从“数字化”到“智能化”：2025医药工业转型新周期的关键拐点

医药工业的数字化转型正进入一个加速收敛的新周期。

自2016年工信部首次提出“两化深度融合”以来，药企数字化实践经历了从“自动化改造”到“智能制造”、再到“数字化生态融合”的阶段性跃迁。在政策驱动、技术跃迁与产业升级的交汇点上，数字化不再只是“看得见的系统建设”，而是成为医药企业高质量发展的核心引擎。

本文将从行业趋势、转型阶段、运营痛点、标杆实践与未来展望五大维度，深入探讨医药工业数字化转型的关键路径。

政策趋势：医药工业数字化转型的十年演进

回望过去十年，我国医药工业数字化的政策脉络十分清晰：

• 2016年：《医药工业发展规划指南》发布
  
  

  提出推进“两化深度融合”，以自动化、信息化改造生产流程。
• 2018年：智能工厂试点启动
  
  

  “智能制造”正式成为关键词，药企开始引入物联网、大数据、MES等系统，实现工厂级数字化。
• 2021年：“十四五”医药工业发展规划
  
  

  工信部提出建设 50个以上智能制造示范工厂，推动工业互联网、区块链在药品追溯等场景的应用，医药大数据平台首次被纳入国家试点。
• 2025年：《医药工业数字化转型实施方案》
  
  

  明确提出到 2027年建成100个数字药械工厂，2030年实现规模以上企业数字化全覆盖。这一轮规划的关键词是：AI+5G+数据要素化。

从系统建设到智能运营，医药工业的数字化战略正在从点式应用走向全链融合，标志着行业已迈入“智能化+生态化”的新阶段。

发展阶段：从可视化到透明化的跳跃

按照工业 4.0 成熟度模型，医药制造的智能化历程可分为六个阶段：计算机化、联通化、可视化、透明化、预测化与自适应化。

当前，大部分药企已完成前三个阶段，正处于“可视化—透明化”的关键过渡期：

• 可视化阶段：通过传感器、现场总线技术，实现生产数据的实时采集与展示；

• 透明化阶段：依托数据分析与模型算法，对生产全过程进行溯源、分析与优化。

领先的药企已开始在部分基地尝试基于AI与机器学习的“预测型运营”，但行业整体仍以数据可用与业务协同为核心任务。

换言之，行业数字化的关键不在“有没有数据”，而在“能否用好数据”

帆软方案：从产品到架构，全链路支撑生产运营

作为连续 8 年稳居国内 BI 市场榜首的服务商，帆软从 2018 年成立医药健康事业部至今，已服务 450 + 医药企业。其生产运营管理方案的核心，是「以数据为支撑，以驾驶舱为载体，以人才为基石」，帮药企打通「数据→洞察→决策→行动」的闭环。

针对药企生产运营痛点，帆软提出「1 个支撑、2 大保障、3 个平台、4 大层面」的规划框架，确保方案落地不跑偏：

1 个支撑：稳定的 IT 基础部署（如主数据平台、业务系统），这是数字化的「地基」；

2 大保障：完善的精益管理体系（如跨部门协同流程）+ 标准化体系（如成本核算标准）；

3 个平台：聚焦「企业生产运营管理平台」（帆软核心服务），协同云计算、工业互联网平台；

4 大层面：从「设备层」（传感器、AGV）到「边缘网络层」（数据采集），再到「平台层」（系统集成）和「应用层」（六大业务场景），全链路覆盖。

标杆企业启示：跃升为数据驱动管理

数字化转型的价值不在系统数量，而在管理理念的革新。传统药企往往依赖经验决策，流程复杂、信息滞后。

帆软帮助客户通过“三个一”体系实现根本转变：从会议到平台，用数据驱动管理

1.一种管理方法

生产层级会议建立生产中心→基地→业务部门的周度会议机制：各部门负责人围绕生产、设备、质量等问题，通过数据看板定位根源（如某车间片剂合格率低），当场制定改善措施（如调整制粒工艺参数），避免"拍脑袋决策"。

2.一个管理工具

生产运营管理平台平台核心是两级三层六专题看板，让数据说话：

两级：企业级（总经理看整体绩效：交付、成本、质量）+ 基地级（车间主任看具体执行：工单进度、设备状态）。

三层：决策层（战略目标监控）、运营层（生产调度分析）、执行层（班组任务跟踪）。

六专题：覆盖生产调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管控、安全环保六大场景。

3.一套指标体系

统一管理口径梳理业财和业务双维度指标库，解决各部门数据口径不一的问题。比如订单交付及时率，明确定义为实际到货日期≤要货日期的订单占比，数据来源为 WMS 系统，计算逻辑写入系统 。

这一转变让药企真正走向“数据说话”的时代。问题不再等到月度复盘才发现，而能在异常出现时即时预警；管理也从被动纠偏变为主动优化。数字化成为企业文化的一部分，而非单纯的技术项目。

落地关键：数据治理 + 人才培养，缺一不可

很多药企方案落地后“用不起来”，根源在于忽略了“数据治理”和“人才培养”这两个关键点。帆软的经验是，这两件事要和方案建设同步推进。

1. 敏捷数据治理：以用促治，不搞“一刀切”

针对药企数据质量问题，帆软采用“以数据应用为起点”的敏捷治理思路，避免“为了治理而治理”：

三原则：以用促治（从业务需求出发）、追根溯源（从数据流、信息流、业务流找问题）、分步推进（先试点再推广）；

核心动作：建设生产运营指标库，明确每个指标的定义、计算逻辑、数据来源、责任人。比如「库存周转天数变动率」，不仅要写清公式，还要标注数据来自 ERP 系统，责任人是物控经理，确保数据可追溯、可问责。

2. 人才培养：让不同角色都能用好数据

数字化落地最终靠人，帆软针对不同角色设计能力提升计划：

• 全员：培养数据思维，比如让车间主任知道「看 OEE 指标能判断设备效率」；

• 数据分析师：提升深度分析能力，比如用模型预测生产瓶颈；

• 业务骨干：掌握数字化管理方法，比如用看板跟踪改善措施落地效果。

医药工业数字化转型，不再是“要不要做”的问题，而是“能走多远”的竞争。数字化的终点不是系统建设，而是管理理念的重塑——从经验管理到数据驱动，从流程优化到智能决策，从孤岛系统到生态共生。

正如工信部在最新方案中所强调的那样：“让数据成为新型生产要素，让智能成为医药工业高质量发展的底色。”