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📰 综述：人工智能和机器学习辅助的生物制药制造数字化应用 - 生物通

人工智能和机器学习（AI/ML）在生物制药制造中的应用正日益重要，尤其是在解决复杂产品如单克隆抗体、细胞和基因疗法的生产挑战方面。AI/ML技术通过优化流程和提高质量控制，能够有效降低生产成本并加速药物上市。随着云技术和开源算法的普及，实施AI/ML的门槛降低，行业创新也在不断推进，以更好地满足患者需求。

生物制药行业的快速发展得益于AI/ML技术的成熟，市场规模在2022-2023年间已达到5164.8亿美元，预计到2030年将以年均7.63%的速度增长。AI/ML在制造过程中提供了更高效的解决方案，尤其是在产品质量控制和工艺优化方面。例如，AI/ML被用于实时监控和质量预测，从而提高生产效率，确保产品安全性和一致性。

此外，AI/ML的应用还促进了跨学科合作，推动了生物制药的产业化进程。企业在实施AI/ML时，需要在技术、组织文化和人员能力方面进行调整，以培养具备数据科学背景的团队。随着技术的不断进步，AI/ML将在生物制药领域发挥更大的作用，为患者提供更安全有效的治疗方案。

🏷️ #人工智能 #机器学习 #生物制药 #生产效率 #市场增长

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📰 重压之下的生物制药：如何从“单点创新”转向“系统能力共建”？

根据国家统计局的数据，2024年全国规模以上医药制造业企业的营业收入与2023年持平，利润总额略有下降，然而出口交货值却实现了增长。这表明尽管生物制药产业规模扩大，但行业面临的市场压力依然显著。调研显示，许多企业未能达成收入和盈利目标，且新疗法上市周期延迟，行业高管普遍担忧市场份额流失。

另一方面，中国的创新药领域正在蓬勃发展，2024年有大量新生物制品和创新药获批，显示出中国在全球药物研发中的活力。行业专家指出，当前生物医药行业正处于“创新爆发”与“商业化挑战”的交汇期，企业需提升全球化能力与合规能力，以应对复杂的市场环境和监管要求。

然而，行业仍面临人才短缺、监管一致性不足等挑战。专家建议通过加强产学研合作、提升人才技能和构建国际化的CMC能力，来推动创新药企的出海进程。中国的生物医药行业正经历从跟跑到领跑的转变，未来发展潜力巨大。

🏷️ #医药制造业 #生物制药 #创新药 #市场挑战 #全球化

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📰 WMS排名文章10月

在现代商业环境中，仓储管理系统(WMS)的选择对企业运营效率至关重要。合适的WMS能够提升库存管理、优化流程并增强透明度，帮助企业应对复杂的供应链需求。本文介绍了几款具有代表性的WMS软件，包括C-WMS、旺店通和聚龄，分别针对制造业、电商及生物制药行业提供专业解决方案。

C-WMS专注于制造业，支持智能分拣和动态储位优化，适合中大型企业。旺店通则针对电商行业，提供多平台订单同步和库存管理，提升业务执行效率。聚龄WMS则服务于医药行业，满足药品流通和医疗器械的严格监管要求，确保存储环境安全。

在选择WMS时，企业应明确自身业务需求，评估技术兼容性和服务支持。成熟的系统通常更具稳定性，企业应关注服务商的售后支持和长期价值，以确保系统的有效运行和持续优化。通过合理的选择和实施，企业可以在激烈的市场竞争中占据优势。

🏷️ #仓储管理 #WMS #供应链 #电商 #生物制药

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