导语

新冠肺炎疫情如同催化剂一样，让这家制药公司加快了数字化转型，以便更有效地管理其运营方式和供应链。

当新冠肺炎疫情来袭时，制药巨头辉瑞与全球各地的许多公司一样，面临着生产力、供应链和安全等方面的严峻问题。辉瑞之所以能够成功应对全球停产带来的种种挑战，一个关键的原因就是开发了辉瑞全球供应-数字化运营中心（DOC）项目。

DOC是一项正在申请专利的解决方案。它充当了辉瑞运营的驾驶舱，提供了一种共享视图，可以查看端到端的制造情况和供应运营绩效数据。来自DOC的数据帮助辉瑞确定了在某些制造领域可以将周期时间缩短多达10%的机会。这对于辉瑞能够在全球各地生产和供应辉瑞与德国生物新技术公司（BioNTech）联合研制的新型冠状病毒疫苗至关重要。该项目为辉瑞赢得了IT卓越奖的CIO百强奖。

辉瑞执行副总裁兼首席数字和技术官Lidia Fonseca说："该解决方案改变了制造部门同事相互协作和制定决策的方式，提供了工具，让他们能在问题发生之前预测问题，并实时调整。DOC让团队可以挖掘数据，并对之前预估的标准交付周期发生的变化进行分析，从而实现进一步改进的机会。"

加快数字化采用

当新冠肺炎疫情来袭时，辉瑞已经在进行数字化转型，但由于停产隔离导致许多现场员工开始远程办公，管理日常运营变得更具挑战性。为了确保辉瑞全球各地的同事保持联系，并为依赖辉瑞药品的广大患者保持关键的供应连续性，辉瑞建立了DOC快速部署计划，以加快DOC在数百个制造业务部门的部署，这些部署只需要短短几周。Fonseca表示，新冠肺炎疫情起到了催化剂的作用，使辉瑞的数字化应用速度加快了五年。

辉瑞执行副总裁兼首席数字和技术官 Lidia Fonseca

在此之前，生产现场规划和部署DOC平均需要两年时间。为了在新冠肺炎疫情下加快这个进程，辉瑞转而采用一种新的架构，并使用敏捷开发实践来确定需要改进的重要方面，并确定优先级，比如迁移到云、利用完全容器化，以及使用可扩展的数据库技术。该公司还添加了新的管理功能，从而使员工能够拥有与其生产现场相关的配置元素。

Fonseca表示，辉瑞并没有改变业务流程以支持新的数字化解决方案，而是遵循客户体验来研究和设计原则，以支持辉瑞全球供应（PGS）团队的集成制造卓越（IMEx）生产系统。

Fonseca说："数字化团队和制造团队一起确定需求，然后共同开发了解决方案。DOC解决方案团队研究了用户角色，并为与日常端到端流程相关的每个角色创建了旅程地图。我们在设计过程中发现，解决方案要得到成功地采用，就不能从最接近流程的人那里夺走数据的所有权。"

Fonseca表示，该项目不仅复制了生产系统运营流程，还通过让这些流程和数据集实现数字化，强化了精益制造的全面优势。

"基于自动收集、分析，并以一种易于理解的格式呈现流程数据，选择附加值最高的改进项目就会变得更加容易，"Fonseca如是说。

DOC使用IMEx创建的标准来指导公司从车间往上各级制造部门的同事执行的日常活动。

Fonseca 表示，在通常情况下，辉瑞推出新解决方案面临的最大挑战是获得受变化影响最大的员工们的认可和支持。但是这次推出解决方案有所不同，辉瑞的制造运营团队对DOC的需求极高，因为这将使他们能够继续工作，同时只让必要的人员留在车间。因此，Fonseca表示，这次最大的挑战是跟上步伐。

她说："这种需求要求我们另辟蹊径，尝试大胆的想法，以尽快满足这一紧迫的需求。看到我们的制造团队和数字化团队密切合作，以创新的方式共同开发，并且在极短的、创纪录的时间内扩展部署规模，真是令人惊讶。"

数字化文化不可或缺

辉瑞从2019年就开始踏上了数字化转型之旅，决心成为一家更精简、更以科学为驱动、更以患者为中心的组织。作为这种转型的一部分，公司计划实施一种新的运营模式，采用行业首创的数字化解决方案来支持该战略。Fonseca表示，事实上公司早已开启这个旅程，并因此改变了公司文化，这有助于公司在新冠肺炎疫情来袭时做好充分准备。

Fonseca说："我们还看到了并行工作（不是按顺序工作）提高速度的好处。我们的文化功不可没，这有助于鼓励我们的员工大胆行事、另辟蹊径，以完成我们以前无法想象的事情。"

辉瑞的数字化转型之旅还在进行中。Fonseca表示，她预计公司未来看起来将更像一家生物技术公司，只不过规模和辉瑞一样。

她说："作为这种转型的一部分，我们一直专注于从根本上简化我们的工作方式，以消除常常会伴随大型组织而产生的官僚主义。我认为，这对于希望以新方式进一步促进数字化应用的任何规模的公司都很重要。"

Fonseca表示，这种简化的一个关键部分是，将敏捷的工作方式和横向思维融入到辉瑞的文化体系中。她还特别指出，关键在于，通过清楚地传达公司的数字化战略，激发员工们的支持和参与感，让所有人都踏上数字化转型的征途。

作者：Thor Olavsrud为CIO.com 撰写数据分析、商业智能和数据科学等方面的文章。

编译：沈建苗

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