医药行业数字化平台整体规划思路
依据医药行业数据应用形式,并结合业务现状及需求,着力解决现有各类数据问题,通过三大关键举措,建设四大核心能力,实现三大核心价值
为何建
建什么
如何建
定位和
价值
医药行业数字化平台的四项核心能力
核心能力
能力提现
能力解读
解决数据
问题
数据支持能力
数据支持能力
数据支持能力
数据支持能力
统一数据资源
统一数据资源
统一数据资源
统一数据资源
为提供覆盖全业务域,公司决策、管理、运营全层级所需的全景数据
为管理并提供安全、符合数据标准、高质量、合规的等各类数据
承担数据的共享与开放,包括数据的汇集及共享,发挥数据资产价值
为提供快速响应的自助分析与数据挖掘、预测等需求,支撑复杂的跨业务域、数据智能相关的应用需求
数据融合不充分
数据管控能力弱
数据共享不足
数据应用对业务支撑不充分
医药行业数字化平台解决方案
通过数据与技术赋能,形成供应链闭环,创造新的增长机遇
数据分析应用场景
基于数据中台,建设业务分析应用,支持企业的运营管理和市场开拓能力,发挥数据对业务的价值
智能仓储,库存结构布局优化
线下
库存积压:过季库存占比高、无效库存SKU难降解、品类结构不合理...
买卖脱节:陈列标准未落地、重点商品不聚焦、品牌组合不清晰
线上
业务体量:电商业务体量增长、全国仓库布局(CDC|RDC|LDC)与拆单率、跨区率交互性体验及物流成本管控
发货风险:受不可控风险(天气、管制等方面),影响商品交付的及时性
传统仓储存在的问题
智能物流
缩短库存及配送时间,减少物流成本、实现规模效益
01
发展的初级阶段
02
物流成本居高不下
03
冷链物流数字化设施落后
04
信息共享机制匮乏
大数据解决方案
智能调度运输
智能调度、动态规划、TMS算法提高产品周转频率,降低成本损耗
仓库选址
仓库布局、定位、成本较低、设备调度数学建模、遗传算法编码、Matlab进行建模及运算
动态规划配送
出库智能分拣、短路径、动态规划降低物流成本、提高运输配送效率
供应链深度协同
协同建模、关联分析、智能服务 需求数据、供应量数据、采购情 况汇总,补货预测
智能分析决策
管理可视化、大数据运营平台、辅助决策 成本测算与分析、计算,物流大数据平台 反馈、溯源、有效控制
需求预测
大数据采集下游药品需求并上传至上游制造商和物流企业
通过大数据和云计算采集下游药品需求并上传至上游制造商和物流企业,以便进行需求预测。尽量实现“供求平衡”的“零库存”目标,降低因库存过量引起的损耗或失效风险和因供货不及时产生的惩罚成本,从而有效控制财务成本及营运成本。
——《基于大数据和人工智能的新型医药物流体系构建》陈心媛,廖吉林