2022年全球生命科学行业展望.docx

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1、口口科与，德勤认为，生命科学企业为了充分利用智能工厂投资，有四个绩效驱动因素值得关注，它们分别是:1.人力绩效,减少生产车间的错误率预估智能工厂投资的净值在快速评估和识别可以更有效拓展数字化能力的领域 之后，一家业内领先的生物科技/制药企业对一家智能 工厂的预期效益进行了量化。在两个试点区内，企业 针对拟定使用案例对关键运营绩效指标的影响，进行 了自上而下的财务分析和自下而上的评价。之后，企 业将这些分析和评价结果扩展到整个网络，以确定哪 些是重复性效益，哪些是一次性效益。最后，企业对 规模化和集群化方法进行了验证，确认了持续时间、 回报率和资本本钱等商业案例输入参数。5以7亿美元运营支出作为

2、基线，预计智能工厂同比可减 少运营支出净值为5,000万至7,500万美元，这将对企 业的利润产生直接的影响。这种方法还创造了额外产 能，有效减少了五年5亿美元的资本支出。6工厂同步与动态调度（包括资 产跟踪）动态库存管理/执行产品参数RT优化均衡生产-产能共享调度/资源优化视觉/传感器跟踪与优化资产跟踪-设备、固定装置、 工具传感器驱动库存跟踪与优化质量感应与检测智能异常检测持续产品检验.工艺绩效，增加现有工艺的产量2 .资产绩效，延长生产性资产的正常运行时间.网络绩效，优化整个生产网络的绩效3高效智能工厂基于预测性分析，赋能车间工作人员，将生产效率 和质量提升到一个新的台阶。通过分析大量数

3、据曝光资产绩效问 题，从而实现主动预防和校正优化。经过优化的工艺反过来又能 提高生产过程的本钱效益。4保证数据集成的可持续性智能工厂采用人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IOT） 等数据驱动技术（见图1）。企业无缝连通和集成不同生产系统以 及工艺，以提高生产过程的可见性和性能。图1显示了基于商业案 例分析，不同医疗科技能力所拥有的机会水平。例如，在数字化车间，机器智能技术能够监控生产流程，为车间 人员提供可执行的洞察意见，以减少误差、偏差和生产损失。7 生物制药企业可以利用人工智能，基于存储在云中的操作和维护 历史数据，预测资产维护需求，以防止业务中断和昂贵的原料药（API）损失。8

4、图1：智能工厂的数字化转型增强解决方案：员工效率与生 产平安 XR指导生产 XR培训工厂资产情报与设备性能管理实时资产监控/设备综合效 率洞察 资产走势图 实时流程分析 预测性维护 不生产，不发货设备性能调优/机器学习/优化 环境条件工程协作/数字映射 工艺设计与模拟 数字3P （生产准备过程）10图2：基于商业案例的医疗科技能力所拥有的机会质峻应与检测质峻应与检测工厂同步与动态调度（包括资产跟踪）工程协作/数字映射工厂资产情报与性能管理增强解决方案：员工效率与平安能狎ogK麟墀微於解非健型 咻HZI眄堞 WE，2登 废瞄也期 3行埠雄联 噩修邺/洞庠震羯力如屈57然物0g机 仁. 殴蒯姓M检

5、枪 dM体盘古密轴H 统联於长挈书客会担 也於K- .K州K- 舜W起滨路舔媒UJUJ0、菸瞿X图例：基于商业案例的机会高中资料来源：德勤分析总体医疗科技能力可植入机电设备可植入机械设备外部机电装道固定设备一次性用品仪器移植/移植支持人体组织/生物学传统生物制药企业在各业务领域建立了不同系统，拥有愈发广泛的数据来源。智能工厂转型面临的一个根本挑战在于：如何以最少的精力和投入，整合来自不同来源的数据集，并弄懂它们。力Laks Pemenkil,德勤生命科学运营负责人9数据完整性是监管者面临的全球性问题虽然现有投资会创造大量机会，但人为因素和脱节的手续与文件，尤其是纸质文件，往往会阻碍企业抓住这些

6、机 会。数据完整性问题是生命科学企业面临的一大风险，1也是监管者面临的一个全球性问题。在美国FDA于2021年 10月1日执行的合规工程7356.002M中，“不良文件”被列为首要的数据完整性问题之一。”REDICA Systems是一个监管情报平台，它分析了美国FDA在5年内向23个国家的制造企业发出的警告信（见图3）,促 并确定了其中包括数据完整性问题的警告信。他们惊讶地发现，加拿大企业出现数据完整性问题的比例最高。11图3：国家比照：收到美国FDA警告信（WL）和收到含数据完整性（DI）问题的警告信的制造企业，20142019年。国家含数据完整性问整善岂信数量n元模型数据完整性问里的比例

7、|加拿大印度日本美国中国韩国n元模型：自然语言处理（NLP）技术识别文本中的一系列n工程，该项研究中n是指数据完整性问题。资料来源：从监管数据中能看出哪些数据完整性趋势？REDICA Systems, 2021年8月31日。自动化工艺依旧要求提高员工的数字化和数据处理技能批记录和其他文件编制过程的自动化解决方案，旨在防止录入的数据出现不准确、遗漏或过期等失误现象，但自动 化工具可能会被非技术人员进行加速配置，进而带来风险。14企业在提升自动化水平的同时，应该制定灵活成熟的验 证策略，执行支持监管合规和产品平安的控制措施。15 培训不到位和工作意识缺乏是导致数据完整性问题的另一个因素。员工应该充

8、分了解与数据完整性有关的所有规定 和操作标准，而且当前的环境也要求企业通过培训来提升员工的数字化和数据处理能力。16 即使是将工作外包出去，生命科学企业依旧要对所有相关数据的完整性负责。17最近，印度两家临床研究机构被监管 机构告知，由于数据完整性问题，其所做的研究需重复执行，有不明数量的制药企业因此受到了影响。18 改造基础设施和文化2022年，生命科学企业一方面努力改变其内部不利于创新的基因，另一方面也希望改造其基础设施和公司文化。企 业可能会采用“以数字化思维实现数字化转型”的理念，思考如何利用数字技术增强人类的能力，改变生产流程的 执行过程。企业假设想转变孤岛式生产系统和工艺，就需要联

9、结信息流、数据和可执行的洞察意见。9最大程度降低网络风险随着连通性的提高，网络风险也随之增加。2021年全球威胁情报报告显示，在2020年受攻击最多行业排名中， 制造业的排名从第8位上升到第2位，在全球范围内受攻击的次数增加了300%。2。这一年，针对制造业的攻击从7% 增加到22%,针对医疗行业的攻击从7%增加到17%。21企业应该就哪些数据是最关键数据、哪些人员拥有关键数据访问权限等，达成明确共识，并认识到数据被盗的潜在 影响。无论投入多少资金进行防范，网络风险都不会彻底消失，与数据泄露有关的长期本钱可能也难以量化，而且 企业的品牌信誉、供应链、患者平安和消费者信任度等，都会因网络风险而受

10、到影响。2212望I提高供应链弹性+oO顺字化,科学的承诺2022年全球生命科学第一步是制定全球供应链策略 在疫情期间，物流运输中断影响了产品的及时交付，因此生命科学企业迅速将供应链运营数字化。物联网实时跟踪和追查产品的运输情况，加强了供应链的可见性。23为了预测和快速应对供应链中断与转移问题，企业需要 制定有弹性的全球供应链策略（见图4）。24 图4：打造具有弹性的全球供应链策略制造商Qi 经销商医院政府/卫生部门原材料供应商资料来源：半导体芯片荒冲击医疗科技企业：弹性供应链建设策略，AdvaMed/德勤，2021年。弹性区域化供应和连续化生产疫情之前，全球企业依赖从印度和中国采购原料药及仿

11、制药，但疫情的冲击让企业更加迫切地希望减少对海外的依 赖。欧洲和美国的制造商正在增强国内的原料药研发和生产能力。25除了关键原材料供应回流和区域化以外，企业也 在利用创新的连续化生产减缓供应链风险。26连续化生产使制药企业更容易根据需求调整供应完全的端对端系统，如CONTINUUS公司的一体化连续化生产（ICM）平台，在一个一体化系统中集成了原料药和 最终剂型生产。通过一款移动制药（MoP）产品，可以在CONTINUUS的工厂甚至客户工厂进行小分子药物生产， 由此获得了更高的本钱效益。葛兰素史克表示，其敏捷的连续流化学生产工艺所需工厂规模更小，但效率却更高，也更环保。葛兰素史克在新加坡 投入商

12、业化运营的连续化原料药生产工艺，其所需工厂面积（100平方米）只相当于分批工艺所需工厂面积（900平 方米）的约九分之一。27诞生于普渡大学的初创公司Continuity Pharma正在利用流化学工艺开发一款连续化生产系统，可用于生产多款原 料药。这套系统不仅能缩短周转时间，还能提高产量企业需要利用创新、精简和自动化的系统，与海外的原料药生 产展开竞争。28132022年，生命科学企业在进行风险评估时，可以利用数据分析工具，对供应链进行深入剖析。数据分析工具旨在改 进需求预测，支持企业与客户以及合作伙伴之间进行数据共享。29人工智能等其他数字化创新可以预测供应链相关事 件（如物流、地缘政治和

13、供应中断等问题），可自动执行应对措施或向利益相关者建议应采取的措施，最终帮助生 命科学企业提高弹性，获得竞争优势（见图5）。30图5：促进预测性和自动化供应链管理的创新样本数字化创新说明控制塔（数据湖）通过建设数据塔或数据中心，企业可以将内部数据（如生产和库存数据）与中间机构以及 合作伙伴的数据进行合并，从而提高原材料和产品流的实时纵向可见性。机器辅助业务响应（人工智能）在日常运营中，可自我修复的人工智能解决方案通过分析供应链、生产和市场数据，曝光 潜在问题（如原材料缺货等），分析问题的根本原因（供应商因物流问题无法交付等），并 向供应链操作人员提供对策建议（从替代供应商处采购，或调整生产计划

14、）。机器驱动弹性管理（人工智能）人工智能预测事件（如物流、地缘政治和供应链中断等问题），自动执行措施，或向利益相 关者提供长期风险/中断的应对措施。市场和产品跟踪（人工智能、 物联网、区块链）企业跟踪和分析传统数据（如订单模式、需求信号等）和非传统数据，如消费者情绪、竞争 对手、产品用户和体验数据等，以优化供应链规划。随着更多下一代治疗药物进入市场，物联网和区块链正在被广泛应用于跟踪和追查产品物 流与温度，并开展协调工作，将治疗药物及时送达治疗中心。O142022年全球生命科学行业展望|大规模数字化：实现科学的承诺尾注1. Haley Dixey, et al., MHRA and US FD

15、A tackle challenging data integrity, Gov.UK MHRA Inspectorate Blog, September 2021.3. Kristen Sullivan et aL, Incorporating ESG measures into executive compensation plans, Deloitte, 2021.2. Pharma R&D Week, aNovel Drug Modalities & Integrated Platforms to Transform R&D Productivity Webinar, July 16,

16、 2020.大规模数字化企业：2022年企业CEO们的必修课1. Heather McBride Leef, Winter 2022 Fortune/Deloitte CEO Survey, Deloitte US, 2022.2. Michael Shirer, New IDC Spending Guide Shows Continued Growth for Digital Transformation as Organizations Focus on Strategic Priorities, IDC, November 9, 2021.3. Aditya Kudumala et al

17、., Biopharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation, Deloitte Insights, December 8, 2021.4. Ibid.5. Michael Shirer, New IDC Spending Guide Shows Continued Growth for Digital Transformation as Organizations Focus on Strategic Priorities,n IDC, November 9, 2021.6. Aditya

18、 Kudumala et al., Biopharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation.Todd Konersmann et al, Digital Transformation in Life Sciences, Deloitte US, 2021.7. Mike DeLone, 2022 Outlook for Life Sciences: 7 Important Trends to Watch, Deloitte US, January 11, 2022.8. Rich Nanda

19、 et al, A new language for digital transformation, Deloitte Insights, September 23, 2021.9. Todd Konersmann et al, Digital Transformation in Life Sciences/ Deloitte US, 2021Jay Zhu et al, MedTech commercial transformation: Moving from doing digital to being digital, Deloitte US, 2020.10. Ibid.11. Ib

20、id.12. Surinderpal S. Kumar, TevOps - A Crucial Steppingstone for CXOs Digital Transformation Aspirations, Addteq, June 11, 2019.13. Deloitte China, Deloitte explored digitalization in pharma industry with EUCCC； accessed March 16, 2022.14. Amir Rahnema et al, The Adaptable Organization, Harnessing

21、a networked enterprise of human resilience, Deloitte, 2018.15. Ibid.16. Amir Rahnema et al, The Adaptable Organization, Harnessing a networked enterprise of human resilience.17. Ibid.18. Renee Cuzens, Creating the Right Environment for People to be Agile,11 Deloitte Australia, May 22, 2019.19. Neil

22、C. Hughes, Rich Nanda from Deloitte Explores The Transformation Myth； Neil C. Hughes, January 4, 2022.20. Renee Cuzens, Creating the Right Environment for People to be Agile.Rich Nanda et al, A New Language for Digital Transformation, Deloitte and WSJ, November 5, 2021.21. Gaurav Lahiri et al, Comba

23、ting COVID-19 with an agile change management approach, Deloitte India, May 2020.22. Ibid.15未来适用的生产与供应链1. SAP, ,What Does Future-Proofing Actually Mean? accessed March 16, 2022.2. MasterControl, The ultimate guide to digitizing the shop floor, 2020.3. Laks Pernenkil et al., The biopharma factory of

24、the future: Start the journey to smart manufacturing, Deloitte US, 2019.4. Ibid.5. Ibid.6. Ibid.7. MasterControl, The ultimate guide to digitizing the shop floor, 2020.8. Aditya Kudumala et al., Biopharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation, Deloitte Insights, Decem

25、ber 8, 2021.9. Executive Platforms: Thought Leader Series, Digital Transformation and the Smart Factory - A Conversation with Laks Pernenkil of Deloitte Consulting LLP, November 26, 2019.10. MasterControl, The ultimate guide to digitizing the shop floor.11. US FDA, Chapter 56Drug Quality Assurance,

26、August 27, 2021.12. Rebecca Stauffer, What Can Regulatory Data Tell Us About Data Integrity Trends? REDICA Systems, August 31, 2021.13. Ibid.14. Srikanth Narayana Mangalam et al., Automating quality assurance in pharmaceutical, biotechnology, and medical devices, Deloitte US, 2019.15. Ibid.16. David

27、 Hodgson et al., Under the spotlight: Data Integrity in lifesciences, Deloitte UK, 2017.17. Ibid.18. Ed Silverman, UFDA tells drug makers to redo studies run by two contract research firms due to data integrity issues, STAT, September 28, 2021.19. Aditya Kudumala et aL, Biopharma digital transformat

28、ion: Gain an edge with leapfrog digital innovation.Beth Sissons, NTT Global Threat Intelligence Report: Up to 300% Increase in Attacks from Opportunistic Targeting, NTT, May 11, 2021.20. Ibid.21. Amry Junaideen, Tor health and life sciences companies, cybersecurity is not just an IT issue, Deloitte

29、US, May 21, 2019.22. Aditya Kudumala et al., Biopharma digital transformation: Gain an edge with leapfrog digital innovation.Bill Murray et al., The Semiconductor Chip Shortage Hits MedTech: Strategies to Build Resilient Supply Chains, Deloitte US, September 23, 2021.23. Jennifer Markarian, Advanced

30、 Manufacturing Technologies Shift Outside the Box, PharmTech, April 2, 2021.24. Bill Murray et al., “The Semiconductor Chip Shortage Hits MedTech: Strategies to Build Resilient Supply Chains?25. Jennifer Markarian, Advanced Manufacturing Technologies Shift Outside the Box, PharmTech, April 2, 2021.2

31、6. Ibid.27. Bill Murray et al., The Semiconductor Chip Shortage Hits MedTech: Strategies to Build Resilient Supply Chains.,Kendra Hann et al., Resilient supply chain strategies, Deloitte, 2021.162022年全球生命科学行业展望|大规模数字化实现科学的承诺17在过去一年中，虽然外界对生命科学行业的估值结果喜忧参半，但行业的基本表现和未来前景都保持着健康状态。 新冠病毒的治疗取得了一些进展，许多企业因此而实

32、现了增长；其他多数企业最初担忧的疫情负面影响，例如延缓 患者招募和试验执行等，也并没有对行业造成过多冲击。随着生命科学企业持续推进转型，预计整个行业将维持增 长势头。有些企业通过采用数字化优先模式和调整内部规范，正在摆脱疫情的影响，其中传统办公模式占比有限的企业表现 尤为突出。随着生命科学价值链各环节加快推进数字化转型，在疫情之前大力进行数字化投资的企业，正在享受当 初这一远见所带来的红利。2022年，深谋远虑的企业领导者们将继续增加对长期战略性数字化目标的投资，包括利 用自动化、智能工厂和人工智能等技术推动制造业务转型，并使用新技术提升供应链韧性。企业在动乱时期需要加大投入，提升敏捷性。虚拟

33、办公和混合办公的新模式对企业运营的灵活性提出了更高要求。大 多数生命科学企业仍在努力适应这种新常态以及近期愈演愈烈的人才争夺战。聚焦企业文化和工作环境，重塑办公空 间，是身为企业CEO的战略重点；而满足人的需求和在工作场所创造以人为本的工作体验，从未像如今这般重要。在过去两年里，伴随着疫情的肆虐，生命科学行业与利益相关者开展了史无前例的协作。为了救助患者，所有人都 被发动起来，包括世界各地的监管机构都在通过数字途径提供各自的研究结果。1明年，业界将逐渐形成更强调以患 者为中心的、共同创造的体验模式，使患者在治疗过程中能够公平地参与决策，帮助生命科学企业提供更有效、更 加个性化的健康成果。在分散

34、式试验等策略的推动下，患者的参与和对健康公平理念的重视，将会提高临床试验的 多样性。2022年，在新的行业洞见和真实世界证据的支持下，受数据驱动的科学家们将致力于攻克那些曾经以为棘手的疾 病。2科学上的突破，例如新冠疫苗使用的信使核糖核酸（mRNA）技术和细胞基因疗法等，在未来有许多潜在的使 用场景；为加快开发新冠疫苗和治疗产品而采用的新工艺，目前也被用于加快其他药物和疗法的研发；并且，企业 不能回到旧的研发模式中去。2022年，企业面临更严格的披露要求，需要遵守新的全球标准，因此环境、社会和治理依旧是生命科学企业的首 要任务。监管机构、投资者和客户将密切监督生命科学企业在环境、社会和治理（E

35、SG）方面的工作进展。3未来 一年，生命科学企业的领导者将着重关注对该行业至关重要的ESG因素，如药品可及性、药品定价、环境可持续性、 健康与种族公平、领导力多元化等。在2022年及以后，变革依旧是生命科学行业的主旋律。许多企业经历了业绩增长，并且拥有了一份更加良好的资 产负债表，因此它们都增加了投资。预计企业对产品组合的投资，包括下一代疗法及其投资，将充分利用其数字化 转型的成果。随着可用的数据收集和分析工具变得日益丰富，生命科学企业将大规模应用数字技术。新的标准已设 立，那些行动敏捷、愿意打破传统直面最严峻挑战的企业，必将成为最大的赢家。2022年，企业领导者面临的最大 挑战是如何加快数字

36、化进程，防止退回到疫情之前的水平。有胆识的企业领导者怀抱着一个整体清晰的愿景，将能 够继续利用因疫情而出现的，或因疫情而加快到来的更多机遇。大规模数字化企业:2022年企业C E0们的必修课数字化成为现实持续的加速增长和创纪录的投资规模 德勤和财富杂志近期的联合报告显示，来自15个行业77%的CEO们表示，新冠疫情危机加快了企业的数字化转型。并 且，CEO们对明年依旧保持高度乐观。1预计2022年数字化转型趋势将加速，更长远的战略性数字化目标将成为促进企业发 展的新动力。2“一过去18个月发生的一切，相当于将数字化创新向前推进了 10年。全球个_体验。3”通过调查生物制药企业的高管，德勤发现，

37、82%的高管认为这种趋势将会延续到后疫情时代。约半数受访者认为，需 要有更好的数字创新策略。4据|DC预测，在未来五年内，全球的数字化转型支出将首次超过10万亿美元（见图1）。5 图1： 20192025年全球数字化转型支出预测新冠疫情的影响$10$9$8$7$6$5$10.55$7.8420$10.12$8.692019 V2(2019$9.74$10.68注 Mod二 2 W,06$914.IIII2020019-：V1202)(1020。年V22024$9.59 DX 非DX DX 非DX注：DX代表数字化转型 资料来源：IDC支出指南显示出数字化转型正持续增长，IDC, 2021年11

38、月9日扩大数字化规模，实现端对端转型在生命科学行业，企业是否应该，或在什么时候开始更全面的数字化转型，已经不再是一个问题，问题是如何实现转 型（见图2）。6随着企业大力推动价值链数字化，企业领导者，不只是首席信息官（CIO）或首席数字官（CDO）, 而是整个管理团队，都在积极响应数字化转型。7数字化转型在企业的每一个部门都势在必行，包括研发、生产、供 应链到商业部门，甚至人力资源等核心职能部门。8扩大数字化规模和应用人工智能将帮助企业形成全新的行业洞察。Raghunandan表示，强生目前致力于组织部门之 间的端对端连接，为消费者、客户和供应商创造更加完善和透明的体验。他表示：“我们需要通过供

39、应链，将从研 发初期提供的所有数据，提供给我们的零售客户，乃至消费者”9图2：从“分子到市场”：价值链的数字化未来实验室以患者为中心 的无缱试验智能工厂预测性和自动化 供应链管理为患者和合作伙伴 提供精准体验数字化创新 方向创新例如 虚拟数据助手创新例如 虚拟数据助手,纵向参与模型可互操作数据生态系统人工智能驱动药物研发数字化数据流数字化患者监控人工智能驱动资产 正常运行时间数字化批次处置现场指挥中心预测性收益优化控制塔实时跟踪和追查基于人工智能的数 字化参与建议联网患者平台前瞻性市场情报数字化之术利用数字技术，提高技术应用的同 步性，减少孤岛式数字化，组织、 运营和行为方式发生更高级的变化探

40、索利用传统技术实现现有能力的自利用数字技术拓展现有能力，但以共性技术能力驱动资料来源：生物制药企业的数字化转型：以突破性数字化创新获取优势，德勤洞察，2021年12月8日。从“数字化之术”到“数字化之道”生命科学企业希望成功提升自身价值，提供以客户和以患者为中心的体验，在这个过程中，漫无目的的数字化将难 以发挥作用。生物制药企业和医疗科技企业有望从“数字化之术”向“数字化之道”转型。1 “数字化之术”意味 着企业会临时应用数字化能力，但并不具备一个完整的愿景。“数字化之道”意味着企业设计和执行差异化数字策 略，并将其融入到企业的基因当中（见图3）。” 图3：从“数字化之术”向“数字化之道”转型

41、动化转型，试水数字化。没有真正组织、运营和行为方式基本不变 改变组织结构资料来源：医疗科技企业的商业转型：从“数字化之术”到“数字化之道”，德勤，2020年大规模“数字化”到底意味着什么?大规模数字化意味着企业将对敏捷性、分析能力和自动化等领域进行投资，并整合数据。如果没有针对数据使用的 战略性计划，相关工具将很难充分发挥其数字化价值。2领悟数字化之道的核心包括： 不受交易的限制，为客户和患者创造有意义的、差异化和个性化的体验赋能基于实证的医疗和支付决策 实现整个价值链和核心职能部门的流程/系统现代化利用数据/分析形成可行的行业洞悉，助力增长，提高经营效率 打破职能孤岛，组建得到赋能和负责任的

42、跨学科团队，跟踪和推动投资决策与绩效13增强业务敏捷性，紧跟潮流变革14在未来的12至18个月内，将有更多企业直面挑战，走出试错阶段，开始大规模部署数字化技术。在中国，有利于企 业开展的长期政策、基础设施升级、实力雄厚的资本市场和疫情防控等因素，正在推动生命科学与医疗行业的数字化 转型（见图4）。15图4：生命科学与医疗行业的数字化转型资料来源：德勤分析大规模提高企业敏捷性2022年全球生命科学业由化晨晨承诺我们以为组织结构的运行方式 是这样的正式组织结构然而实际运行方式 是这样的跨职能部门的非正式网络全面的数字化转型和规模化，需要企业具备敏捷性和适应能力，对于大型生命科学企业和医 它们在20

43、22年面临的最严峻挑战之一。许多企业为了提高适应能力，需要从根本上转变经营管理理念。1 采用基于团队的方法应对需求变化 发挥企业的敏捷性，支持大型全球化企业通过赋能团队网络，让团队以创业心态经营企业，及时调整以满足不断变 化的需求。17基于团队的设计将关注点从“为谁工作”转移到“与谁一起工作。18根据自然行为方式，按非正式制 度安排工作，有助于为推动试验、创新和构思诞生最大程度创造机会，提高工作场所的幸福感（见图5）。9 图5：自上而下的正式结构与跨职能部门协作资料来源：更具适应性的组织结构：驾驭基于人的韧性打造出的网络化企业，德勤，2018年。持续自我完善，引领企业转型在生命科学行业，越来越

44、多的企业内部采用了基于敏捷性的模式，这要求企业领导者清楚如何提高自身的敏捷性。 敏捷的领导者明白如何依靠韧性带着企业度过危机，而这种能力已在疫情期间接受了考验。2。事实证明，最有韧性的企业，其数字化程度更高，适应能力更强，其行为模式也与众不同。21在快速变革的时代，这 些能力会不断受到挑战，最终胜出的将是拥有变革和持续改进能力的那些企业。对于罗氏而言,保持和展现组织的敏捷性，意味着我们需要具备创造性思维，在速度、灵活和稳定之间达成适当的平衡。我们之前为培养创造性领导技能和创造性思维进行了投资，最近，这一投资帮助我们克服了疫情期间的严峻挑战一一我们找到了新的产品开发途径，并能够向患者和护人员紧急

45、提供这些产品。Cris Wilbur,罗氏首席人事官。为了培养可持续、可拓展的敏捷性，企业领导者需要采用敏捷的办公方式，为员工创造良好的工作环境，打造促进 创新和鼓励学习的职场文化。22领导者应该思考跨职能沟通这个主题。23通过开放且真诚的沟通，领导者能够对员工 和依旧不确定的疫情保持良好的响应能力。24敏捷的跨职能团队领导者 .提供清晰的愿景.协调VS命令与控制（“拉”而不是“推”）秉持同理心和乐观心态I开放透明地沟通坦率成认自身弱点I提供心理平安感员工在适应企业转型的同时，还要应对个人生活中的变化。成功的企业领导者秉持同理心和乐观心态，为团队提供 支持，为员工提供心理平安感，使团队成员同样能够毫无顾虑地畅所欲言。25未来适用的生产与供应链在如今大环境不利的情况下，不确定性还将持续存在，生命科学企业需要拥有敏捷的生产工艺和弹性供应链。企业需要更 新生产技术，改变工作环境。1推动智能工厂转型2022年，更多生命科学企业将扩大智能工厂的规模，以提高企业的敏捷性。生物制药企业和医疗科技企业正在努力推动生 产业务的全面数字化，将信息技术（IT）和运营技术（OT）能力融入到生产过程中。2随着智能工厂的规模不断扩大，制造 企业正致力于以下工作： 改善业绩保证数据集成的可持续性 提升员工的数字化和数据处理技能改造基础设施和企业文化 最大程度降低网络风险