医药行业智能制造整体解决方案 目 录 CONTENTS 修己达人 实干兴企 服务 创新 专业 1. 智能制造 2. 全产业链解决方案 3.医药云平台服务 4. 经济和社会效益分析 0 1 智能制造 工业智能 4.0 全球主要国家战 略 中国制造 2025 ：十大重点产 业 政策背景：国家对工业制造的发展战略 工业现状与客户痛点 数据是驱动智能未来的可持续资源 通过全域数据赋能产业升级 生产过程可视化 生产过程在线监控 生产排程 智能供应链 03 医药云平台服 务 项目功能  目前项目已完成医药行业云服务支撑平台的研发，可提供符合医药行业的基础环境。包括云基础管理平台和云业 务支撑平台的建设。  项目研发完成 11 个子系统并提供医药行业 SaaS 层的基础应用服务，包括物流管理子系统、追溯管理子系统、 生产 管理子系统、质量控制子系统、药店管理子系统、 、销售管理子系统、医药云知识库、种养殖管 理子系统、产业链协同业务模块和定制模块，以及门户网站。  项目研发了通用构件 42 套，医药行业构件 20 套。  项目在 1435 家企业（其中 912 家制药企业）用户中进行了应用，全面建成面向医药行业提供工业云应用示范。 系 统注册用户数到达 25212 个。 指标：行业企业信息化成本降低 70% 使用前医药生产企业信息化成本支出（硬件）

[Table_MainInfo] 行业研究/医药与健康护理 证券研究报告 行业深度报告 [Table_InvestInfo] AI+制药：AI 技术蓬勃发展， AI+制药行业潜力巨大 [Table_Summary] 投资要点：  AI 技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI 技术通过机器学习和深 度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要 累积投资额达 60.2 亿美元，市场规模持续增长，预计到 2026 年全球市场规模将 达到 29.94 亿美元。  AI+制药受到国家政策支持，产业链上下游投资机会多元，应用端百花齐放。AI 制药行业得到国家层面的政策支持，如《“十四五”医药工业发展规划》和《“十 四五"生物经济发展规划》等，旨在推动云计算、大数据、人工智能等技术在新 药研发中的应用。AI 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 技术发展迅速，引领制药领域创新变革 ............................................................. 5 1.2 技术革新与政策扶持促进 AI 制药行业快速发展 ................................................... 5 1.3 AI 制药市场蓝海前景广阔 ..................

医药行业 SAP 企业数字化转型解决方案 ** 交流使用 2 ** 公司简介 1 项目实施方案及服务保障体系 2 ** 信息化项目建议书 目录 ** 信息化蓝图及总体方案 ** 核心解决方案介绍 问题与解答 2 3 4 5 ** 交流使用 3 ** 整体业务概览：聚焦医药、产业多元、集团管控 多元化 产业化 规模化 集 团 架 构 下 的 整 撑企业规模化和集约化 发展 持续的 创新能力支撑企 业业务创新 1 2 3 4 新药研发 药品生产 药品销售 ** 交流使用 4 ** 未来业务发展关注点分析 市场环境形势 行业特点 医药行业是医药行业是按国际标准划分 的 15 类国际化产业之一，是世界贸最 快的 朝阳产业之一 跨国大药企（赛诺菲、辉瑞、诺华等） 在华建厂、国内药企的 行业集中度低， 抗风险能力低 定位在中高端市场，市场占有率处于同 导实时监控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表体系， 实现电子化报表，满足各层级 的 信息统 计要求。 贯通 透明 统 一实时的 信息展 现，快速的 问题定位 ** 交流使用 18 医药行业关键绩效指标 KPI 体系（示例） 分析主题 管理目标 一级客户的库存分析，库存周转率的计算 分析客户的再购进和消化能力 处方药进货合 理 性监测，分析进货增量趋势 对医院的 进 货量进行监测，以发现异常购进

To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 焦 AI 在制药行业的应用，全面介绍了 AI 在临床前和临床阶段的落地情况；同 时作为一种新的药物研发模式，我们基于全球 AI 制药龙头 Schrödinger，重点 讨论 AI 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 逐渐得到体现。 ❑ 全球 AI 制药行业投融资活跃，MNC 参与达成多项重磅交易。虽然 2023 年全 球资本市场景气度有所下降，但 AI 制药行业融资活跃度仍然保持高位。2024 年全球 AI 制药融资事件为 128 起，总金额为 58 亿美元，接近恢复 2022 年 的巅峰水平，美国和中国是交易最为活跃的两大地区。2017 ........................................................................ 6 图 7：2021-2024 年全球 AI 制药行业融资统计 .................................................. 6 图 8：中国 AI 制药企业融资额（单位：亿元） .............

华润三九属于医药行业制造业。近两年，国际和国内都比较关注的就是 “智能制造”，并且提出了工业 4.0 的概念，同时国家也提出了中国制造 2025 的战略方向，这一战略的意义在于让国家“迈入制造强国行列”，针 对于医药行业也有了相关政策出台，所以，“中药制造业”需要按照国家和 国际的相关发展趋势，思考应该做哪些事情。 1、中药制造现状与痛点分析 （1）现状与痛点分析 从医药行业整体来看 年随着环境变化和供应市场追逐高利润，中药材的种植受到了很大影响， 出现市场上某一药材的稀缺。 综合考虑当前的行业发展痛点，以及智能化、信息化等新技术、新方案的 广泛应用，中药制造业如何由劳动密集型向科技化、智能化转型，这是中 药行业目前面临的挑战。 （2）“智能制造”的思考 三九在中药制造行业里的痛点有三个方面：  生产过程监控乱：持续设备升级和精益管理，设备数及种类多，状态、 参数无法实时监控；生产过程监控数据分散且庞大，未能集中有效利 产等多部门联合协同推动。企业外部可以与科研机构、国际先进企业 积极合作，与产业实现协同发展。  战略推动：智能制造不是独立的，是整个公司前后端战略；需要积极 推动公司战略能力提升。  行业特性：制药行业特殊性，化学腐蚀、特殊产品管制、法规监管、 安全管理等对软件功能提出大量行业个性化需求。中药制造属于传统 行业，需要克服大量技术难点，并符合法规趋严要求，难以短期实现 点状重大突破，需要长期持续积累。

针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题，基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3]， 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 平台主要围绕火炸药行业应急管理事前、事发、 事中、事后进行全过程管控[4]，设计逻辑按照提供 的应急管理相关辅助管控功能单元展开[5]。通过物 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集， 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器，实现生产 检查 管理等系统功能，结合数据跨网传输、智能视频监 控分析、应急融合通信等关键技术，实现了事故隐 患预先排查、应急处置通信、指挥调度[7]。系统平 台设计框架如图 1 所示。 图 1 火炸药行业系统平台设计框架 1 收稿日期：2024-01-22；修回日期：2024-03-14 第一作者：汪成运(1987—)，男，安徽人，硕士。 ·2· 机构及人员发布应急通知，配合进行事件处置、响 应升级和终止。应急处置机制流程如图 2 所示。 图 2 应急处置机制流程 3.2 关键技术-应急数据跨网传输 3.2.1 技术应用必要性 火炸药行业由于保密性需要，数据交互采用人 工交互。人工交互效率低，难以应对具有高时效性 的应急任务。为了解决信息传递效率和保密的问 题，引入了二维码来进行数据传输[8]。 如图 3 所示，二维码数据传输系统使用二维码

速且较为前沿的领域，随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生，推动AI和医药研发相结合，AI制药的诞生也加速生物医药行 业发展，为生命健康领域的发展提供动力。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：AI在药物研发中的应用 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 图：全球AI制药行业的市场规模 数据来源：MedMarket Insight，国信证券经济研究所整理 全球AI制药的市场快速扩张，AI技术布局药物研发全产业链 虚拟筛选、蛋白质 结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段，AI技术均能参与 其中，全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 ◼ AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarket Insights预测， 2023年全球AI制药行业的市场规模为12.93亿美元，预计到2031年将 增长至85.02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。 AIDD 制药流程 新药发现