制药行业趋势和解决方案

说到制药供应链，如果你的想法立刻变成了追踪和追踪，这是可以理解的。毕竟，还有三年的时间药品供应链安全法(DSCSA)法规正式生效，行业专业人士很少谈论其他——遵守这些法规推动了对物料处理自动化及其相关技术的许多要求。

与跟踪、追踪和序列化一样复杂的是，该行业的物料处理方面也在迅速发展。DSCSA确实是智能技术的福音，如RFID, 2D条形码，视觉系统和强大的软件，包括仓库管理和执行系统，或最新的控制塔软件。然而，同样重要的是，新的和先进的系统，使制药工业的许多要素高效运转。

事实上，当你考虑到配送中心必须为各种各样的客户管理无数的产品时，你可能会说，制药行业的物料处理更具挑战性。“这个行业有着巨大的复杂性，”他说比尔伯的业务发展总监Swisslog医疗/制药．“你有各种各样的产品线，不同的速度和巨大的SKU增殖。”

考虑到这个组合可能包括处方药和非处方药，健康和美容产品，大的，慢转的物品，如拐杖，轮椅和其他医疗用品，以及日常用品，如糖果和零食。Leber说道:“在一个DC中，你可能会看到14万个sku。根据布莱恩•沙利文KNAPP负责医疗保健解决方案的高级系统销售经理说:“复杂的报销计划也会影响行业的盈利能力，这使情况变得更加复杂。”

终端客户也各不相同，通常包括批发商、零售商、医院、医疗供应商，甚至监狱。“今天，你面临着DSCSA的挑战，利润减少，履行时间缩短，”德马泰克说亚当•布朗他是全球市场开发总监。“大多数医疗保健行业都是有意分割的，但你确实会发现一些合并的业务。”

使问题进一步复杂化的事实是，尽管客户希望减少SKU数量，但大多数制药dc需要公平的定制份额。“如果一位供应链经理有一位外科医生想让你为他提供某种类型的缝合线，你不会拒绝他，”莱伯补充说。“医院不可能储存所有的东西，所以他们依靠dc不断地重新供应。”

最后，大流行也对该行业产生了影响。莱伯说:“新冠疫情使一切都扩大了五倍。“这使得自动化变得更有价值，因为管理一个楼层的人员要困难得多。”

在地板上保持社交距离，同时让新员工或临时员工快速上手，这意味着快速学习系统至关重要。指导没有受过什么培训的工人的屏幕对生产率的影响较小。

所有这些都导致需要先进的材料处理系统。机器人技术、a型框架技术、自动存储和检索系统(AS/RS)和穿梭系统等工具都是将各种产品组合移出门外的重要组成部分。

尽管客户希望减少SKU数量，但大多数制药dc需要公平的定制份额。

聪明的选择

罗恩可能，高级顾问卢卡斯系统-其客户包括Medline和Owens and Minor这样的批发分销商，CVS这样的药房/零售商，以及Baptist health这样的医院网络-经常与客户合作，以不同的速度制定最有效的采摘方式。“没有一种技术可以解决宇宙的复杂性，”梅说。他解释说:“因此，我们首先对商品的需求是如何产生的，它们是如何积累订单的，然后将这些交易分成几组。”“我们寻找痛点，了解业务可能如何波动。”

例如，一个有高速货物的客户可能会把一个托盘带到仓库，而不是在轮班期间一次又一次地把一个拾取器送到同一个槽。他说:“如果你要挑选200家商店，你就把一托盘产品带到货架上，然后在每个箱子里挑选你需要的多少。

随着技术的成熟，机器人技术正日益成为制药行业材料处理解决方案的一部分汤姆Galluzzo的首席执行官和创始人我的机器人．在企业的电子商务方面尤其如此。他说:“传统的补货方式不适用于电子商务。”“这些客户想要一个强大、自主的供应链，并利用最新技术最大限度地提高灵活性。”

Galluzzo补充说，在整个大流行期间尤其如此。他解释说:“在危机期间，人们对保健用品的需求有所增加，对名牌商品的需求也有所增加。”“机器人在这里找到了自己的位置，因为它们支持灵活性。”

机器人的一个特别好的应用是缓慢移动的物品。IAM最近与一家主要的药品分销商合作，努力解决缓慢移动的物品阻塞其自动化的问题。装满出口产品的手提袋在传送带上遇到瓶颈点，降低了总体吞吐量。

分配器将慢速电机从高速系统中拉出来，并将它们转移到长尾自动化区。IAM的“快速”机器人将缓慢移动的物品从传送带上拉下来，让速度更快的物品在没有瓶颈的情况下通过。这导致自动化能力增加了15%。

AI-enabled机器人

纳普自20世纪50年代成立以来，该公司一直专注于医疗保健垂直领域，现在为制药行业提供了许多最具前瞻性的解决方案，包括支持人工智能(AI)的机器人。沙万博ag客户端app利文说:“运输机器人是一回事，但自动化拣货要困难得多。”“我们为支持人工智能的机器人提供基于云的解决方案，该解决方案利用最新的软件、视觉系统、抓手和人工智能来自动构建SKU数据库;加快了机器人上线的时间，并将拣货机器人可以处理的物品数量提高到90%以上，同时使用云技术在网络中共享这些数据。”

Sullivan表示，由于HIPPA必须在制药行业发挥作用，因此人工智能不会呈现客户数据，但可以共享sku处理的见解，包括形状、重量和尺寸知识。他说:“系统看到一个形状，理解它，并指导机器人选择它。”“随着公司增加产品，人工智能会学习并将这些数据存储在云中。最终的结果是，每个机器人都能以至少与人类相同的速度拾取，有时甚至更快，有些机器人每小时可以拾取1000行甚至更多。”

苏利文说，KNAPP在将机器人与人工工作站结合方面也做了不少工作。他解释说:“航天飞机系统和软件可以用人工操作的工作站对订单和物品进行排序。”

即使在sku很大、形状奇怪或行动缓慢的情况下，机器人也在迅速发挥作用。沙利文说，在KNAPP的一些设计中，机器人能够处理90%或更多的工作，只有在遇到最困难的尺寸或形状时，才把它交给人类。

Goods-to-person

Dematic的布朗指出，在快速发展的医药行业，把产品带给人，而不是反过来，是关键。高密度存储技术，如穿梭系统和机器人支持的解决方案，如AutoStore和OPEX，是小物品的理想选择，可以在传统存储相同的空间内容纳四倍的库存。布朗说:“在高效的货到人操作方面，有很多选择。

KNAPP也经常为这个行业设计以商品对人的解决方案。Sullivan说:“为该行业设计自动化是复杂的，通常需要了解监管要求、流程优化和为该行业设计的特定自动化。”“化妆品需要不同于药品的方法，而药品又需要不同于一般商品的方法。”

所有这些领域的发展都需要灵活性和敏捷性。沙利文说，对于化妆品，他通常会向客户推荐a -frame解决方案，用于化妆品订单选择，然后是核心仓库操作的穿梭车。例如，在其一个制药客户基地，KNAPP提供了一个全自动穿梭系统，为不同的产品特性和订单量量身定制订单选择区，包括一个与射频终端相结合的a型框架，货物到人拣选站和全自动订单选择机器人。

在制药行业处理材料的挑战有很多，从序列化到有效期，温度控制和广泛的尺寸变化。好消息是，物料处理解决方案随着行业的发展而不断发展，为更快、更高效的操作提供了独特的解决方案。梅说:“我们现在可以根据客户的独特需求来调整系统。”“我们可以结合来自各个行业的历史知识，并为迎接挑战提供好的想法。”

本文中提到的公司:

• 处于
• 我的机器人
• 克纳普
• 卢卡斯系统
• Swisslog