مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک هوشمند

توسعه چارچوب استراتژیک تحول دیجیتال مبتنی بر فناوری‌های صنعت 4 برای ارتقای پایداری و رقابت‌پذیری جهانی تولید دارویی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، مدیریت صنعتی، گرایش تولید وعملیات، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب، تهران، ایران.
2 عضو هیأت علمی گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
3 عضو هیأت علمی گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
چکیده
این پژوهش با هدف «توسعه چارچوب استراتژیک تحول دیجیتال مبتنی بر فناوری‌های صنعت  4  برای ارتقای پایداری و رقابت‌پذیری جهانی تولید دارویی» انجام شده است. صنعت داروسازی در مواجهه با رقابت شدید بین‌المللی، الزامات زیست‌محیطی فزاینده و ضرورت نوآوری مستمر، نیازمند راهبردی منسجم برای بهره‌گیری از قابلیت‌های تحول دیجیتال است. به‌کارگیری فناوری‌هایی چون اینترنت اشیاء صنعتی، هوش مصنوعی و تحلیلات داده‌های کلان می‌تواند فرآیندهای تولید را هوشمند کرده، کارایی منابع را ارتقا دهد و آثار زیست‌محیطی را کاهش دهد؛ با این حال، تلفیق مؤثر این فناوری‌ها با اصول پایداری مستلزم شناخت عمیق از عوامل مؤثر و روابط میان آن‌هاست.این تحقیق به‌صورت کیفی و با رویکرد نظریه داده‌بنیاد انجام پذیرفت. داده‌های لازم از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با ۲۵ صاحب‌نظرِ کلیدی شامل مدیران زنجیره تأمین و تولید در شرکت‌های دارویی، کارشناسان تحول دیجیتال و اساتید دانشگاه گردآوری شد. تحلیل داده‌ها در سه مرحله کدگذاری باز، محوری و انتخابی صورت گرفت و تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافت. اعتبار نتایج از طریق بازبینی اعضا و مثلث‌سازی منابع داده تضمین شد.مدل نهایی، شش بُعد اصلی را برای استقرار موفق تحول دیجیتالِ پایدار در صنعت داروسازی شناسایی می‌کند: (۱) چشم‌انداز و رهبری پایدار، (۲) زیرساخت هوشمند و یکپارچه فناوری، (۳) نوآوری چابک محصول و فرایند، (۴) مدیریت چرخه عمر منابع و محیط‌زیست، (۵) حاکمیت داده و شفافیت زنجیره تأمین، و (۶) یادگیری و شایستگی دیجیتال. روابط علّی و زمینه‌ای میان این ابعاد نشان می‌دهد که رهبری متعهد به پایداری و سرمایه‌گذاری هدفمند در زیرساخت‌های هوشمند، پیش‌ران تحقق دیگر مؤلفه‌هاست و نهایتاً به مزیت رقابتی جهانی منجر می‌شود.یافته‌ها دلالت می‌کنند که رویکرد تحول دیجیتالِ پایدار، فراتر از پیاده‌سازی فناوری است و نیازمند تغییر پارادایم مدیریتی در کل اکوسیستم دارویی است. چارچوب ارائه‌شده می‌تواند به‌عنوان نقشه راهی عملی برای مدیران و سیاست‌گذاران به‌منظور طراحی برنامه‌های سرمایه‌گذاری، توسعه قابلیت‌ها و تنظیم مقررات حمایتی در جهت دستیابی به تولید دارویی پایدار و رقابت‌پذیر در مقیاس جهانی به‌کار رود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Developing a strategic digital transformation framework based on Industry 4 technologies to enhance the sustainability and global competitiveness of pharmaceutical manufacturing

نویسندگان English

Babak Heidari 1
Mohammadreza Shahriari 2
Kambiz Jalali Farahani 2
Hasan Farsijani 3
1 PhD student, Industrial Management, Production and Operations, Faculty of Management, Islamic Azad University, South Tehran Branch, Tehran, Iran.
2 Member of the Faculty of Industrial Management Department, Faculty of Management, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
3 Member of the Faculty of Industrial Management Department, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran.
چکیده English

This study seeks to develop a strategic digital-transformation framework grounded in Industry  4 technologies for boosting the sustainability and global competitiveness of pharmaceutical manufacturing. Faced with intense international rivalry, tightening environmental regulations, and an imperative for continuous innovation, the pharmaceutical sector requires an integrated roadmap for harnessing the potential of digital transformation. Industrial Internet of Things (IIoT), artificial intelligence (AI), and big-data analytics can smarten production processes, improve resource efficiency, and curb environmental impacts; nevertheless, effectively coupling these technologies with sustainability principles demands a deep understanding of the underlying factors and their interrelationships.
Using a qualitative, grounded-theory approach, data were collected through semi-structured interviews with 25 key informants, including pharmaceutical supply-chain and production managers, digital-transformation specialists, and university scholars. The data were analysed via open, axial, and selective coding and were pursued until theoretical saturation was reached. Member checking and data-source triangulation ensured the credibility of the results.
The resulting model identifies six core dimensions for the successful implementation of sustainable digital transformation in the pharmaceutical industry: (1) sustainability-oriented vision and leadership, (2) integrated smart technology infrastructure, (3) agile product and process innovation, (4) resource- and eco-lifecycle management, (5) data governance and supply-chain transparency, and (6) digital learning and competency development. Causal and contextual relationships among these dimensions reveal that committed sustainability leadership and targeted investment in smart infrastructure are the primary drivers that enable the remaining components and ultimately generate global competitive advantage.
The findings indicate that sustainable digital transformation extends beyond mere technology adoption; it requires a paradigm shift in management across the entire pharmaceutical ecosystem. The proposed framework can serve as a practical roadmap for managers and policy-makers when designing investment programmes, capability-development initiatives, and supportive regulations aimed at achieving sustainable, competitively advantaged pharmaceutical production on a global scale.

کلیدواژه‌ها English

digital transformation
Industry 4 technologies
sustainable smart manufacturing
global competitiveness
Industrial Internet of Things
pharmaceutical industry
احمدی، س.، اسدی، ف. (۱۴۰۳). «تحلیل اثر سواد داده و سبک رهبری بر موفقیت پروژه‌های تحول دیجیتال در صنعت داروسازی». دوماهنامه مدیریت تحول، ۹(۲)، ۲۵–۴۲.
اکبری، م. (۱۴۰۲). «ره‌سامانه اصالت دارو: مطالعه فاز آزمایشی انسولین». فصلنامه فناوری سلامت ایران، ۱۳(۳)، ۸۹–۱۰۸.
خداپرستی، ف.، مهدوی، ح.، توسلی، پ. (۱۴۰۲). «تأثیر تحول دیجیتال بر پایداری تولید در صنعت ساختمانی». مطالعات مدیریت ساخت ایران، ۱۲(۴)، ۵۷–۷۸.
دهقان‌نیری، م.، جعفری، ع.، رضایی، ن. (۱۴۰۳). «تحلیل جامع مدل تولید پایدار با رویکرد فناوری اطلاعات در صنعت خودرو». فصلنامه مهندسی صنایع ایران، ۵۵(۱)، ۱۵–۳۴.
رضایی، ن.، سلیمی، ر.، کیانی، ف. (۱۴۰۲). «تحول دیجیتال و رقابت‌پذیری در صنعت داروسازی ایران». مجله اقتصاد و مدیریت سلامت، ۸(۳), ۲۳–۴۲.
رضوانی، ع.، شمس، ا.، حیدری، م. (۱۴۰۳). «معماری «Zero Trust» و ایمنی داده در هوش مصنوعی دارویی». فصلنامه فناوری اطلاعات پزشکی، ۱۵(۱)، ۳۷–۵۸.
سعیدی‌کیا، م.، زارعی، ا.، بیات، ر. (۱۴۰۲). «ارائه مدل نوین تولید پایدار در بخش فناوری اطلاعات: رویکرد تحول دیجیتال». فصلنامه سیستم‌های اطلاعاتی و مدیریت داده، ۱۰(۳), ۴۱–۶۲.
سیدی، ز. (۱۴۰۲). «کاربرد واقعیت افزوده در آموزش آزمایشگاه کنترل کیفیت دارویی». پژوهش‌های آموزش مهندسی، ۱۱(۱)، ۴۵–۶۰.
صنایی، ی.، داوری، م. (۱۴۰۲). «چالش‌های مدل‌سازی پایدار در داروسازی: بررسی مقررات و فناوری». مجله سیاست‌گذاری علم و فناوری، ۱۴(۲)، ۵۹–۸۰.
فردایی، هـ.، نظری، ک.، یوسفی، ر. (۱۴۰۱). «اثر تحول دیجیتال بر بهره‌وری و کارایی تولید پایدار در بخش انرژی». فصلنامه مدیریت انرژی، ۷(۱)، ۱۹–۳۸.
فروغی، ک. (۱۴۰۳). «همگرایی شاخص‌های بهره‌وری کلی تجهیزات (OEE) و انتشار کربن در داشبورد مدیریتی صنعت داروسازی». فصلنامه مدیریت تولید، ۲۰(۳)، ۱۲–۲۹.
قائم‌مقامی، ب.، رضایی، ن.، وحیدی، گ. (۱۴۰۱). «ارزیابی قراردادهای مشارکت در صرفه‌جویی انرژی و اتوماسیون هوشمند در صنعت نساجی ایران». مهندسی نساجی ایران، ۱۵(۲)، ۳۳–۵۲.
کریمی، ح.، رفیعی، م. (۱۴۰۳). «ابعاد اجتماعی پایداری در تولید دارو: یک مرور نظام‌مند». فصلنامه اخلاق زیستی، ۶(۲)، ۶۴–۸۳.
کریمی، ح.، قربانی، ع.، رفیعی، م. (۱۳۹۹). «تأثیر تحول دیجیتال بر پایداری تولید در صنعت مخابرات ایران». مجله عملیات و پایداری مخابرات، ۵(۲)، ۱۰۱–۱۲۰.
مرتضوی، ح. (۱۴۰۳). «کاهش توقف اضطراری تجهیزات گرانولاسیون با شبکه عصبی LSTM در یک کارخانه داروسازی». فصلنامه اتوماسیون صنعتی ایران، ۹(۲)، ۵۵–۷۲.
موسوی، ع.، مرادی، س.، فتح‌اللهی، ل. (۱۴۰۱). «مدل تولید پایدار در صنعت شیمیایی: نقش مدیریت کیفیت دیجیتال». فصلنامه صنایع شیمیایی ایران، ۳۸(۱)، ۶۶–۸۵.
نجاتی، س.، شریفی، ا.، دریایی، م. (۱۴۰۰). «ارزیابی تولید پایدار در کشاورزی با بهره‌گیری از اینترنت اشیا». نشریه فناوری‌های نوین کشاورزی، ۱۹(۱)، ۷۳–۹۴.
نیکو، م.، حسینی، ز.، کاظمی، و. (۱۴۰۰). «زیرساخت داده هوشمند در کارخانه‌های داروسازی: یک مطالعه موردی». مجله مهندسی صنایع و سیستم‌ها، ۱۶(۴), ۱۱۲–۱۳۱.
Adak, A., & Parker, P. (2020). Emerging technologies in sustainable production models: Digital transformation in pharmaceuticals. International Journal of Sustainable Manufacturing, 12(3), 145–162. https://doi.org/10.1016/ijsman.2020.03.008
Ahmadi, M., & Asadi, H. [۱۴۰۳ = 2024]. Digital-data literacy, transformational leadership and Pharma 4.0 project success: Evidence from 123 Iranian plants. Journal of Pharmaceutical Management, 6(1), 33–57.
Akbari, M. [۱۴۰۲ = 2023]. Pilot implementation report of the “Rah-Samaneh Asalat-e Daru” blockchain traceability system [In Persian]. Tehran: Iran Food & Drug Administration.
Anderson, T. (2023). Advanced automation impact on quality and error reduction in food production. Journal of Food Engineering, 180, 229–242. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2023.02.015
AstraZeneca. (2023). XR training white-paper: Sterile fill-finish line simulation. https://www.astrazeneca.com/xr-whitepaper.pdf
Barber, C. (2007). World-class manufacturing: A value-added, zero-waste roadmap. London: Global Operations Press.
BCG. (2024). Pharma 4.0 benchmark report: From basic automation to high-performance smart factory. Boston Consulting Group. https://www.bcg.com/pharma4.0
Brown, L., Smith, P., & Hernandez, J. (2024). Digital transformation strategies for sustainable manufacturing: Evidence from automotive supply chains. Sustainability, 16(2), 1–18. https://doi.org/10.3390/su16020755
Carter, J. (2020). Digital management models for sustainable production improvement in pharmaceuticals. Operations Management Review, 22(4), 311–328.
Chu, S.-H. (2015). A stepwise model for world-class manufacturing adoption in SMEs. Journal of Production Systems, 14(2), 71–86. https://doi.org/10.1287/jps.2015.0007
Davis, K. (2023). Real-time data analytics and manufacturing performance in the digital era. Computers & Chemical Engineering, 169, 108045. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108045
Dehghan-Neiri, A., Karimi, R., & Mohammadi, F. [۱۴۰۳ = 2024]. Comprehensive analysis of sustainable production models with IT orientation in the automotive sector. Iranian Journal of Industrial Engineering, 15(1), 43–64.
European Parliament & Council. (2024). Regulation (EU) 2024/… on harmonised rules for artificial-intelligence (EU AI Act). https://eur-lex.europa.eu
Feng, C., & Zhang, L. (2008). Triple-bottom-line indices for pharmaceutical sustainability assessment. Environmental Progress & Sustainable Energy, 27(2), 210–219. https://doi.org/10.1002/ep.10208
Food & Drug Administration. (2023). Computer software assurance for production and quality system software (Draft guidance). https://www.fda.gov/media/162249/download
Frooghi, S. [۱۴۰۳ = 2024]. Integration of OEE, OPE and tCO₂e in pharmaceutical dashboards: A cross-sectional study. Iranian Journal of Operations Management, 9(2), 17–35.
Imai, M. (2006). Gemba kaizen: A commonsense, low-cost approach to management (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.
Jafali, H. [۱۴۰۲ = 2023]. Leadership commitment to sustainability in Iranian pharma: A grounded-theory study. Management Research Quarterly, 12(3), 75–98.
Jelineas, P., Dubois, A., & Ferreira, M. (1999). Achieving global operational excellence: An integrated manufacturing framework. International Journal of Operations & Production Management, 19(3), 299–316. https://doi.org/10.1108/IJOPM-03-1999-0011
Jiang, Y., Zhang, X., & Lee, D. (2024). Machine-learning-driven adaptive control in smart tablet-press lines. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 20(5), 4872–4883. https://doi.org/10.1109/TII.2024.3350010
Karimi, M., & Rafiei, H. [۱۴۰۳ = 2024]. Sustainability triad in Iranian pharma: Environmental, economic and social impacts. Journal of Sustainable Operations, 5(1), 1–20.
KPMG. (2024). Global pharmaceutical sustainability survey 2024. https://home.kpmg/pharma-survey
Kranz, G., & Gauss, M. (2023). Circularity and zero-waste paradigms in pharmaceutical manufacturing. Journal of Cleaner Production, 417, 137867. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.137867
Lee, J., & Lee, K. (2022). Data as the new production factor: Implications for smart factories. International Journal of Production Economics, 245, 108405. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108405
Louise, R. (2021). Digital innovation effects on sustainable drug production. Pharmaceutical Technology, 45(6), 22–28.
Mackey, T., Nayyar, G., & Liang, B. (2022). Blockchain for pharmaceutical supply-chain integrity: The MediLedger case. Frontiers in Blockchain, 5, 7. https://doi.org/10.3389/fbloc.2022.826604
Michel, S. (2020). Comparative analysis of digital technologies on sustainable pharmaceutical operations. Technovation, 98, 102184. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2020.102184
Morton, T., Smith, R., & Lopez, M. (2025). Strategic alignment for sustainable digital transformation in life-sciences manufacturing. MIT Sloan Management Review, 66(4), 40–49.
Motwani, J., Youssef, M., & Kathawala, Y. (1994). World-class manufacturing: A strategic approach. Benchmarking for Quality Management & Technology, 1(1), 11–31. https://doi.org/10.1108/14635779410056854
Mousavi, A., Rezaei, B., & Khavari, R. [۱۴۰۱ = 2022]. Digital quality management and productivity in chemical industries. Journal of Industrial Chemistry, 58(4), 251–266.
Müller, J., & Voigt, K.-I. (2024). Data-driven enablers for agile pharmaceutical operations. Computers in Industry, 151, 103797. https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.103797
Novartis. (2024). Edge analytics in continuous manufacturing: Technical blog. https://www.novartis.com/techblog/edge-analytics
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2024). Greening the pharmaceuticals value chain. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/xxx-en
Pfizer. (2024). Sustainability report 2023/24. https://www.pfizer.com/sustainability
Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2023). Smart, connected products and sustainability trade-offs. Harvard Business Review, 101(2), 64–75.
Rudarings, S., & Gonzalez, M. (2022). Cloud platforms and virtualisation impacts on sustainable production. Journal of Cloud Computing, 11, 42. https://doi.org/10.1186/s13677-022-00334-3
Saidi, M. (2023). Closed-loop data analytics for sustainable process re-engineering. Sustainable Computing, 40, 100856. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2023.100856
Schaffer, R., Martinez, H., & Petrov, K. (2020). Integrated pillars of world-class manufacturing: JIT, TPM, TQM and employee engagement. Operations & Supply Chain Management, 13(4), 412–426.
Singh, K., Patel, R., & Kumar, S. (2023). Tri-convergence of regulation, technology and workforce for sustainable pharma. Regulatory Affairs Journal, 29(1), 1–14.
Smith, A., & Johnson, B. (2024). AI and big-data analytics in sustainable agriculture: A quantitative assessment. Agricultural Systems, 226, 103578. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2024.103578
Takami, S. (2021). Critical factors for world-class manufacturing: A 12-dimension assessment framework. International Journal of Production Research, 59(24), 7403–7426. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1884315
Taylor, C., & Lee, W. (2023). IoT-enabled real-time monitoring in pharmaceutical supply chains. IEEE Internet of Things Journal, 10(7), 5865–5877. https://doi.org/10.1109/JIOT.2023.3221105
Thompson, D., Evans, L., & Harris, G. (2022). Digital technologies for cost optimisation in aerospace manufacturing. Journal of Manufacturing Technology Management, 33(9), 84–101.
William, P. (2024). Artificial intelligence for waste minimisation in pharmaceutical plants. AI in Industry, 8(1), 55–72. https://doi.org/10.1080/aii.2024.0005.