介绍
随着细胞和基因疗法以及其他复杂药物的兴起，供应链风险加剧，数字技术虚拟建模等创新为优化这些精细生物疗法的运输提供了新的机遇。
模拟技术和实时数据跟踪有望带来全新洞察，从历史天气模式的航线分析，到可用于比较不同包装方案的可靠可持续性影响评估。然而，成功的数字建模技术和预测分析依赖于生态系统参与者（包括物流供应商、制药公司和包装供应商）之间的数据协作，才能真正优化每批生命科学货物的运输方式。
这份简短的白皮书将探讨推动数字建模生态系统的力量，展示其他行业数字建模成功的案例，并讨论数字建模技术可能缓解的当前医药运输冷链中的痛点。
数字生态系统的三大关键驱动因素
您可能已经看到越来越多关于数字建模技术的提及。从表面上看，这个概念相对简单。顾名思义，这些是网络中物理对象或对象组的虚拟模型。由于数字对象更易于操作，数字建模技术可以用于测试、仿真、监控、维护以及许多其他实际任务。
多种因素共同作用，导致各行各业对数字技术的兴趣日益浓厚。
- 无处不在的传感器
得益于边缘连接、数字化和物联网技术，传感器生成的信号如今无处不在。无论是用于简化车辆流向的交通传感器，还是工厂中“对话”的机器，传感器都在捕获和发送数据流，以测量位置、压力、温度、力、振动、湿度、压电电荷和流体特性。
对数字建模的影响： 传感器能够捕获现实世界数据的丰富详细时间序列，从而实现比当前计算机辅助设计 (CAD) 中使用的有限数据更加逼真的建模。 - 云计算的持续崛起
公有云、私有云和混合云如同强大的统一体，能够从全球任何角落获取基于传感器的信号，打破企业供应链及其所依赖的分散系统中的“孤岛”。这些系统包括仓库管理系统、运输管理系统、产品生命周期管理系统、制造执行系统和 CRM 系统。云是集成的驱动力，因为它允许您在通用基础上构建这些信息的数字化层面。
对数字建模的影响： 云技术提供无限的可扩展性，使数字模型能够扩展并处理日益增长的数据量，而无需投资额外的基础设施。云技术还允许从任何地方进行更大规模的访问，并提供更强大的实时监控和分析功能。随着越来越多的计算转移到网络边缘，这两项功能都至关重要。 - 大数据技术
如今，从海量新数字信号中获取洞察所需的数据采集和超高速处理技术已广泛普及。这些技术加在一起，能够消除过去四十年来积累的供应链碎片化问题。
对数字建模的影响： 大数据技术正在通过获取更多数据来提高准确性，通过识别模式和趋势来增强预测能力，通过模拟和测试不同场景的能力来提高全系统的节省。
数字建模技术推动其他行业发展
过去30年来，多个行业推动了数字建模技术的演变，最早的代表是计算机辅助设计 (CAD) 和计算机辅助制造 (CAM) 软件。随着物联网传感器、云计算和大数据技术的普及和价格的下降，数字建模、仿真和集成的门槛正在迅速降低。在时间序列建模和仿真领域尤其如此。尤其是在系统级仿真预测可能结果的领域，数字建模技术能够比现有模型带来显著优势。
在航空领域，
例如，数字建模技术允许您通过在飞机发动机和机翼的数字应用上模拟即将发生的事件（例如天气或磨损）来对飞机性能进行未来预测。
在可再生能源领域，
风电场可以创建数字复制品，以确定风的角度和速度如何影响其涡轮机翼。他们还可以根据发电量的历史数据进行预测，预测风电场下一季度或明年的发电量。
在水管理方面，
各公司纷纷推出数字建模解决方案，帮助预算紧张的公用事业公司和污水处理厂模拟复杂的流程，从而提高效率。这些数字模型由人工神经网络驱动，帮助世界各地的公用事业公司将能源消耗降低10%至30%，并大幅减少每日氮磷的排放量。
利用数字建模技术加速医药冷链
数字技术有望彻底改变医药冷链，为简化流程、提升货运可视性和实现主动决策提供激动人心的可能性。以下是数字建模如何改变冷链：
优化复杂物流
数字化功能可以实现生产线、航线和集装箱可用性的虚拟建模，从而促进精确和自适应的规划，以便高效地将药品从制造商运送到患者手中，减少潜在的延误，并确保规划顺利且更准确。
增强网络意识
通过整合医药冷链所有参与者的数据，数字建模可以消除不一致和低效现象。通过获取最新的标准操作程序 (SOP)、航线洞察和集装箱可用性，每个利益相关者都能获得精准的信息。
利用历史趋势
数字建模技术使历史数据分析更加便捷，有助于确定最佳集装箱停放地点并缩短周转时间。这种主动的方法可确保集装箱始终在正确的时间到达正确的地点。
实时货运监控
通过实时货运监控和预测性人工智能功能，数字建模技术使利益相关者能够预测并解决潜在的偏差，确保有效载荷在整个货运过程中受到保护。
推动主动协作
它能够提供精准的数据，使数字建模技术脱颖而出，使利益相关者能够做出明智的决策。同时，预测分析的集成能够根据历史模式确定最佳路线和航线，全面提升效率，并确保救命药品能够及时送达患者所需的地点。
连接良性循环
对于物流服务提供商而言，数字建模技术可以根据历史模式预测在特定港口或空中航线上预订或不预订的结果。目前，这些选择大多基于经验和少量数据，缺乏真正系统的决策基础。而这正是这些智能技术将得以应用的地方。
在实践中，当所有生态系统参与者的真实绩效数据被输入到虚拟冷链模型中时，就能实现改进和效益的良性循环。这些效益包括：
- 更高的运营效率
- 提高容器的重复利用率
- 更好的患者治疗效果
- 更好的质量和合规性
- 基于产品和航线用例的集装箱优化，实现更高的准确度
随着技术的发展，以及医药管理人员提出的现有解决方案难以解决的问题，建筑模型应运而生，以解答这些问题。由于这些原因以及其他诸多原因，数字建模技术被恰当地描述为“一场势不可挡的市场转型”。所有医药冷链参与者都应该积极参与这场转型。
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