イントロダクション
細胞・遺伝子治療やその他の複雑な医薬品の増加に伴いサプライチェーンのリスクが増大する中、デジタル技術による仮想モデリングなどのイノベーションにより、これらの繊細な生物学的治療の出荷を最適化する新たな機会が生まれています。
シミュレーション技術とリアルタイムデータ追跡は、過去の気象パターンに基づく航路分析から、様々な梱包オプションの比較に役立つ信頼性の高い持続可能性への影響予測まで、新たな知見をもたらす可能性を秘めています。しかし、デジタルモデリング技術と予測分析の成功は、物流業者、製薬会社、梱包業者など、エコシステムを構成するプレイヤー間のデータ連携に大きく依存しており、それによってライフサイエンス製品の輸送方法を真に最適化することが可能になります。
この短いホワイト ペーパーでは、デジタル モデリング エコシステムを推進する力について検証し、他の業界におけるデジタル モデリングの成功例を紹介し、現在の医薬品輸送コールド チェーンにおける問題点のうち、デジタル モデリング技術によって軽減できる可能性のあるものについて説明します。
デジタルエコシステムの3つの主要な推進要因
デジタルモデリング技術という言葉を目にする機会が増えているのではないでしょうか。表面的には、その考え方は比較的シンプルです。その名前が示すように、これは物理的なオブジェクト、またはネットワーク内のオブジェクト群の仮想モデルです。デジタルオブジェクトは操作が容易であるため、テスト、シミュレーション、監視、保守など、多くの実用的なタスクに活用できます。
さまざまな要因が重なり合って、業界全体でデジタル技術への関心が高まっています。
- ユビキタスセンサー
エッジコネクティビティ、デジタル化、そしてIoT技術のおかげで、センサーが生成する信号は今やあらゆる場所で利用されています。交通センサーによる車両の流れの効率化や、工場内での機械同士の「会話」など、センサーは位置、圧力、温度、力、振動、湿度、圧電電荷、流体特性などを測定するためのデータストリームを捕捉・発信しています。
デジタルモデリングへの影響: センサーにより、現実世界のデータの非常に詳細な時系列をキャプチャできるようになり、現在コンピュータ支援設計 (CAD) で使用されている限られたデータよりもはるかに現実的なモデリングが可能になります。 - クラウドの継続的な台頭
パブリッククラウド、プライベートクラウド、そしてハイブリッドクラウドは、強力な統合装置として機能します。地球のあらゆる場所からセンサーベースの信号を取得し、企業のサプライチェーンと、それらに依存するさまざまなシステムのサイロ化を解消します。これには、倉庫管理システム、輸送管理システム、製品ライフサイクル管理システム、製造実行システム、CRMシステムなどが含まれます。クラウドは、共通の基盤上にこれらの情報のデジタルレイヤーを構築できるため、統合の原動力となります。
デジタルモデリングへの影響: クラウドは無限のスケーラビリティを提供し、追加のインフラ投資をすることなく、デジタルモデルを拡張し、増大するデータ量を処理できます。また、クラウドはどこからでもアクセスしやすく、リアルタイムの監視と分析も向上させます。これらは、コンピューティングがネットワークのエッジに移行するにつれて、非常に重要な機能です。 - ビッグデータ技術
大量の新しいデジタル信号から洞察を引き出すために必要なデータ取り込み技術と超高速処理技術は、現在広く利用可能となっています。これらの技術を組み合わせることで、過去40年間に蓄積されてきたサプライチェーンの断片化を解消することができます。
デジタルモデリングへの影響: ビッグデータ テクノロジーは、より多くのデータの取り込みに基づく高い精度、パターンと傾向の識別に基づく優れた予測機能、さまざまなシナリオをシミュレートしてテストする機能に基づくシステム全体の節約を実現します。
他の産業を進歩させるデジタルモデリング技術
過去30年間、CAD（コンピュータ支援設計）およびCAM（コンピュータ支援製造）ソフトウェアをはじめとする複数の業界がデジタルモデリング技術の進化を牽引してきました。IoTセンサー、クラウド、ビッグデータ技術の普及と低価格化に伴い、デジタルモデリング、シミュレーション、そして統合への障壁は急速に低下しています。これは特に時系列モデリングとシミュレーションにおいて顕著です。特に、システムレベルのシミュレーションによって起こり得る結果を予測する分野において、デジタルモデリング技術は既存のモデルに対して大きなメリットをもたらす可能性があります。
航空業界では、
たとえば、デジタル モデリング テクノロジを使用すると、飛行機のエンジンや翼のデジタル アプリケーションで天候や摩耗などの今後のイベントをシミュレートすることで、飛行機の性能を将来的に予測できます。
再生可能エネルギーでは、
風力発電所は、風向と風速がタービン翼にどのような影響を与えるかを調べるために、デジタルレプリカを作成できます。また、過去の発電量データから将来の発電量を予測し、次の四半期または翌年にどれだけの発電量が見込まれるかを予測することも可能です。
水管理においては、
企業は、予算が限られている公益事業や処理施設が複雑なプロセスをモデル化し、効率化を図るためのデジタルモデリングソリューションを導入しています。人工ニューラルネットワークを活用したこれらのデジタルモデルにより、世界中の公益事業はエネルギー消費量を10～30%削減し、窒素とリンの使用量を大幅に削減することができました。
デジタルモデリング技術による医薬品コールドチェーンの加速
デジタルテクノロジーは、医薬品コールドチェーンに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。プロセスの合理化、出荷の可視性向上、そして積極的な意思決定を可能にする画期的な可能性を提供します。デジタルモデリングがコールドチェーンにもたらす変革とは、以下の通りです。
複雑な物流の最適化
デジタル機能により、生産ライン、輸送ルート、コンテナの可用性の仮想モデル化が可能になり、医薬品をメーカーから患者に効率的に移動するための正確で適応性の高い計画が容易になり、潜在的な遅延が削減され、スムーズでより正確な計画が保証されます。
ネットワーク認識の強化
医薬品コールドチェーンに関わるすべての関係者のデータを統合することで、デジタルモデリングは不整合や非効率性を排除します。最新のSOP、輸送ルートの知見、コンテナの空き状況にアクセスできるため、すべての関係者は正確な情報に基づいて業務を遂行できます。
歴史的傾向を活用する
デジタルモデリング技術により、履歴データの分析が容易になり、コンテナの最適な配置場所の特定やターンアラウンドタイムの短縮に役立ちます。このプロアクティブなアプローチにより、コンテナは常に適切な場所に適切なタイミングで配置されます。
リアルタイム出荷監視
デジタル モデリング テクノロジーは、リアルタイムの出荷監視と予測 AI 機能を備えており、関係者が逸脱の可能性を事前に予測して対処できるようにすることで、出荷全体を通じて積荷が保護された状態を維持できるようにします。
積極的なコラボレーションの推進
正確なデータを提供する能力は、デジタルモデリング技術を際立たせ、関係者が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。同時に、予測分析の統合により、過去のパターンに基づいて最適なルートと輸送経路を特定し、全体的な効率性を向上させ、救命医薬品が必要な時に必要な場所に患者に確実に届けられるようにします。
好循環への接続
物流サービスプロバイダーにとって、デジタルモデリング技術は、過去のパターンに基づいて、特定の港や航空交通管制ルートで予約するか否かの結果を予測することができます。現在、こうした選択は経験と小規模なデータプールに基づいて緩やかに行われており、真に体系的な意思決定の根拠は存在しません。こうしたインテリジェンスの多くは、まさにこの分野で活用されるでしょう。
実際には、エコシステム全体のプレイヤーの実世界パフォーマンスデータを仮想コールドチェーンモデルに取り込むことで、改善とメリットの好循環が実現します。これらのメリットには以下が含まれます。
- 運用効率の向上
- コンテナの再利用率の向上
- 患者の転帰の改善
- 品質とコンプライアンスの向上
- 製品と輸送レーンのユースケースに合わせてコンテナを最適化することで、より高い精度を実現します。
テクノロジーが進化し、製薬会社の経営者が既存のソリューションでは容易に解決できない疑問を抱くようになるにつれ、アーキテクチャモデルがそれらの疑問に答えるべく急速に台頭しています。こうした理由をはじめ、デジタルモデリング技術は「止められない市場の転換」と形容されるにふさわしいものです。医薬品コールドチェーンに関わるすべての関係者にとって、この転換はまさに取り組むべき重要な課題です。
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