算的代表企业翼方健数受邀参加“2021人工智能药物研发论坛”。论坛期间，作为翼方健数的合作伙伴，燧坤智能CEO曾亥年为观众分享了隐私安全计算技术在AI药物发现过程中的重要应用。翼方健数副总裁张莺耀参与了题为“AI与制药行业的合作”的圆桌讨论。
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