药品冷链物流正进入一个数据质量和决策速度与物理基础设施同等重要的阶段。随着生物制剂和细胞与基因疗法等对温度敏感的治疗药物不断扩展，行业越来越依赖传感器驱动的可视性和分析技术，将包装系统与高度可变的运输条件相匹配。
在LogiPharma Europe 2026会议后接受Pharmaceutical Commerce采访时，罗氏公司全球分销技术负责人Raquel Vazquez阐述了冷链决策如何从基于经验的选择转向数据驱动的优化。Vazquez强调，核心挑战已不再是获取数据，而是能够在碎片化的物流网络中为数据提供上下文。这包括将路线特定风险、环境条件和产品稳定性概况整合到一个统一框架中，从而实时指导包装选择。
这一挑战的复杂性因全球药品分销网络的结构而加剧，在这些网络中，必须协调多个物流合作伙伴、传感器类型和数据标准。然而，Vazquez指出，如果没有上下文连接，即使高质量的传感器数据也无法可靠地为是否部署主动系统或更轻量、更可持续的包装替代方案提供决策依据。
展望未来，讨论转向冷链运营中"决策智能"的演变。Vazquez描述了一个未来，即人工智能和数字孪生技术将行业从被动监控转向预测性干预，基于实时和历史性能数据为包装选择提供自动化建议。然而，她也强调人类监督仍将至关重要，特别是在定义管理这些日益自动化系统的战略框架方面。
PC: 在使用数据选择运输容器时，哪些具体因素——如外部空气温度或行程长度——对于决定哪种包装适合特定路线最为重要？
Vazquez: 目标是将运输系统的性能与路线的特定"热挑战"相匹配。过度工程化会导致不必要的成本和二氧化碳排放，而保护不足则会带来产品损失风险。
选择的关键因素包括：
- 了解您的运输路线：细化路线风险，从总运输时间中识别产品暴露于环境条件下的"无保护时间"，例如停机坪时间、海洋冷藏集装箱断电或海关期间缺乏冷藏存储。
- 了解环境温度概况：分析不同季节和纬度的温度波动；阿布扎比的夏天与雷克雅未克相比面临的挑战截然不同。
- 了解您的产品：稳定性高的产品可能允许使用保护性较低的包装，而对温度高度敏感的产品则需要更严密的保护。
这种数据驱动的方法实现了量身定制的优化，使我们能够在外部温度条件允许的情况下，从重型主动容器转向热毯等更轻量的解决方案。
既然运输涉及许多不同的合作伙伴和传感器类型，将所有这些信息整合在一起并用于做出更好的包装决策的最大挑战是什么？
最大的挑战不仅仅是技术和数据——这些已经可用。真正的障碍是创建一个能提供真正决策所需连接和上下文的框架。三大主要障碍：
- 数据碎片化和数据质量：在碎片化的供应链中，自动收集干净、实时的温度和地理位置数据并整合到单一统一的数据湖中存在重大技术挑战。
- 上下文连接性：虽然数据存在，但它缺乏框架和上下文。需要这个框架将历史运输性能、天气预报和路线风险联系起来，以选择合适的热运输系统。
- 路线风险：由于合作伙伴多样（LSPs）和持续的路线变更（例如特定国家的冲突），详细的路线可见性困难。
从数据角度看，在容器到达目的地前无法保持温度的早期预警信号是什么？
如今，具有实时连接的智能传感器可以通过检测内部温度上升，在故障发生前进行主动温度监控和干预。当特定温度阈值被突破时，这些系统会向物流服务提供商推送主动警报，例如可能表明包裹因错误而被放置在非控温存储环境中。
随着这些数据工具变得越来越智能，您认为我们是否正朝着计算机程序而非人类基于该路线最新数据自动选择运输容器的未来迈进？
我们肯定正朝着决策智能的未来迈进，系统将基于历史性能、实时预测和数字孪生模拟自动建议最"合适尺寸"的容器。然而，这一未来仍需要人类参与，以提供战略框架并监督流程。
目标是从"发生了什么"转向"将要发生什么"，利用数据和自动化赋能人类做出更主动、更明智的决策。
不同的运输材料对温度峰值的反应不同。您会关注哪些指标来判断其有效性，而不仅仅是看产品是否保持在温度范围内？
为评估热运输系统的有效性和性能，我们遵循以下验证方法：
- 运行确认(OQ)：我们在热室中进行物理测试，证明系统能在最恶劣的行业标准剖面（如ISTA 7D）下维持所需温度。
- 性能确认(PQ)：我们进行实际生活测试，确保系统在实际运输条件下表现如预期。
随着技术的快速改进，您认为冷链数据领域在未来5年内将如何发展？AI会在数据分析和热系统选择中发挥作用吗？
在未来五年中，人工智能和数字孪生将在冷链运输中发挥关键作用，冷链将从被动监控（发生了什么）转向预测性行动（将要发生什么）：
- 动态选择：通过分析实时天气、运输性能和产品稳定性预算，将有可能为特定路线选择最具成本效益和可持续性的解决方案（被动、主动或混合）。
- 虚拟验证：我们将从仅物理测试转向虚拟验证。数字孪生将模拟"最坏情况"场景，使我们能够在几小时内而不是几周内对新路线和系统进行资格认证。物理测试（OQ/PQ）将演变为最终验证步骤，而非主要方法。
- 主动AI干预：除了简单的警报外，"代理"系统将实时计算剩余稳定性预算，并与LSPs协调，在故障发生前采取纠正措施。
这是该行业的一个激动人心的时刻；随着我们的数据工具越来越智能，大规模减少二氧化碳排放的潜力成为现实，使罗氏能够以对地球最低的成本安全地将改变生命的药物带给所有患者。
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