Introduction
Alors que les risques liés à la chaîne d’approvisionnement s’intensifient avec l’essor des thérapies cellulaires et géniques et d’autres médicaments complexes, des innovations telles que la modélisation virtuelle avec les technologies numériques offrent de nouvelles opportunités pour optimiser les expéditions de ces thérapies biologiques délicates.
Les technologies de simulation et le suivi des données en temps réel offrent la promesse d'informations inédites, allant de l'analyse des itinéraires de navigation des conditions météorologiques historiques à des estimations crédibles de l'impact sur le développement durable, utiles pour comparer différentes options d'emballage. Cependant, le succès des technologies de modélisation numérique et d'analyse prédictive repose sur la collaboration entre les acteurs de l'écosystème – prestataires logistiques, laboratoires pharmaceutiques et fournisseurs d'emballages – pour optimiser véritablement la réalisation de chaque expédition de produits des sciences de la vie.
Ce bref livre blanc examinera les forces qui animent les écosystèmes de modélisation numérique, présentera des exemples de réussites de modélisation numérique dans d’autres secteurs et discutera des points faibles de la chaîne du froid actuelle des expéditions pharmaceutiques que la technologie de modélisation numérique pourrait potentiellement atténuer.
Trois moteurs clés des écosystèmes numériques
Vous avez probablement vu de plus en plus de références à la technologie de modélisation numérique. En apparence, le concept est relativement simple. Comme son nom l'indique, il s'agit de modèles virtuels d'objets physiques ou de groupes d'objets en réseau. Les objets numériques étant plus faciles à manipuler, la technologie de modélisation numérique peut être utilisée pour les tests, la simulation, la surveillance, la maintenance et bien d'autres tâches pratiques.
Une confluence de facteurs peut être attribuée à l’intérêt croissant pour la technologie numérique dans tous les secteurs.
- Capteurs omniprésents
Les signaux générés par des capteurs sont désormais omniprésents grâce à la connectivité périphérique, à la numérisation et aux technologies IoT. Qu'il s'agisse de capteurs de trafic fluidifiant les flux de véhicules ou de machines communicantes dans les usines, les capteurs captent et émettent des flux de données pour mesurer la position, la pression, la température, la force, les vibrations, l'humidité, la charge piézoélectrique et les propriétés des fluides.
Implications pour la modélisation numérique : Les capteurs permettent la capture de séries chronologiques très détaillées de données du monde réel qui permettent une modélisation beaucoup plus réaliste que les données limitées actuellement utilisées dans la conception assistée par ordinateur (CAO). - La montée continue du cloud
Le cloud public, privé et hybride agit comme un puissant unificateur, captant les signaux de capteurs du monde entier et décloisonnant les chaînes d'approvisionnement des entreprises et les systèmes disparates sur lesquels elles reposent. Parmi ces systèmes figurent les systèmes de gestion d'entrepôt, de transport, de cycle de vie des produits, d'exécution de la production et de CRM. Le cloud est un moteur d'intégration, car il permet de construire des couches numériques de ces informations sur un socle commun.
Implications pour la modélisation numérique : Le cloud offre une évolutivité infinie, permettant aux modèles numériques de s'étendre et de gérer des volumes de données croissants sans avoir à investir dans une infrastructure supplémentaire. Il offre également un meilleur accès, où que vous soyez, ainsi qu'une surveillance et une analyse en temps réel améliorées, deux fonctionnalités cruciales à l'heure où de plus en plus de calculs migrent vers la périphérie des réseaux. - Technologies des mégadonnées
Les technologies d'ingestion et de traitement ultra-rapides des données nécessaires pour générer des informations à partir du flot de nouveaux signaux numériques sont désormais largement disponibles. Ensemble, ces technologies permettent de remédier à la fragmentation de la chaîne d'approvisionnement qui s'est développée au cours des quatre dernières décennies.
Implications pour la modélisation numérique : Les technologies Big Data permettent une plus grande précision grâce à l’ingestion d’un plus grand nombre de données, de meilleures capacités prédictives basées sur l’identification des modèles et des tendances, et des économies à l’échelle du système grâce à la capacité de simuler et de tester différents scénarios.
La technologie de modélisation numérique fait progresser d'autres industries
Plusieurs secteurs ont stimulé l'évolution des technologies de modélisation numérique au cours des 30 dernières années, à commencer par les logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO) et de fabrication assistée par ordinateur (FAO). Avec la disponibilité croissante et à moindre coût des capteurs IoT, du cloud et des technologies du Big Data, les obstacles à la modélisation, à la simulation et à l'intégration numériques s'amenuisent rapidement. C'est particulièrement vrai pour la modélisation et la simulation de séries chronologiques. C'est précisément dans ce domaine – la simulation à l'échelle du système pour prédire les résultats possibles – que la technologie de modélisation numérique peut offrir des avantages significatifs par rapport aux modèles actuels.
Dans l'aviation,
Par exemple, la technologie de modélisation numérique vous permet de faire des prédictions futures sur les performances d'un avion en simulant des événements à venir tels que la météo ou l'usure sur une application numérique du moteur et des ailes de l'avion.
Dans le domaine des énergies renouvelables,
Un parc éolien peut créer une réplique numérique pour déterminer l'impact de l'angle et de la vitesse du vent sur les ailes de ses éoliennes. Il est également possible de projeter, à partir des données historiques de production d'énergie, la quantité d'énergie que le parc est susceptible de produire au cours du prochain trimestre ou de l'année suivante.
En gestion de l'eau,
Les entreprises ont mis en place des solutions de modélisation numérique pour aider les services publics et les stations d'épuration aux budgets serrés à modéliser des processus complexes afin d'optimiser leur efficacité. Alimentés par des réseaux de neurones artificiels, ces modèles numériques ont permis aux services publics du monde entier de réduire leur consommation d'énergie de 10 à 30 % et de diminuer drastiquement leurs quantités d'azote et de phosphore utilisées quotidiennement.
Accélérer la chaîne du froid pharmaceutique grâce à la technologie de modélisation numérique
Le numérique est prometteur pour révolutionner la chaîne du froid pharmaceutique, offrant des possibilités prometteuses pour rationaliser les processus, améliorer la visibilité des expéditions et favoriser une prise de décision proactive. Voici comment la modélisation numérique peut transformer la chaîne du froid :
Optimiser la logistique complexe
Les capacités numériques permettent la modélisation virtuelle des lignes de production, des voies d’expédition et de la disponibilité des conteneurs, facilitant une planification précise et adaptative pour déplacer efficacement les médicaments des fabricants aux patients, réduisant les retards potentiels et garantissant une planification fluide et plus précise.
Améliorer la connaissance du réseau
En intégrant les données de tous les acteurs de la chaîne du froid pharmaceutique, la modélisation numérique élimine les incohérences et les inefficacités. Grâce à l'accès aux procédures opérationnelles standard (SOP) mises à jour, aux informations sur les voies de transport et à la disponibilité des conteneurs, chaque intervenant dispose d'informations précises.
Tirer parti des tendances historiques
La technologie de modélisation numérique facilite l'analyse des données historiques, aidant ainsi à identifier les sites optimaux pour le stationnement des conteneurs et à améliorer les délais d'exécution. Cette approche proactive garantit que les conteneurs sont toujours au bon endroit et au bon moment.
Suivi des expéditions en temps réel
Grâce à la surveillance des expéditions en temps réel et aux capacités d'IA prédictive, la technologie de modélisation numérique permet aux parties prenantes d'anticiper et de gérer les excursions potentielles avant qu'elles ne se produisent, garantissant ainsi que les charges utiles restent protégées tout au long de l'expédition.
Favoriser une collaboration proactive
Sa capacité à fournir des ensembles de données précis se distingue de la technologie de modélisation numérique, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées. Parallèlement, l'intégration de l'analyse prédictive identifie les itinéraires et les voies de transport optimaux en fonction des tendances historiques, améliorant ainsi l'efficacité globale et garantissant que les médicaments vitaux parviennent aux patients au moment et à l'endroit où ils en ont besoin.
Se connecter au cercle vertueux
Pour les prestataires de services logistiques, les technologies de modélisation numérique permettent de prédire les conséquences d'une réservation ou d'une non-réservation dans un port ou une voie de trafic aérien spécifique, en fonction des tendances historiques. Aujourd'hui, ces choix reposent vaguement sur l'expérience et sur de faibles volumes de données. Il n'existe pas de véritable base systématique pour les décisions. C'est là que se déploiera une grande partie de cette intelligence.
En pratique, un cercle vertueux d'améliorations et de bénéfices est rendu possible lorsque les données de performance réelles de tous les acteurs de l'écosystème alimentent des modèles virtuels de chaîne du froid. Ces bénéfices incluent :
- Efficacité opérationnelle accrue
- Une plus grande réutilisation des conteneurs
- De meilleurs résultats pour les patients
- Meilleure qualité et conformité
- Précision accrue basée sur l'optimisation des conteneurs pour les cas d'utilisation des produits et des voies d'expédition
À mesure que la technologie évolue et que les responsables pharmaceutiques posent des questions auxquelles les solutions actuelles ne permettent pas de répondre facilement, les modèles architecturaux émergent rapidement pour y répondre. Pour ces raisons et bien d'autres, les technologies de modélisation numérique ont été décrites à juste titre comme une « transition irréversible du marché ». Il s'agit d'une transition que tous les acteurs de la chaîne du froid pharmaceutique auraient intérêt à entreprendre.
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