Pharma Supply Chain Management

In einer Zeit, in der sich die geostrategische Ordnung neuformiert, politische Instabilitäten zunehmen und die Bedrohung der globalen Lieferketten durch klimabedingte Umweltereignisse steigt, sieht sich die Pharma-Industrie erheblichen Herausforderungen im Management ihrer Liefer- und Produktionsnetzwerke gegenüber. Zusätzlich erhöht sich die Komplexität durch das Wachstum in den Bereichen der personalisierten Medizin und Biotechnologie. Diese Entwicklung verlangt bereits jetzt eine Anpassung der Produktionsverfahren. Moderne Produktionsanlagen müssen flexibel und vielseitig sein, um zukünftig individuelle Dosierungen und Zusammensetzungen zu ermöglichen. Diese Produkte werden oft nur auf Bestellung gefertigt und erfordern eine präzise Abstimmung auf den einzelnen Patienten. Trotz dieser Entwicklungen bleibt die Herstellung von Standardprodukten eine wesentliche Säule der Pharmaindustrie. Diese Produkte werden in großen Mengen produziert und sind darauf ausgelegt, eine breite Palette von häufigen gesundheitlichen Beschwerden zu behandeln. Sie bilden das Fundament der pharmazeutischen Versorgung und sind aufgrund ihrer Skaleneffekte und etablierten Produktionsprozesse kosteneffizient. Die Dualität von standardisierten und maßgeschneiderten Produkten erfordert innovative Lösungen in der Produktions- und Versorgungslogistik, um beide Produktlinien effizient zu verwalten. Dabei ist eine schnelle und reaktionsfähige Supply Chain in den volatilen Märkten, schwankenden Bedarfen und in der unsicheren Wettbewerbssituation entscheidend, um Lieferengpässe zu vermeiden und die Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Fortschrittliche Assistenzsysteme können das Supply Chain Management unterstützen, um auf die Dynamik der Märkte effizient zu reagieren.

Die zentrale Herausforderung stellt die Schaffung von Transparenz im Produktionsnetzwerk und der Lieferkette dar. Dies umfasst nicht nur die Transparenz über den aktuellen Status der verfügbaren Bestände und des Materialflusses, sondern auch die Transparenz bezüglich der standort- und unternehmensübergreifenden Abstimmung der Planungen. In der Pharma-Industrie führt der sogenannte „Diamond-Effekt“ zu weiteren Herausforderungen: Für Wirkstoffe und spezielle Hilfsstoffe oder Applikationsmittel gibt es global oft nur eine begrenzte Anzahl an Bezugsquellen, sodass die Verfügbarkeit einzelner Rohstoffe direkte Auswirkungen auf die Produktion des Endprodukts hat.

Eine wichtige Aufgabe des Pharma Supply Chain Managements ist daher die Entwicklung einer robusten Datenbasis. Durch die kontinuierliche Sammlung historischer Daten in verschiedenen Systemen (PPS, WMS, ERP, etc.) im Sinne einer chronologisch fortlaufenden Datenerfassung oder durch die Erzeugung synthetischer Planungsdaten mittels Netzwerksimulation wird eine Grundlage für maschinelles Lernen geschaffen. Dies führt zu einer effektiven Unterstützung in der Planung und kann die Entscheidungsfindung im Supply Chain Management erheblich verbessern. Beispiele für relevante Daten umfassen zahlreiche Bestelldaten, Arzneimittelformulierungen, Liefer-, Produktions- und Versanddaten sowie Patientendaten.

In der Pharma-Lieferkette ist es entscheidend, die Planungen netzwerkweit zu synchronisieren und Transparenz über den Materialfluss zu gewährleisten. Die Nutzung der erforderlichen Informationen (wie Planungsszenarien inklusive Absatzplanung, terminierte Bedarfe für Vorprodukte, Produktionskapazitäten, etc.) über ein föderiertes Datenökosystem, das die Souveränität über die eigenen Daten sicherstellt, ermöglicht eine kollaborative Nutzung dieser Daten für das Management der Pharma Supply Chain. Diese End-to-End-Datenverfügbarkeit bildet die Basis für den Einsatz von Optimierungsalgorithmen, oder für die fortschreitenden Künstlichen Intelligenz, um eine ganzheitliche Planung der Lieferkette zu realisieren.

Die Planungsunterstützung kann durch den Einsatz von Assistenzsystemen für das Supply Chain Management stattfinden. Der aktuelle Stand der Technik verbindet optimierende Verfahren mit Methoden der ereignisdiskreten Simulation, um das Verhalten von Supply Chains unter Berücksichtigung logistischer und ihrer stochastischen Prozesse vorherzusagen. Diese Assistenzsysteme, die in anderen Branchen bereits etabliert sind, unterstützen Supply Chain Manager und Disponenten bei ihrer Arbeit. Die Vorhersage von Produktnachfragen unter Einbezug von beispielsweise saisonalen Schwankungen oder die Analyse verschiedener Szenarien mit schnell verfügbaren, detaillierten Ergebnissen (z.B. Bestandsentwicklungen, Verfügbarkeiten von Rohstoffen oder anderen Materialien, kapazitive Auslastung von Standorten, etc.) und Performance-Bewertungen (z.B. Liefertreue, Auftragsdurchlaufzeiten, Kosten, etc.) ermöglicht eine resiliente und effiziente Planung der Supply Chain. Auch die assistenzsystemunterstützte Erstellung von Risiken in der Supply Chain ist auf einer breiten und soliden Datenbasis möglich. Grundlage dieser Assistenzsysteme ist ein simulationsfähiger Digitaler Zwilling der Supply Chain. Die weitergehende Integration von Künstlicher Intelligenz in solche Systeme ermöglicht eine noch umfassendere automatisierte Unterstützung, wie beispielsweise eine KI-basierte Disposition im Netzwerk.