引言：
在供應鏈日益複雜且易受干擾的時代，製藥產業正面臨前所未有的挑戰。LogiPharma Europe 近期專訪了專家 Nico Vandaele，深入探討如何運用先進的建模與模擬技術，在供應鏈中斷發生前搶先一步預測並應對，確保藥品供應的穩定與安全。本次專訪聚焦於 Vandaele 對於未來供應鏈發展趨勢的見解，以及建模與模擬技術在應對潛在風險中的關鍵作用。
預測性建模：
應對供應鏈風險的利器
Nico Vandaele 強調，傳統的供應鏈管理方法往往是被動的，只能在問題發生後才做出反應。然而，透過先進的建模與模擬技術，企業可以建立供應鏈的數位雙生（Digital Twin），模擬各種情境，評估潛在風險，並提前制定應對策略。這種預測性的方法，能夠幫助企業在供應鏈中斷真正發生之前，就做好準備，降低損失。
Vandaele 進一步指出，建模與模擬技術不僅可以應用於預測供應鏈中斷，還可以優化供應鏈的各個環節，例如庫存管理、運輸路線規劃、生產排程等。透過模擬不同的方案，企業可以找到最佳的運營模式，提高效率，降低成本，並提升客戶滿意度。此外，建模與模擬技術也能夠協助企業評估新技術或策略的影響，例如區塊鏈技術在藥品追溯方面的應用，或是採用新的運輸方式對供應鏈的影響。
情境模擬：
提升供應鏈韌性的關鍵
情境模擬是建模與模擬技術的重要組成部分。透過模擬不同的情境，例如自然災害、政治動盪、供應商破產等，企業可以評估供應鏈在不同情況下的表現，並找出薄弱環節。Vandaele 認為，企業應該建立多種情境模型，並定期進行演練，以確保供應鏈在面對突發事件時能夠快速恢復。
Vandaele 舉例說明，一家製藥公司可以模擬某個關鍵原料供應商因故停產的情境，評估對藥品生產的影響，並制定替代供應商方案。或者，企業可以模擬某個港口因罷工而關閉的情境，評估對藥品運輸的影響，並調整運輸路線。透過情境模擬，企業可以更好地了解供應鏈的風險，並制定更有效的應對策略，從而提升供應鏈的韌性。
數據驅動：
建模與模擬的基石
Vandaele 強調，數據是建模與模擬的基石。只有擁有準確、完整的數據，才能建立可靠的模型，並進行有效的模擬。企業需要收集供應鏈各個環節的數據，包括庫存數據、運輸數據、生產數據、銷售數據等。此外，企業還需要收集外部數據，例如天氣數據、經濟數據、政治數據等，以更全面地了解供應鏈的風險。
Vandaele 建議企業建立一個集中的數據平台，整合來自不同來源的數據，並利用數據分析工具，挖掘數據中的價值。透過數據分析，企業可以更好地了解供應鏈的運行規律，找出潛在的問題，並優化供應鏈的各個環節。此外，企業還可以利用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）和機器學習（Machine Learning, ML）等技術，自動化數據分析的過程，提高效率，並發現更深層次的洞見。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
Date: April 24, 2026