الدكتور ياسر فرغلي يكتب… هل الذكاء الاصطناعي مستعد لإحداث ثورة في سلاسل إمداد الدواء المتزايدة التعقيد؟

مع بدايات القرن العشرين، كانت سلاسل الامداد الدوائي بسيطة، حيث كان يتم إنتاج الأدوية على نطاق صغير وتوزيعها محليا، ومع الوقت، وتوسع الصناعة وزيادة الطلب العالمي على الأدوية، ظهرت أنظمة سلاسل الإمداد الأكثر تطورًا لمواجهة التحديات الأكثر تعقيدًا، لذا من الضروري البدء بتعريف ماهي سلاسل الإمداد الدوائي؟

يشمل التعريف علي عمليات التخطيط والتنفيذ والتحكم في جميع الأنشطة المتعلقة بصناعة الدواء بتدفق المواد والمعلومات، بدءًا من شراء الخامات وحتى التسليم النهائي للدواء إلى المريض، وتشمل هذه الشركات المنتجين للمواد والمستلزمات والمصنعين والمستودعات وشركات النقل والشحن وشركات التوزيع وتجار التجزئة والمستشفيات والصيدليات، ان سلاسل الإمداد أصبحت علم مهم أنشئ له الكليات العلمية لتدريسه بشكل منهجي منظم لتخريج جيل قادر علي التكيف مع متطلبات ومتغيرات الصناعة والسوق.

هدف سلاسل الامداد

تضمن سلاسل الإمداد حصول المرضى على الأدوية التي يحتاجونها في الوقت المناسب، هذه هي الأولوية الأولى، كل ما نقوم به في مجال صناعة الدواء لدينا يعود في النهاية إلى المريض، وهذا صحيح أيضًا عندما يتعلق الأمر بسلاسل الإمداد.

من الشائع أن تقرأ عن الأدوية الجديدة في الأخبار والأبحاث الرائعة التي أدت إلى تطويرها ولكن من غير المرجح أن تسمع عن العمليات المعقدة التي ينطوي عليها ضمان وصول الأدوية إلى المرضى عندما يحتاجون إليها.

في تقرير لشركة ايكيوفيا «IQVIA» لأبحاث السوق بالنظر إلى أن حجم الأدوية المستخدمة على مستوى العالم يبلغ في عام 2020 تقديريًا حوالي 4.5 تريليون جرعة، مع تناول أكثر من 50% من الأشخاص علي كوكب الأرض أكثر من جرعة يومية واحدة من الأدوية، فمن الواضح أن إدارة سلاسل الإمداد تمثل أهمية حيوية لحياتنا اليومية، إنها عملية معقدة بشكل لايصدق، وعادة ما تشمل العديد من المشاركين مثل المصنعين والموزعين والمستشفيات ومقدمي الرعاية الصحية والعديد من الهيئات التنظيمية.

عصر تصارع صناعة الدواء مع التحديات المالية المتزايدة

أصبحت الحاجة إلى حلول مبتكرة أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. إن ارتفاع تكاليف البحث والتطوير إلى جانب المتطلبات التنظيمية الصارمة قد أثقل كاهل شركات الأدوية، مما أدى إلى الضغط على هوامش أرباحها إلى نقطة الانهيار، وللتغلب على هذه العقبات المالية، يركز رؤساء الشركات على تحسين عمليات سلاسل الإمداد الخاصة بهم.

ومع ذلك، فإن الأساليب التقليدية لتحسين سلاسل الإمداد لها حدودها، وغالبًا ما يتم الاعتماد على التحليل اليدوي لاتخاذ القرار، والهيكل الداخلي في الشركات يساعد علي ان تعمل الأقسام والقطاعات بأسلوب الجزر المنعزلة وهو ما قد يستغرق وقتًا طويلاً، وهو عرضة للأخطاء، وغير قادر على الاستفادة الكاملة من الكميات الهائلة من البيانات المتاحة، لذا فإن تحسين عمليات سلاسل الامداد القائمة على الذكاء الاصطناعي كحل قد يغير قواعد اللعبة.

يعمل تحسين سلاسل الإمداد القائمة على الذكاء الاصطناعي على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي والخوارزميات المتقدمة لتحويل إدارة سلاسل الإمداد التقليدية من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، والتحليلات التنبؤية، والرؤى المستندة إلى البيانات حيث يمكن لشركات الأدوية إطلاق العنان لمستويات جديدة من الكفاءة وتوفير التكاليف.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المتخصصين في سلاسل الإمداد من اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات، وأتمتة المهام المتكررة «automation»، «تطبيق الآلات للمهام التي كان يؤديها البشر في السابق»، وتحديد الأنماط، وتوقع تقلبات الطلب بدقة لا مثيل لها، وقد تعددت استخدامات الذكاء الاصطناعي في سلاسل الامداد الي أكثر من 50 استخدام وسأشير فقط الي أكثر ما يتم العمل به.

عبء وتكلفة سلاسل الإمداد الدوائية

تتطلب كل خطوة في سلاسل الامداد، بدءًا من تحديد مصادر المواد الخام وحتى تسليم الدواء النهائي، إهتمامًا دقيقًا، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف على طول الطريق. ولا يمكن المبالغة في تقدير تأثير أوجه القصور في التكلفة هذه على ربحية شركات الأدوية،.

يمكن أن تؤدي التسريبات المالية في سلاسل الامداد إلى تآكل هوامش الربح، مما يزيد من صعوبة الاستثمار في البحث والتطوير أو توسيع نطاق الوصول إلى الأسواق.

كشفت دراسة أجرتها شركة ماكينزي آند كومباني، أن عدم كفاءة سلاسل الإمداد يمكن أن يؤدي إلى زيادة تصل إلى 30% في إجمالي تكاليف سلاسل الإمداد، وفي صناعة الأدوية، تخلق الهجمات الإلكترونية والنزاعات التجارية أكبر خطر لتعطيل سلاسل الإمداد حيث تعتمد إدارة سلاسل الإمداد التقليدية بشكل كبير على البيانات التاريخية والنماذج الثابتة، والتي قد لا تتكيف بشكل مناسب مع ظروف السوق الديناميكية لكن يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في الوقت الفعلي، والعوامل الخارجية مثل الطقس أو الأحداث الجيوسياسية، وسلوك العملاء للتنبؤ بتقلبات الطلب بدقة.

إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين سلاسل الامداد

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تحويلية تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام بدقة وسرعة ملحوظة.

وفي سياق إدارة سلاسل الامداد، يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة لإحداث ثورة في العمليات. ومن خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية وقدرات معالجة البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي استخلاص رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات المعقدة.

يمكن للخوارزميات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات والاختلافات في البيانات التي قد يكون من الصعب على البشر اكتشافها.

وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي أداة لا تقدر بثمن للتنبؤ بالطلب وإدارة المخزون وجدولة الإنتاج، ومن خلال فهم تفضيلات العملاء وديناميكيات السوق، يُمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تحسين مستويات المخزون، وتقليل الهدر، ومواءمة الإنتاج مع الطلب الفعلي.

تقنيات الذكاء الاصطناعي المطبقة في سلاسل الامداد

التحليلات التنبؤية «Predictive Analytics»: تساعد علي توقع تغيرات الطلب وتحسين الإنتاج وفقًا لذلك، وهذا يؤدي إلى تقليل الإفراط في الإنتاج، وتقليل المهل الزمنية، وزيادة استجابة سلسلة التوريد،.

إن عواقب هذه التناقضات كبيرة، حيث يؤدي المخزون الزائد إلى تقييد رأس المال العامل وزيادة التكاليف الدفترية، في حين يؤدي نفاد المخزون إلى فقدان المبيعات وتقويض ثقة العملاء.

معالجة اللغات الطبيعية «Natural Language Processing, NLP»: تمكن من فهم وتحليل البيانات غير المنظمة من مصادر مختلفة، مثل مراجعات العملاء وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي وتقارير السوق، تساعد هذه المعلومات في التنبؤ بتفضيلات العملاء وضبط استراتيجيات التسويق.

بلوكشين «Blockchain»: يتيح مراقبة حركات المنتج في الوقت الفعلي، مما يضمن صحة وسلامة الادوية الاصلية أثناء مكافحة الأدوية المغشوشة.

أتمتة العمليات الروبوتية «Robotics Process Automation,RPA»: تعمل على تطبيق الآلات للمهام المتكررة التي كان يؤديها البشر، مثل معالجة الطلبات ومعالجة الفواتير، مما يقلل الأخطاء البشرية و يوفر الوقت حيث يؤدي ذلك إلى تبسيط عمليات سلاسل الامداد وتحرير الموارد لمزيد من الأنشطة الإستراتيجية.

تبسيط عمليات التصنيع والإنتاج

ومن الممكن أن تؤدي عدم الكفاءة في التصنيع إلي خسائر كبيرة في التكاليف الإجمالية لشركات الأدوية «تعقيدات إنتاج الأدوية، إلى جانب الحاجة إلى الالتزام الصارم بمعايير الجودة والمتطلبات التنظيمية، مثل دورات الإنتاج الطويلة، وفترات التوقف المتكررة والاستخدام دون المستوى الأمثل للموارد، وتوليد كميات كبيرة من النفايات» ولا تؤدي أوجه القصور هذه إلى تفاقم النفقات التشغيلية فحسب، بل تؤدي أيضًا إلى تأخير وقت طرح الأدوية الحيوية في السوق، مما يؤثر على المرضى ومقدمي الرعاية الصحية على حدٍ سواء.

ولحسن الحظ، يقدم الذكاء الاصطناعي حلولاً مبتكرة لتحسين عمليات التصنيع والإنتاج، وتحسين الكفاءة وخفض التكاليف. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك أجهزة الاستشعار الموجودة في الماكينات، ومقاييس الإنتاج، والسجلات التاريخية، لتحديد الاختناقات، وتحسين جداول الإنتاج، وتقليل وقت التوقف عن العمل.

ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركات الأدوية تنفيذ برامج الصيانة التنبؤية التي تستخدم البيانات في الوقت الفعلي لتحديد أعطال المعدات المحتملة وجدولة الصيانة بشكل استباقي، مما يقلل من وقت التوقف غير المخطط له. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا تحليل بيانات الإنتاج لتحديد مجالات الهدر وعدم الكفاءة، مما يتيح تحسينات العملية التي تقلل من هدر المواد وتحسين استخدام الموارد.

ثورة في مجال الخدمات اللوجستية والتوزيع

تعتبر شبكات التوزيع واللوجستيات الدوائية (النقل) عقبة كبيرة ومعقدة ومليئة بالتحديات بسبب عوامل مختلفة مثل نقل الأدوية والمواد الحساسة للحرارة، والامتثال للقواعد التنظيمية الصارمة، والحاجة إلى عمليات التسليم الآمنة وفي الوقت المناسب، مع وجود سلاسل امداد عالمية والطلب على تلبية الطلبات بشكل أسرع، تكافح الأساليب اللوجستية التقليدية لمواكبة المتطلبات المتطورة في الصناعة.

تعمل خوارزميات تحسين مسار الشحن والنقل المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحليل كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك أنماط حركة المرور، والظروف الجوية، وإغلاق الطرق، لابتكار طرق تسليم أكثر كفاءة، وهذا لا يقلل من تكاليف النقل فحسب، بل يضمن أيضًا وصول الأدوية إلى وجهاتها بشكل أسرع وأسهل.

يضمن التتبع في الوقت الفعلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي رؤية شاملة لشحنات الأدوية حيث يمكن للشركات مراقبة حركات المنتج ودرجات الحرارة وظروف التخزين في جميع مراحل سلاسل الامداد وتتيح أجهزة الاستشعار التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وأجهزة إنترنت الأشياء «Internet of things, IOT» إصدار تنبيهات فورية في حالة حدوث انحرافات في درجات الحرارة أو انتهاكات أمنية محتملة، مما يحافظ على سلامة الأدوية.

مكافحة الأدوية المغشوشة والخسائر المالية

تشير تقديرات منظمة الصحة العالمية إلى أن حوالي 10% من الأدوية في جميع أنحاء العالم مغشوشة، مما يؤدي إلى خسارة سنوية في الإيرادات تقدر بأكثر من 75 مليار دولار، إن الأدوية المغشوشة لا تؤدي إلى اهتزاز ثقة الجمهور فحسب، بل إنها تعرض المرضى أيضًا لعلاجات غير فعّالة أو ضارة.

لقد برزت الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي كسلاح قوي في مكافحة الأدوية المغشوشة حيث تتيح تقنية «Blockchain»، جنبًا إلى جنب مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، عَبر إنشاء سلسلة توريد شفافة وغير قابلة للتغيير، مما يضمن إمكانية التتبع والتحقق من صحته في كل مرحلة من مراحل رحلة الدواء او الخامات او المستلزمات حيث يتم تسجيل كل معاملة، من التصنيع إلى التوزيع، في دفتر حسابات آمن وغير مركزي، مما يجعل من المستحيل تقريبًا على المنتجات المقلدة أن تتسلل إلى سلاسل الامداد المشروعة دون أن يلاحظها أحد.

يمكن لخوارزميات التعرف على الصور والتعلم الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي فحص عبوات الأدوية والملصقات والسمات المادية الأخرى لتحديد المنتجات المغشوشة بدقة. علاوة على ذلك، يمكن له تحليل أنماط البيانات المعقدة للكشف عن الأنشطة والسلوكيات المشبوهة التي تشير إلى عمليات الأدوية المغشوشة.

خارطة الطريق للذكاء الاصطناعي والتحول في سلاسل الامداد الدوائي

المهم ان تبدأ، ابدأ صغيرًا، وتوسع بسرعة، وفكر كبيرًا.. يجب على شركات الأدوية تحديد المشاريع التجريبية وتحديد أولوياتها لتحقيق مكاسب سريعة وبناء الثقة والقبول وبمجرد إثبات التنفيذ، يمكن للشركات بعد ذلك توسيع نطاق المشروع.

تحديد الاهداف التي تضيف قيمة والتكلفة الداخلية

يمكن أن تساعد برامج سلاسل الامداد الرقمية على تقديم قيمة أكبر وتؤدي إلى انخفاض التكاليف وزيادة الكفاءة واستخدام أفضل للقدرات عبر عمليات «التخطيط – المصدر – التصنيع – التسليم»، يمكن الاستعانة باستشاريين لتحديد المشاريع التجريبية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي يجب أن تحظى بالأولوية.

عمل مخطط لبنية البيانات الخاصة

تعد إدارة البيانات الذكية أمرًا ضروريًا. في الوقت الحالي، يوجد قصور في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والافتقار إلى معايير التشغيل بين القطاعات والأقسام المختلفة، يمكن أن يؤدي التغلب على هذه العقبات باستخدام التقنيات التي تدعم الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الاتصال والرؤى مع ضمان خصوصية البيانات.

التعاون والتعلم من الصناعات الأخرى

في السنوات الأخيرة، أنشأ خبراء التكنولوجيا الرقمية في الصناعات الأخرى العديد من عمليات التعاون لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي ويمكن لشركات الأدوية ان تتعلم منها لاكتساب الخبرات والحلول المبتكرة.

اكتساب وبناء المهارات

سيتطلب تنفيذ شبكات سلاسل الإمداد الرقمية تغييرات في الأدوار والمسؤوليات بالنسبة للأفراد، بما في ذلك توظيف قوة عاملة أكثر تنوعًا، مع تطور التكنولوجيا والقدرات، سيحتاج فريق العمل إلى اكتساب مهارات جديدة بالإضافة الي توظيف الخبراء وخاصة في تصميم الذكاء الاصطناعي.

إنشاء نهج مربح للجانبين بين الصناعة والجهات التنظيمية

تستمر البيئة التنظيمية في التزايد من حيث التعقيد، وقد يؤدي عدم الالتزام بها إلى الإضرار بسمعة الشركة ويكون له عواقب قانونية ومالية مهمة وقد بدأت العديد من شركات الأدوية في إعادة تشكيل الكوادر التنظيمية الداخلية كهدف استراتيجي وتقوم بتبسيط العمليات والجودة والتنسيق مع تحسين الامتثال بدلا من ان تظل في معزل.

وختاما…

فإنه يتم إنشاء كمية هائلة من البيانات عبر سلاسل إمداد الأدوية، ولكن تاريخيًا لم يتم استغلالها بالشكل الكافي وسيكون في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه البيانات أمرًا بالغ الأهمية لدعم اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، وتنظيم الكفاءة التشغيلية، وفي نهاية المطاف، إنشاء سلاسل امداد فعالة من حيث التكلفة و الأداء.

وللحديث بقية..

الشكر الجزيل للأستاذ الدكتور خالد السقطي عميد كلية النقل الدولي واللوجستيات بالأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري علي مراجعة المقال.

نبذة عن كاتب المقال

الدكتور ياسر فرغلي، رئيس تنفيذي سابق ومدير عام لشركات دولية ومحلية، تمتد خبرته لأكثر من ثلاثون عامًا في منطقة الشرق الأوسط في مجالات التسويق والمبيعات وإدارة الشركات، حاصل على بكالوريوس صيدلة من جامعة الاسكندرية وشهادة في التسويق من المعهد الأوربي لإدارة الأعمال بفرنسا، «INSEAD»، كما أنه محاضر في كلية الأعمال بالجامعة الأمريكية بالقاهرة .

للتواصل مع الكاتب: yfarghal@yahoo.com