Comment la numérisation de la chaîne d’approvisionnement ouvre la voie à la thérapie génique

Comme 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 utilisant l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse pour assurer une visibilité de bout en bout pour s’assurer que les vaccins et autres médicaments sont livrés là où ils sont le plus nécessaires.

Lors de la récente conférence Reuters Supply Chain, Linzell Harris, vice-président principal 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 établi une voie stratégique pour gérer la croissance. M. Harris a indiqué que l’entreprise envisageait son portefeuille de produits précédents pour comprendre comment les capacités numériques l’aideraient à être efficace au fur et à mesure que les modèles opérationnels se déplaçaient.

Il a ajouté qu’AstraZeneca a examiné la blockchain pour la visibilité et le suivi, l’IA pour voir à quelle vitesse elle pourrait capter les signaux de l’évolution de la demande sur les marchés, et les jumeaux numériques pour le scénario et la planification dynamique.

Avec la pandémie, il a dit que l’entreprise avait besoin de visibilité du stade de production du fournisseur de matières premières jusqu’à la livraison du produit fini jusqu’à sa destination finale.

« À quelle vitesse pouvez-vous comprendre le risque et le voir augmenter et ensuite réagir assez rapidement? Vous ne pouvez pas répondre après les faits. Il doit être proactif », a-t-il dit. « En cas de pandémie, nous devons vraiment rerédéririser la production, déplacer les niveaux d’inventaire et modifier les paramètres clés en fonction de la demande. »

L’entreprise a également dû passer de cycles mensuels de planification à des changements quotidiens au 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 du réseau total. »

En discutant des défis du verrouillage, Steffen Lang, responsable mondial des 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 confinement étaient de s’assurer que le personnel restait en sécurité et que l’approvisionnement en médicaments aux patients était assuré.

M. Lang a déclaré que l’équipe s’était rapidement adaptée, certains sites offrant une demande croissante et ayant atteint des niveaux records de production : « Nous avons continué à recevoir l’approbation de nouveaux produits. Lancements exécutés avec succès. C’était beaucoup plus lisse que prévu.

M. Lang croit qu’une chaîne d’approvisionnement solide a été essentielle à la capacité de l’entreprise de demeurer opérationnelle et de fournir des médicaments pendant la pandémie. Cela a permis à Novartis de s’assurer qu’elle avait des niveaux de stocks adéquats à différents stades de fabrication et lui a donné la possibilité de reconstituer rapidement ce qui était utilisé.

Il a déclaré que la numérisation permettait une visibilité presque 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 gens.

Données précises en temps réel

Dans les deux discussions de chat au coin du feu, Harris et Lang ont parlé de la nécessité 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 sa chaîne d’approvisionnement à travers les prévisions, la planification de la demande, la planification de l’offre et l’exécution, 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 que nous produisons, qui est disponible pendant la fabrication, at-il dit.

Une visibilité en temps réel pourrait permettre à l’entreprise de comprendre la consommation de ses produits et de lui permettre d’ajuster sa production en conséquence. Lang croit que cela évoluera au fur et à mesure que de nouveaux traitements seront introduits, comme la thérapie génique qui offre 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 l’entreprise adopte une vue de gros et de distributeur des produits qu’elle produit pour livrer directement au domicile des patients. « Il n’est pas assis dans un entrepôt », a-t-il ajouté. « Nous aurons un nom avec un patient. Comment accouchez-vous au patient? C’est clairement ce que nous devons faire à l’avenir.

Un rapport de Grand View Research a récemment estimé que la valeur du marché des médicaments personnalisés s’élevait 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 stimulé la demande de médicaments personnalisés. Par exemple, les auteurs du rapport font référence à une étude menée en 2020, qui indiquait que Covid-19 infections sont liées à certaines variantes génétiques.

Une telle recherche est un indicateur de la direction que se portent les grandes entreprises pharmaceutiques. Ce qu’AstraZeneca et Novartis ont montré, c’est qu’une chaîne d’approvisionnement un peu plus une adhéré a été essentielle à la livraison de médicaments pendant la pandémie. La prochaine phase sera les chaînes d’approvisionnement pharmaceutiques avec une colonne vertébrale numérique de la fabrication tout au long de la livraison de médicaments personnalisés directement à un patient.