先声药业有限公司

人口老龄化加剧致制造业用工成本上升，全球市场竞争倒逼制药企业智能化转型。先声药业聚焦生产效率瓶颈、质量追溯难、供应链协同不足、信息孤岛等痛点，通过智能工厂建设实现研产供销一体化，目标是提升核心竞争力。

（一）智能工厂规划运营机制

现状评估与需求分析：全面剖析生产、管理现状，结合自动化基础形成需求报告。

系统性规划：制定含长短期目标、软件架构、数据架构的整体蓝图，确保项目可执行。

智能场景设计：覆盖厂区布局、生产线仿真，融合精益生产与供应链优化。

持续改进机制：通过数据分析优化资源配置与经营决策。

图1 先声药业智能工厂整体架构

（二）专业人才队伍建设

组建数字化团队，含流程、开发、数据分析等岗位，聚焦制药+ IT复合能力。

成立跨业务项目组，整合研发、生产、质量等领域专家。

引入外部顾问弥补智能化改造经验短板。

（三）典型应用场景

研发与工艺设计：

依托ZetaAI平台实现靶点筛选、分子生成等全流程闭环AI虚拟筛选精度从1%提升至10%。

构建PKPD模型优化临床剂量预测，结合Minitab优化工艺参数，缩短研发周期。

供应链与计划调度：

集成ERP与SRM系统，打通销售需求到采购全流程，采购计划准确性达97%，供应商准时交付率超99%。

图2  ERP生产&供应链

生产与质量管控：

引入高速机器人实现装盒全流程自动化，人机协同提升效率；WMS系统优化仓储出入库策略，库存准确率100%。

质量管理系统覆盖文件、检验、追溯全流程，在线视觉检测降低不良率。

图3 质量管理全流程

安全与能碳管理：

SIS系统实时监测工艺参数，能源管理系统优化水电气消耗，污染在线管控实现节能减排。

认证与标准：通过中国GMP认证，满足FDA-cGMP及EU-GMP要求。

核心成果：研发周期缩短40%，生产效率提升20%，设备综合利用率提升30%。构建数字孪生工厂、ZetaAI研发平台、智能仓储物流等5大核心模块，实现数据贯通。

成功经验：以业务痛点为驱动，设定可量化目标；先精益生产优化，再推进智能化转型。打破 “信息孤岛”，实现设备、系统、人员数据全贯通。

教训：初期数据治理缺失导致 “脏数据”，需在系统实施前明确数据责任人，建立质量追溯机制。