报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了6个方面41个典型场景，为医药企业数智化转型工作提供参考 [1] 各目录总结 医药研发 - 应用数智技术围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环节，提升新靶点和新药发现效率，加速药物研发和临床试验进度 [1] - 精准靶点识别与筛选：利用多组学数据分析等方法和AI技术，构建新药研发知识图谱，提升药物靶点识别和筛选效率 [1] - 智能药物分子设计与优化：运用计算机模拟等AI技术，实现药物分子从头设计及结构优化 [2] - 超高通量化合物虚拟筛选：利用计算机仿真等技术进行高通量虚拟筛选，结合AI技术提高化合物筛选范围和效果 [2] - 动物模型数据挖掘与虚拟动物实验：运用数据挖掘等技术建立计算机仿真模型和不同模型，指导药物研发 [2] - 中医药人用经验数据挖掘和决策模型研究：运用数据挖掘等技术建立大数据库和不同模型，提高中药创新药转化决策质量 [2] - 基于风险的临床试验管理：利用数字技术构建疾病模型，评估临床试验风险，优化试验计划，结合真实世界数据和AI技术筛选患者，运用智能化工具提升质量，用数字孪生技术模拟试验 [4] - 医药实验室数据集成管理：部署实验室管理系统，结合物联网等技术，实现实验室信息实时监控、实验过程自动化与智能化控制、实验数据自动记录与分析 [4] - 医疗器械设计开发管理：加强三维设计等数智化技术工具应用，优化设计，提高效率，加强产品全生命周期风险管理 [5][6] 医药生产 - 应用数智技术围绕工厂建设、工艺开发与优化等环节，提高医药生产自动化水平，增强各环节能力 [7] - 工厂数字化设计：应用工厂三维设计与仿真软件和平台，结合相关技术，提高设计效率，优化布局，缩短建设周期 [7] - 数字孪生工厂建设：应用物联网等技术，实现生产全流程模拟，提高产品质量和生产效率，减少资源浪费和环境污染 [7] - 智能原料药工艺设计：应用数智技术提高原料药工艺开发和优化效率，提升工艺放大和生产技术转移准确性，开展AI驱动的合成路线设计等 [8] - 智能中药工艺设计：通过中药材关键质量属性表征等实现中药工艺开发与优化，应用模型库和知识库，结合数学建模方法或AI算法提升工艺可靠性 [8] - 数智化生物制品工艺设计：应用过程分析技术等进行过程建模，结合检测技术建立多变量模型，实现生物活性质量控制，建立数据管理平台 [8][9] - 数智化制剂工艺开发与优化：应用大数据分析技术建立模型，发掘制剂工艺参数对药品质量的影响规律，应用过程分析技术监测工艺过程质量 [9] - 医疗器械中试验证：部署相关系统，应用实时监控等技术，识别潜在问题，优化设计，缩短产品开发周期 [9] - 智能生产作业：部署相关系统，应用过程分析等技术，实时检测并识别偏差和异常，应用大数据分析技术优化生产调度和资源配置 [10][11] - 智能物料管理：部署相关系统，应用射频识别等技术，实时监控物料状态，提高仓储配送效率，优化订单处理及时度 [11] - 生产设备运行监控：部署相关系统和产品，应用智能传感等技术，自动记录设备运行数据，提高设备运行效率和可靠性 [11] - 生产设备故障诊断与预测：应用5G等技术，建立设备故障诊断知识库和预测模型，精准分析预测设备故障，制定维护计划 [13] - 能源数字化管理：部署能源管理系统，应用数字孪生等技术，提高能源精益化管理水平，提升能源使用效率，降低成本 [13] - 环保数字化管理：部署环保监控平台，应用实时监控等技术，提高环保监控效率，降低环境污染风险 [13] - 智能安全巡检：部署安全智能巡检系统，应用相关系统和产品，实现巡检智能分配和调整，提升巡检效率和隐患排查力度 [13][14] 企业经营决策 - 应用数智技术围绕经营决策、智能排产等环节，提升企业经营管理决策能力，推动组织架构和管理制度变革 [15] - 数据驱动的经营管理决策：应用相关技术打破数据孤岛，实现部门间信息共享和协同工作，为管理层提供决策支持，增强企业竞争力 [15] - 智能计划排程：部署高级计划排程系统，集成相关系统，结合多种因素生成排产计划，提高生产计划灵活度和响应速度，优化资源使用 [15] - 智能供应链管理与优化：部署供应链管理系统和供应链控制塔，利用生成式人工智能技术提升采购效率，实现药品供应合理性、有效性及供应链整体效益最大化 [16] - 企业数据资产运营：构建医药大数据平台，应用相关技术，结合企业数据治理实践，提升数据利用效率，加快数据资产化进程 [16] 医药质量安全保障 - 应用数智技术围绕生产过程质量控制等环节，帮助医药企业提升质量控制水平，降低质量风险 [17] - 智能生产过程质量控制：部署相关技术和系统，应用统计过程控制等方法，实现对工艺参数的控制和药品质量的精准控制 [18] - 智能风险预警：采用先进技术手段，构建智能化工艺报警系统，实现质量风险防控建议提示，辅助管理层进行风险决策 [18] - 数据可靠性管控：部署相关系统和技术，结合数据异地备份等方式，确保生产质量数据的完整性、有效性、准确性和可追溯性 [18][19] - 电子批记录：部署相关系统，提高重要生产工艺设备和设施的数字化率，实现生产批次记录和质量检验记录的电子化管理 [19] - 信息化质量文档管理：部署文件管理系统，实现医药企业质量管理文件全生命周期的电子化管理，提高文件管理的高效性和规范性 [19] - 中药原料质量传递、回顾与优化：部署质量回顾和优化系统，采用评价技术，开发统计分析算法，实现中药原料质量回顾与数据趋势分析 [19][20] - 药品质量回顾与优化：部署质量回顾系统，结合统计分析算法，开展生产工艺及控制方法回顾与数据趋势分析，实现产品质量持续改进 [20] - 药品质检（QC）实验室管理：部署实验室自动化系统，实现检验分析等环节自动化，提升药品质检实验室检验效率、准确率和管理流程规范化 [20] - 数智化质量保证：利用数字化管理手段，降低质量风险，加强质量管理系统与其他信息化系统的集成互通，完善质量保证体系 [20][21] 医药流通与追溯 - 应用数智技术围绕药品追溯等环节，帮助医药企业实现产品全流程可追溯，确保产品质量安全 [22] - 数智化追溯：完善药品追溯信息化系统，结合相关技术，形成互联互通的药品追溯数据链，实现药品生产、流通和使用可追溯 [22] - 数智化药品物流监测与优化：部署相关系统，结合数字孪生等技术，实现物流数智化实时监测与优化，提高物流效率，保障药品运输质量安全 [22] - 数智化药品供需监测：开发药品供需数智化系统模型，实现药品供需信息的收集、分析等，建立快速反应体系，提升药品供需精准对接效率和辅助药物政策决策能力 [22][23] - 数智化药物不良反应监测：部署药物警戒数智化系统，建立快速反应体系，结合数据挖掘算法，实现药品不良反应信息的收集、分析等，利用AI和RPA技术提升工作效率 [23] - 数智化医疗设备管理：借助数智技术提升医疗设备资源配置科学性，利用VR技术进行培训，部署物联网传感器，完善多级医疗设备监测管理体系 [23] 医药合同研发生产服务 - 医药合同研发生产服务机构（CXO）建立智能临床研究协同等系统，推广智能应用，满足医药研发生产全流程数据收集和质量追溯等需求 [25]