2024制藥行業(yè)IT建設行業(yè)發(fā)展分析及前景趨勢與投資研究報告

• 劉明月 2023年10月18日 來源：中研研究院 878 54
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制藥行業(yè)IT建設市場前景如何?未來制藥行業(yè)IT建設發(fā)展趨勢怎么樣?制藥裝備行業(yè)不存在明顯的周期性。

制藥行業(yè)IT建設市場前景如何?未來制藥行業(yè)IT建設發(fā)展趨勢怎么樣?制藥裝備行業(yè)不存在明顯的周期性。由于下游制藥企業(yè)通常在建筑工程完工后才要求裝備制造商發(fā)貨、調試、現場驗收，受華北、東北、西北地區(qū)冬季施工限制因素影響，通常制藥裝備企業(yè)下半年的發(fā)貨量會高于上半年，制藥行業(yè)IT建設行業(yè)存在一定的季節(jié)性特征。

未來，制藥行業(yè)IT建設行業(yè)將“唱主角”。從公開信息來看，越來越多國內藥企正積極擁抱數字化、智能化，打造智能生產車間，以應對集采常態(tài)化下藥品利潤下降帶來的成本控制、市場競爭激烈、產能擴張等挑戰(zhàn)。

2024制藥行業(yè)IT建設行業(yè)發(fā)展分析及前景趨勢與投資研究報告

如今AI的快速發(fā)展已經滲透了社會的各行各業(yè)，依托AI的特性和功能，可以大幅度降低行業(yè)的時間和人工成本。AI制藥已經慢慢走向成熟，為了趕上世界的腳步，政府出臺了一系列相關政策，旨在提高行業(yè)相關規(guī)范和標準，為行業(yè)制定發(fā)展要求，在政策上給予鼓勵，使得行業(yè)能夠穩(wěn)定健康持續(xù)發(fā)展。

以《中國制造 2025》戰(zhàn)略的實施為契機，以“自主創(chuàng)新、智能引領、綠色發(fā)展、重點突破”為原則，以“信息化與制藥裝備深度融合”為著力點， 創(chuàng)新發(fā)展高效率、低能耗、低碳排、自動化、智能化的制藥裝備，持續(xù)提高 制藥裝備企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，推動制藥行業(yè)IT建設向高端制造、智能制造 轉型，構建競爭優(yōu)勢，促進我國由制藥裝備制造大國向制造強國的快速轉變。

制藥行業(yè)IT建設行業(yè)構建新型商業(yè)模式。調研企業(yè)中，超六成企業(yè)與產業(yè)互聯網企業(yè)展開合作，僅有16.2%的企業(yè)從未與其合作;藥企與制藥產業(yè)互聯網企業(yè)合作的主要方向在于對零售商信息的掌握(64.6%)、運輸供應鏈(53.5%)以及銷售推廣(40.4%)，目前合作服務主要集中于產業(yè)鏈的中下游。

AI+制藥的好處顯而易見，然而目前提前進行布局制藥行業(yè)IT建設的主要是跨國藥企，我國國企在運用人工智能方面還暫缺條件。我們和發(fā)達國家比仍存在較大差距，原創(chuàng)性理論基礎薄弱，重大產品和系統缺失，人才供應不足。

未來將繼續(xù)保持增長趨勢，我國制藥設備市場規(guī)?？蛇_394.9億元，預計2022年制藥裝備市場規(guī)模將達到443.6億元。

中研研究院出版的《2022-2027年中國骨科連鎖?？漆t(yī)院行業(yè)市場調查與發(fā)展前景分析報告》顯示

近年來，AI和大模型等科技的快速發(fā)展再次引領了一波智能化的浪潮，制藥行業(yè)也自然而然地受益其中。AI制藥，簡單來說，就是將人工智能技術如自然語言處理、機器學習和大數據等應用于制藥的各個環(huán)節(jié)，以提高新藥研發(fā)的效率和質量，制藥行業(yè)IT建設降低臨床失敗的可能性和研發(fā)成本。

一、工業(yè)大數據

工業(yè)大數據是工業(yè)領域產品和服務全生命周期數據的總稱。具體到制藥行業(yè)，工業(yè)大數據包括藥物研發(fā)、生產、物流、經營管理等各個環(huán)節(jié)中生成的全部數據，是企業(yè)發(fā)展寶貴的戰(zhàn)略資源，制藥行業(yè)IT建設是推動企業(yè)數字化、網絡化、智能化發(fā)展的關鍵生產要素。2020年5月，工信部發(fā)布《關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》，為數據匯聚、數據共享、數據應用、數據治理、數據安全和產業(yè)發(fā)展指明了方向。

企業(yè)應當由管理層牽頭，從上到下加強對工業(yè)大數據的認識，加大對軟硬件設施投入和人才引進培養(yǎng)，充分利用第三方資源降低成本投入，解決工業(yè)大數據應用中可能存在的“不想用”、“不會用”、“不敢用”的問題。在研發(fā)層面，通過對健康大數據的挖掘，制藥企業(yè)可以更好地感知市場需求;通過上市后藥物使用數據的收集和分析，制藥行業(yè)IT建設企業(yè)可以更好地指導新適應癥的開發(fā);通過比對藥物在細分患者群體中的療效和安全性數據，制藥企業(yè)可以開發(fā)生物標記物，指導精準用藥。在生產和質量管理層面，制藥企業(yè)可以通過追溯性回顧識別和控制影響藥品質量的關鍵因素;通過對人、機、料、法、環(huán)、測等信息的智能化分析實現主動調整。

二、工業(yè)互聯網

工業(yè)互聯網通過對人、機、物的全面互聯，構建起全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈全面連接的新型生產制造和服務體系。制藥企業(yè)可運用工業(yè)互聯網技術滿足工業(yè)資源的網絡互連、數據互通和系統互操作，逐步實現設備、工序和流程的智能化控制，達到毫秒級延遲的數據采集和傳輸水平。工業(yè)互聯網的實施包括可以分階段進行。

三、云計算

云計算以互聯網為中心，提供快速且安全的數據計算與存儲服務，幫助用戶隨時隨地、按需、便捷地使用共享的計算設施、存儲設備、應用程序等資源。云服務包含基礎架構即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)、軟件即服務(SaaS)三種模式?；A架構即服務中，制藥行業(yè)IT建設供應商為企業(yè)提供服務器、存儲器和網絡計算資源。平臺即服務中，供應商為企業(yè)提供云環(huán)境，用于應用的開發(fā)、管理和交付。軟件即服務中，供應商為企業(yè)提供對云端軟件的訪問。用戶無需在本地安裝應用，而是通過Web或API訪問部署在遠程網絡中的應用。

制藥行業(yè)IT建設在營銷領域，制藥企業(yè)可以構建供應鏈協同平臺，實現數據在云端的水平流動。在物流領域，可以構建運輸云，實現制造企業(yè)、第三方物流公司和客戶的三方信息共享，并提高車輛往返的載貨率，對冷鏈物流等具有更高要求的物流操作進行全程監(jiān)控。

四、人工智能

人工智能在制藥工業(yè)中的應用還處于初期階段，但是前景廣闊。在研發(fā)環(huán)節(jié)，已經有一定信息化基礎的制藥企業(yè)可以使用人工智能算法輔助藥物的分子設計和合成路線設計。在生產和物流環(huán)節(jié)，制藥企業(yè)可以利用機器學習技術挖掘產品缺陷與歷史相關數據之間的關系，形成控制規(guī)則，從而減少產品缺陷。同時人工智能技術能夠幫助制藥企業(yè)集成專家經驗，形成知識的固化與傳承。

五、數字孿生

數字孿生是指在利用數字化技術營造與現實世界對稱的數字化鏡像。數字孿生充分利用物理模型、傳感器數據、運行歷史數據，在虛擬空間中完成物理對象的完整映射。從數據源獲得的信息越多，形成的仿真模型就越生動逼真。

數字孿生可以輔助制藥企業(yè)的工廠建設。一般情況下，應在規(guī)劃階段完成廠房及生產線的數字化模型，在虛擬空間中對工廠進行仿真模擬，將真實參數傳給實際的工廠建設過程。工廠建成之后，數字孿生可以幫助企業(yè)實現異地工廠的管理，保證廠區(qū)之間的質量一致性。此外，數字孿生模型可以用于設備設施的預防性維護。從傳感器獲取的數據實時傳輸到數字孿生模型中，幫助企業(yè)預先識別和解決潛在故障。數字孿生技術在藥物研發(fā)領域也有所應用，比如通過數字孿生產生的患者模型可以輔助新化合物的評價，加速藥物研發(fā)過程。

六、邊緣計算技術

制藥企業(yè)可以采用邊緣計算技術采集數據信息，在本地進行實時處理和預測，也可將本地提取的特征數據傳輸給云端大腦，能在輕量化上云的同時保證藥品的配方和工藝參數等數據的保密性。制藥企業(yè)還可以利用邊緣計算的優(yōu)勢，第一時間進行設備故障隱患預判，發(fā)現潛在故障。再基于大數據技術對設備進行全面分析，了解設備各部件的“健康指標”，優(yōu)化邊緣分析模型，實現設備預測性維護。

七、數字化交付

數字化交付是數字化工廠和智能工廠的基礎，為工廠提供數據支持，實現資產可視化。在制藥工程項目全生命周期內簡化決策流程，提高決策準確性和全面性。搭建數字化交付平臺存儲和分析二維、三維設計數據、文檔及后期運維數據。制藥企業(yè)可根據實際需求在數字化平臺中定制數據，并進行后期運維數據分析。企業(yè)應當將數字化平臺與分布式控制系統(DCS)或監(jiān)測控制和數據采集系統(SCADA)對接，采集現場控制數據及信息。同時，數字化平臺應當與生產執(zhí)行系統(MES)對接，實現信息流互通。

Al新藥研發(fā)產業(yè)鏈大致可分為:上游主要為數據資源、數據科學處理工具和Al技術開發(fā)基礎工具等的供應商;中游主要包括基于分析、預測、篩選等功能的大數據和人工智能軟件，醫(yī)藥科研輔助平臺，自動化實驗室以及A智能制藥精控系統;下游主要是CRO服務企業(yè)、制藥和生物技術企業(yè)和藥物研發(fā)科研院校等。

目前，布局AI制藥賽道的企業(yè)主要分為互聯網公司、AI制藥企業(yè)和傳統藥廠三大陣營。

互聯網公司進入AI制藥賽道的形式主要為三種：對外投資+打造自己的相關平臺+提供算力/計算框架服務?；ヂ摼W公司主要以提供特定算法或框架的形式停留在產業(yè)鏈相對上游的部分。預測未來各類云計算平臺將整合基礎數據、AI研發(fā)工具以及算力，為客戶提供端到端的一體化產品。

中國制藥行業(yè)IT建設行業(yè)市場的發(fā)展現狀，通過公司資深研究團隊對市場各類資訊進行整理分析，制藥行業(yè)IT建設行業(yè)研究報告可以幫助投資者合理分析行業(yè)的市場現狀，為投資者進行投資作出行業(yè)前景預判，挖掘投資價值，同時提出制藥行業(yè)IT建設行業(yè)投資策略和營銷策略等方面的建議。

中國制藥行業(yè)IT建設行業(yè)的內外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現狀、產業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、發(fā)展策略與投資建議等進行了分析。未來制藥行業(yè)IT建設市場現狀如何呢?請查看，中研研究院出版的《2022-2027年中國制藥行業(yè)IT建設行業(yè)投資價值分析及發(fā)展趨勢預測報告》。

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