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Pharma-Studie: Wie gewachsene Prozesse nur bis zum nächsten Audit reichen

Die Pharmaindustrie hängt der Digitalisierung hinterher – aufgrund schwerfälliger Regulierungen. Eine Umfrage zeigt, was die Unternehmen davon halten. Kann sich die Lage ändern?

Pharma-Studie: Wie gewachsene Prozesse nur bis zum nächsten Audit reichen

Kaum eine Branche wird so stark durch Regulierung in der Innovationsarbeit eingebremst wie die Pharmabranche. Das ergab die Studie „Pharma Insights 2019“, herausgegeben durch das Beratungsunternehmen MAIN5. 65 Prozent der Prozesse in Pharmaunternehmen sind auditfokussiert, und die Mehrheit (70 Prozent) historisch gewachsen. Zukunftsorientiert sind nur acht Prozent der Prozesse, ergab die Befragung von 94 Fach- und Führungskräften aus der Pharmabranche.

Tore Bergsteiner, Geschäftsführer von MAIN5, sagt:

„Die Pharmabranche könnte wesentlich mehr Potenzial erschließen, was oft aus der Not heraus brach liegt. Während die Unternehmen von Audit zu Audit arbeiten, tritt möglicherweise der Blick auf die Wettbewerbsfähigkeit zunehmend in den Hintergrund.“

Die Branchenexperten beraten Pharmaunternehmen bei dem Weg in die Digitalisierung regulierter Prozesse. Allerdings wird bisher nur ein Teil der anfallenden Daten aus den unterschiedlichen Geschäftsbereichen analysiert und für Innovationen sowie eine zukünftige Optimierung genutzt. 

Big Data: Maximal mit halber Kraft

64 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass maximal die Hälfte der anfallenden Daten analysiert werden und die Prozesse der Zukunft optimieren. 26 Prozent der befragten Fachkräfte mochten die Big Data-Frage nicht beantworten.

Tore Bergsteiner von MAIN5 weiter:

Die Unsicherheit zu Big Data ist groß. Allerdings sind qualitativ hochwertige Bestandsdaten heute die wertvollste Quelle, wenn es um neue Innovationen und Prozessoptimierungen geht.“

Die Pharmabranche spürt allerdings auch den Druck, der durch sinkende Umsätze bei Blockbuster-Medikamenten bestätigt wird: 47 Prozent der Studienbefragten geben an, dass die Erschließung neuer Wachstumsmärkte und Produktdiversifikation ebenso wichtige Herausforderungen sind. Auf Rang zwei liegt nach wie vor der Schutz sensibler Patientendaten mit der Erfüllung der DSGVO (45 Prozent), sowie auf Rang drei die geschäftlichen Risiken durch auslaufenden Patentschutz und damit Generika im Markt (44 Prozent – Mehrfachantworten waren möglich). Auch sinkende Blockbuster-Umsätze zählen mit 41 Prozent zu den Herausforderungen 2019.

Digitalisierung: Kaum ein Risiko

Einig sind sich die Befragten bei der Risikobewertung der wachsenden Digitalisierung in der patent- und wissensgetriebenen Pharmaindustrie: Nur 21 Prozent sehen ein Risiko, 70 Prozent stimmen dem jedoch weniger oder nicht zu.

Der MAIN5-Geschäftsführer erklärt:

„Die Tiefe der Digitalisierung entscheidet über die Verteilung der Marktanteile im internationalen Wettbewerb und auch darüber, mit welchen Wirkstoffen und Wirkstoffkombinationen neue Produkte auf den Markt gebracht werden können.“

Mit zahlreichen Mandaten der weltweit größten Pharmaunternehmen setzt das Team von MAIN5 regelmäßig komplette Prozesse, Strukturen und Systeme neu auf. Das Ziel ist der Ausbau robuster, effizienzbasierter Prozesszusammenhänge und die nachhaltige, wettbewerbsfähige Positionierung eines Herstellers oder Vertriebsunternehmens im globalen Markt der pharmazeutischen Unternehmen.  

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Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.
 
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