Building climate-resilient cold chains with AI, smarter logistics, and collaboration to ensure safe delivery in a warming world.
随着全球气温持续上升和天气模式变得更加动荡，制药行业面临着一个日益严峻的挑战：在日益不可预测的世界中维持可靠的冷链物流。包括疫苗和生物制剂在内的温度敏感型治疗药物依赖于稳定的分销网络，然而野火、洪水、风暴和极端温度正成为越来越常见的干扰因素。
应对这些挑战需要制造商、物流合作伙伴以及重要的包装供应商之间采取协作方式。所有利益相关者必须专注于建立关系，以便物流能够适应未来，保护全球冷链。
疫情揭示了冷链基础设施对全球健康的重要性，同时也凸显了包装供应商的关键作用。当我们面临气候相关干扰的新时代时，这些供应商必须从一开始就融入战略规划。
什么构成更智能、更强大的冷链？
全球变暖正在创造不可预测的条件，野火、洪水、山体滑坡和风暴破坏增加。这些事件可能导致道路封闭、航运线路中断和机场关闭，使得维持一致的运输路线变得困难。日益极端的天气也可能意味着未来的包装需要在一趟运输中同时应对冰冻温度、极端高温和湿度。
确保可靠性和效率至关重要。包装解决方案的可用性必须得到成功管理，我们的行业必须能够预测并准备应对所有干扰。随着温度升高，对增强型冷链基础设施的需求也将增加。需要能够监控并适应不断变化条件而无需直接人工干预的包装解决方案，以维持温度和安全交付。此外，气候相关的供应链中断可能需要替代备用路线，这意味着分销系统需要建立冗余。
一刀切的方法也将不再可行。相反，我们必须投资于数据驱动的风险分析和特定路线的适应。为此，我认为我们需要看到AI在冷链中更深入的整合。
AI驱动的洞察可以帮助优化路线、减少浪费并降低成本。例如，通过分析历史数据或使用预测分析，可以确定最高效、最可靠且不受影响的交付路线。然而，AI需要实时交通条件数据，例如天气模式和温度波动，以确定成功交付所需的正确路线和解决方案类型。AI模型还可以通过分析历史市场趋势来预测需求。例如，来自社交媒体、新闻和其他公共来源的洞察可以帮助预测市场需求和消费者行为的变化。
未来，AI在供应链中的作用将不断增长。预测分析不仅将提供准确的预测，还能通过提前预测干扰来实现主动风险管理。这项技术与物联网和区块链的整合将增强实时跟踪、安全性和透明度。此外，AI驱动的自动化，从自主仓库到自我优化的物流网络，有潜力进一步简化运营运营并推动成本效率。
如何实现可持续性和效率的恰当平衡？
对可持续性的追求增加了另一层复杂性。我们必须减少环境足迹，但不能以牺牲患者安全为代价。AI在此扮演着重要角色，通过释放效率来帮助满足可持续性要求。该技术支持需求预测，有助于将药品及其他用品的整体浪费降至最低。AI还可以根据药品的数量和目的地，在确保效率的同时，确定最具可持续性的路线。
重点必须放在通过可重复使用的包装来减少浪费，确保包装尽可能被回收和再利用。采用更轻、更节省空间（原文为space-efficient，意为节省空间）的包装可以降低燃料消耗和减少排放，同时优化运输产品的数量以降低成本。然而，要真正产生影响，可持续性需要整个供应链的协作。
协作如何在不确性时代加强冷链物流？
在反思任何危机时，有一点总是非常明确：协作是关键。构建具有气候韧性的冷链需要制造商、物流提供商、技术开发人员和包装专家之间的主动合作伙伴关系。新技术和人工智能将是关键驱动力，同时还需要快速应对任何潜在干扰的敏捷性。现在做好准备并找到恰当平衡的公司将更有效率，并在一个要求韧性和责任的市场中获得竞争优势。
我们必须从现在开始共同努力。不仅要为全球变暖将如何影响物流和交付做好准备，还要限制我们行业自身对气候危机的影响。
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