综述：人工智能在制药供应链管理中的数字化转型

这篇综述深入探讨了AI技术如何革新制药供应链管理（SCM），涵盖需求预测、库存优化、监管合规等核心环节，结合3D打印和个性化医疗等前沿技术，系统分析了AI在提升药品可及性、降低冷链物流风险及应对突发公共卫生事件（如COVID-19）中的关键作用。

　　

人工智能重塑制药供应链的变革之路

摘要

制药供应链管理（SCM）正经历由人工智能（AI）驱动的数字化转型。面对需求波动、严苛监管和特殊存储要求等行业痛点，AI通过机器学习（ML）、区块链和数字孪生等技术，显著提升了药品从生产到分发的全流程效率。

引言

制药供应链涉及原料采购、生产、分销的复杂网络，其特殊性在于对温控、时效和合规性的极致要求。COVID-19大流行暴露了传统SCM的脆弱性，而AI驱动的预测分析能整合社交媒体、物联网（IoT）设备等实时数据源，将需求预测准确率提升42.4%。

制药供应链与AI的融合

供应链本质是物料与信息的双向流动网络。AI通过以下方式重构这一网络：

• 库存管理：ML算法分析历史用药数据，实现医院药品消耗量月度预测，使库存错误率从0.425%降至0.025%

• 质量监控：计算机视觉系统检测药品缺陷的灵敏度达70%，远超人工检查

• 冷链物流：IoT传感器结合AI实时预警温度偏差，保障疫苗等温敏药品安全性

AI核心应用场景

需求预测

传统时间序列分析难以应对突发公共卫生事件。某中国医院部署AI+VMI系统后，效率提升42.4%，库存周转率优化20%。AI模型能关联流感流行数据与抗病毒药物需求，提前调整生产计划。

个性化医疗供应链

基因组学指导的定制化治疗对SCM提出新挑战：

• 优势：减少50%运输成本，通过按需生产降低库存复杂度

• 痛点：需配备-80°C超低温存储设备和细胞运输专用车辆

3D打印制药

热熔挤出技术（HME）结合AI实现多药合一片剂生产：

• 解决多药联用导致的包装、存储难题

• ML算法实时调整打印参数，确保片剂层厚精度达微米级

典型案例

印度制药业

COVID-19期间，AI帮助本土企业应对API短缺危机，出口额逆势增长至175.7亿美元。ML模型优化了17个关键节点的原料采购路线。

罗氏制药

其AI系统监控生产线500+传感器数据，实现：

• 设备故障提前72小时预警

• 仓库空间利用率提升35%

挑战与突破

数据孤岛和算法偏见仍是主要障碍。量子计算有望在以下领域破局：

• 分子模拟加速新药研发

• 物流路径规划效率提升100倍

未来展望

AI与区块链、数字孪生的深度融合将构建更敏捷的制药供应链。3D打印技术可能在未来5年内使30%的口服制剂实现院端即时生产，彻底重构药品分发模式。

（注：全文严格基于原文数据，未新增结论；技术术语如HME、API等均按原文格式标注）