大陆医药的消费正处在一个高速增长的阶段，人口增长、老龄化加剧、经济总体增长、人均消费增长、农村收入提高，这五大因素是医药市场蓬勃发展的动力。在这五大因素的驱动下，大陆的医药市场需求将会在未来相当长的时间内保持高速增长。从多个环境，多个维度来看，目前医药企业所处的外部环境，无论是行业形势、政府出台的政策、还是社会民众对医药企业提出了更高的要求。医药市场需求的快速增长对医药企业来说，既是发展契机，同时又面临风险和挑战。
在这个新时代，“云物移智大”时代是颠覆一切的时代，颠覆一切”成为这个时代的主旋律。这不仅仅是一个产业转型的问题，更是整个人类社会的一次重大的转型升级。互联网重构之后，我们将迎来继人口红利后的下一个红利--大数据红利，引领世界互联网升级潮流。全新的“大数据+制药”也并驾而至，全产业链条的颠覆与重构拉开了时代大幕。
制药行业如何应对当下大数据时代的挑战，该如何来面对解决这些问题，数字化是关键！
将大数据化为小数据是应对大数据挑战的关键，破除内部、外部、公共和商业内容之间的壁垒，将多个来源的信息内容整合在一起，建立数据信息的流动和增加相关性，最终把内容转化为洞察力，支持研发出更好的新药。
在一系列的发展问题中如何把握关键，比如：
- 竞争对手的药物开发管线是怎样的?
- 在药物受检的各项临床试验中，药物的安全性情况相比如何?
- 竞争对手的试验可能抢在我方之前完成么?这个药品在临床试验中的进展如何?
- 哪些适应症是药品所有者优先考虑的?
等等众多的核心问题的解决，都需要全面的数字化应用能力的构建。
如何来构建这些能力？派可数据一站式企业级数据可视化平台基于业务与管理，可构建出制药企业战略规划到业务经营的一整套数据指标体系。
1、药物全生命周期数字化
从药物整个生命周期整体的维度看制药企业的数字化，涵盖了研发、生产、流通和使用。如果能缩短制药企业的研发周期，药品就可以提前一两个月上市，从而给制药企业带来的价值将是巨大的。数字化企业在研发方面可以做哪些事情呢?
把大数据分析应用在众多场景，如先导化合物的探索，可以根据公开的数据库，根据分子的特性，用大量的样本来减少做分子化合物试验的时间，实验周期缩短和效率提高比较明显，效率最多可提高 30%。在临床开发领域，要收集大量的文献或者是一些专业化的数据库，如果要把这些非结构化的数据作为一个有价值，或是研发人员可利用的数据，需要经过大量的收集、分析和加工过程。
也可以通过大数据处理技术，譬如形成半结构化的数据库，同样可以缩短很长时间。通过大数据或人工智能技术可以做很多事情。甚至在上市之后，可以对一些安全性不良反应的监控数据作出分析，为将来的个性化治疗、研发新药提供良好的参考价值。
2、药物生产制造的PDCA和SDCA循环
在生产制造领域中，对于制药企业来说，有两个重要的循环，PDCA和SDCA的生产以及运营和设备，分为企业运营和生产运营两部分。
PDCA:主要是考虑企业的运营层面，业务是不是按照企业经营层的计划去发展。
P:指预算、运营计划、销售计划、供应计划(采购计划、生产计划) 产销平衡;
D:企业的执行，包括生产执行、采购执行、销售执行等;
C:检查执行的结果和计划、预算的偏离，掌握差距;
A:发现问题和差距之后，如何弥补预算和实际的差距。
企业根据实际运营状况，做出经营调整，确保其按照预设的目标前进，在发现问题时及时修正。在企业运营的 PDCA 循环里，信息化关注的是预算管理、企业资源计划(ERP)等业务经营，数据可视化分析关注的是业务经营对企业战略的达成情况，并以结果导向优化企业经营管理。
SDCA:在制药企业在工厂里，关注的是 PDCA 中的 D(生产执行)，在生产执行中习惯称为SDCA，是整套管理思维
S:可以说是标准，是企业的业务标准，是法规的标准等，需要有法规的框架，在企业的质量体系和标准下开展业务;
D:车间里生产的产品;
C:实验室中检验产品是否合格;
A:在生产、检验中去发现偏差和问题，去分析和改善，找到出现的原因，采取相应措施，避免问题再次发生。
3、数字化思维去考虑SDCA：
S:可以是公司的合规系统，文件系统
D:一般指的是 MES(生产执行系统)，确保现场合规地执行生产业务。MES 有时候会向上做一些延伸，为了把生产执行的计划最优化，会涉及到 APS(高级计划排程)的概念，向下做延伸，会涉及到 SCADA(数据采集与监视控制系统)自动采集设备的参数数据
C:一般可以用 LIMS 系统，管理检化验流程以及检化验数据，做合格判定
A:在制药企业，通常可以通过 QMS 系统管理 CAPA 流程，以确保产品的质量和不断完善质量管理水平
PDCA，SDCA管理思维与业务系统的有机整合，是制药企业经营与生产执行的关键，数字化是这一过程的有效保障。
数字化在制药行业的发展和应用数字化在制药行业的发展和应用已经成为一个重要趋势，它正在改变制药行业的各个方面，包括研发、生产、质量控制和营销、经营管理等全方面。
以下是派可数据在制药行业中的一些重要数字化应用场景：
1.药物研发:在药物研发过程中的应用包括数据分析、数据挖掘及机器学习等技术，可以加速新药的发现和开发过程，提高研发效率和成功率。
2.生产优化:通过实时数据采集和分析，帮助制药企业优化生产过程，提高生产效率和质量控制。例如，使用AIOT技术搭建物联网，连接设备和传感器来监测生产设备状态和参数，实现智能化的生产管理和实时监控。
3.质量控制:在制药行业的质量控制领域通过实时数据采集和分析，提高产品质量的稳定性和一致性。例如，使用大数据分析和统计方法，对生产过程和质量数据进行监测和分析，发现和纠正潜在的问题。
4.供应链管理:在企业经营管理过程中，改善制药行业的供应链管理，减少库存和物流成本，提高供应链的可追溯性和透明度。通过全面数据可视化，实现供应链的数字化和自动化管理，提高供应链反应速度和灵活性。
5.客户互动和营销:在社交媒体、app和在线平台进行产品营销和客户关系管理过程中，积累了大量的数据，通过对这些数据的分析，可进一步完善制药企业与客户之间的互动方式，使制药企业能够更好地理解客户需求，提供精准的个性化产品和服务，提升用户体验。
总的来说，数字化在制药行业的发展和应用，为提高效率、降低成本、强化质量和改善客户体验提供了新的机会和挑战。随着数字技术的进步和创新的不断涌现，数字化将继续在制药行业中发挥重要作用，并推动行业的持续发展和转型。
（全文完）
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