Comment la numérisation de la chaîne d’approvisionnement ouvre la voie à la thérapie génique
5 min readComme de nombreuses entreprises, les grandes entreprises pharmaceutiques devaient gérer leurs installations, assurer la sécurité du personnel et maintenir des chaînes d’approvisionnement résilientes pendant la pandémie.
Les changements qu’ils devaient apporter impliquaient une compréhension approfondie des chaînes d’approvisionnement à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) et de l’analyse pour une visibilité de bout en bout afin de garantir que les vaccins et autres médicaments sont livrés là où ils sont le plus nécessaires.
Au cours de la récente Conférence Reuters sur la chaîne d’approvisionnement, Linzell Harris, vice-président senior de la chaîne d’approvisionnement mondiale et de la stratégie chez AstraZeneca, a discuté du rôle de la numérisation dans la chaîne d’approvisionnement et de la manière dont cela a soutenu les opérations de la société pharmaceutique.
Avant la pandémie, AstraZeneca avait tracé une voie stratégique pour gérer la croissance. Harris a déclaré que la société examinait son portefeuille de produits passé pour comprendre comment les capacités numériques l’aideraient à être efficace à mesure que les modèles opérationnels évoluaient.
Il a ajouté qu’AstraZeneca avait examiné la blockchain pour la visibilité et le suivi, l’IA pour voir à quelle vitesse elle pouvait capter les signaux de changements de la demande sur les marchés, et jumeaux numériques pour le scénario et la planification dynamique.
Avec la pandémie, il a déclaré que l’entreprise avait besoin de visibilité depuis l’étape de production du fournisseur de matières premières jusqu’à la livraison du produit fini à sa destination finale.
«À quelle vitesse pouvez-vous comprendre le risque et voir qu’il augmente, puis réagir assez rapidement? Vous ne pouvez pas répondre après les faits. Il doit être proactif », a-t-il déclaré. «En cas de pandémie, nous devons vraiment redéfinir la priorité de la production, déplacer les niveaux de stock et modifier les paramètres clés en fonction de la demande.»
L’entreprise a également dû passer de cycles mensuels de planification à des modifications quotidiennes du réseau. Du point de vue de la chaîne d’approvisionnement, Harris a déclaré: «Nous devions vraiment nous concentrer sur la synchronisation et sur la vitesse et la transparence de l’ensemble du réseau.»
Discutant des défis du verrouillage, Steffen Lang, responsable mondial Opérations techniques de Novartis, a déclaré: «Nous produisons plus de 70 milliards d’unités de médicaments et avons des sites dans de nombreux pays pour approvisionner tous les marchés.» Les deux principales priorités pendant le verrouillage étaient de garantir la sécurité du personnel et l’approvisionnement en médicaments des patients.
Lang a déclaré que l’équipe s’est rapidement adaptée, certains sites répondant à une demande croissante et ont atteint des niveaux de production record: «Nous avons continué à recevoir l’approbation pour de nouveaux produits. Les lancements ont été exécutés avec succès. C’était beaucoup plus fluide que ce à quoi nous nous attendions.
Lang croit qu’un chaîne d’approvisionnement robuste a joué un rôle clé dans la capacité de l’entreprise à rester opérationnelle et à fournir des médicaments pendant la pandémie. Cela a permis à Novartis de s’assurer qu’il disposait de niveaux de stock adéquats à différentes étapes de la fabrication et lui a donné la possibilité de reconstituer rapidement ce qui était utilisé.
Il a dit que la numérisation permettait presque visibilité en temps réel de l’approvisionnement, ce qui était important lorsque les frontières étaient verrouillées. L’automatisation a permis à l’entreprise de rendre sa chaîne d’approvisionnement de bout en bout moins dépendante de l’intervention physique des personnes.
Données précises et en temps réel
Dans les deux discussions au coin du feu, Harris et Lang ont parlé de la nécessité de disposer de données opportunes et précises. Ces données ont été cruciales pour aider les deux organisations pendant la pandémie à prendre des décisions rapides et précises.
Lang a parlé du travail de l’entreprise pour numériser ses chaîne d’approvisionnement à travers la prévision, la planification de la demande, la planification et l’exécution de l’offre, en utilisant les flux de travail de données et l’IA pour soutenir la prise de décision
«Nous nous déplaçons de plus en plus pour générer les données au fur et à mesure que nous produisons, qui sont disponibles pendant la fabrication», a-t-il déclaré.
Une visibilité en temps réel pourrait permettre à l’entreprise de comprendre la consommation de ses produits et lui permettre d’ajuster la production en conséquence. Lang pense que cela évoluera à mesure que de nouveaux traitements seront introduits thérapie génique qui offrent des médicaments personnalisés et un traitement point à point, où les patients reçoivent directement les médicaments dont ils ont besoin.
De même, Harris a parlé d’un «brouillage du dernier kilomètre» où la société prend le point de vue d’un grossiste et d’un distributeur sur les produits qu’elle produit pour livrer directement au domicile des patients. «Ce n’est pas dans un entrepôt», a-t-il ajouté. «Nous aurons un nom avec un patient. Comment livrez-vous au patient? C’est clairement ce que nous devons faire à l’avenir. »
Un rapport de Grand View Research a récemment estimé la valeur du marché des médicaments personnalisés à 493 milliards de dollars et prévoyait une croissance annuelle de plus de 6% entre 2021 et 2028.
Le rapport note également que la pandémie a propulsé la demande de médicaments personnalisés. Par exemple, les auteurs du rapport font référence à une étude menée en 2020, qui indiquait que les infections à Covid-19 étaient liées à certaines variantes génétiques.
Une telle recherche est un indicateur de la direction que prend la grande industrie pharmaceutique. Ce qu’AstraZeneca et Novartis ont montré, c’est qu’une chaîne d’approvisionnement conjointe a été essentielle pour la livraison de médicaments pendant la pandémie. La phase suivante consistera en des chaînes d’approvisionnement pharmaceutique avec une épine dorsale numérique allant de la fabrication à la livraison directe de médicaments personnalisés à un patient.