Пилотный проект Axia Institute: сквозная трассировка лекарственных препаратов с помощью UHF RFID в реальной цепочке поставок
Дата обновления кейса:
Пилотный проект Axia Institute: сквозная трассировка лекарственных препаратов с помощью UHF RFID в реальной цепочке поставок
Коллаборативный исследовательский проект с участием ведущих фармацевтических компаний и технологических партнеров. Доказана 100% эффективность end-to-end трассировки на уровне каждой единицы товара (item-level) с использованием пассивных RAIN RFID меток и облачной платформы, что формирует новый стандарт для безопасности цепочек поставок и соответствия регуляторным требованиям (DSCSA).
Контекст компании и производства
Axia Institute Pilot — это масштабный отраслевой исследовательский проект, инициированный Axia Institute при Университете штата Мичиган (MSU). В коллаборации участвовали производитель Fresenius Kabi, дистрибьютор Cencora (ранее AmerisourceBergen) и технологические лидеры: Avery Dennison, CCL eAgile, GS1 US, IntelliGuard. Цель — отработка полного цикла трассировки единицы продукции (item-level) в реальных условиях: от производственной линии через распределительный центр (DC) до точки диспенсера в больнице. Объем тестирования составил 6920 единиц продукции (таблетки, жидкие виалы, шприцы), размещенных на 4 паллетах.
Проблемы до внедрения
Фрагментированная видимость и ручные процессы
Отсутствие единой цифровой картины движения каждой единицы товара между различными участниками цепочки. Зависимость от ручного или полуавтоматического сканирования 2D-баркодов, требующего прямой видимости и замедляющего процессы приемки, отгрузки и инвентаризации.
Риски для безопасности и compliance
Высокие риски диверсий, подделок и ошибок сериализации (расхождения до 15%), что напрямую угрожает безопасности пациентов. Отсутствие технической возможности для быстрых и точных отзывов конкретных серий, а также для эффективного управления сроками годности.
Отсутствие интероперабельности
Несовместимость систем и данных между производителями, дистрибьюторами и конечными точками, что создавало «информационные разрывы» и препятствовало выполнению будущих требований регуляторов (например, DSCSA в США) по прослеживаемости на уровне unit-level.
Решение и архитектура системы
Тегирование и стандарты данных
Каждая единица продукции была помечена пассивной UHF RAIN RFID меткой (EPC Gen2) от различных вендоров (Avery Dennison, CCL eAgile), включая специальные форм-факторы для жидкостей. На метки в соответствии со стандартами GS1 записывались ключевые данные: GTIN, серийный номер, номер партии и срок годности.
Аппаратная инфраструктура
На ключевых точках (порталы в DC, конвейеры) установлены стационарные RFID-считыватели (Zebra). Для точечной верификации использовались handheld-терминалы. Архитектура позволяла проводить bulk-чтение до 1000+ меток в секунду на расстоянии до 10 метров.
Программная платформа и интеграция
Сердцем системы стала облачная IoT-платформа Axia Observer, которая собирала события EPCIS от всех участников цепочки. Это создало единый источник правды и обеспечило бесшовный обмен данными в реальном времени между независимыми системами производителя, дистрибьютора и больницы.
Процесс после внедрения (As-is / To-be)
| Процесс | Было (As-is) | Стало (To-be) |
|---|---|---|
| Приемка/отгрузка в DC | Выборочное или полное ручное сканирование штрих-кодов каждой коробки. Высокие трудозатраты, риск ошибок. | Мгновенное автоматическое bulk-считывание всех RFID-меток на паллете при прохождении через портал. Данные автоматически сверяются с накладной в платформе Observer. |
| Инвентаризация и поиск | Длительные плановые инвентаризации с остановкой работы. Поиск конкретной единицы для отзыва — ручной и трудоемкий. | Инвентаризация за минуты с помощью handheld-ридера. Мгновенный точный поиск любой единицы по серийному номеру в системе для целевого отзыва. |
| Обмен данными в цепочке | Обмен электронными документами (например, 856 ASN) на уровне партий. Нет реальной item-level видимости для партнеров. | Автоматическая отправка и получение событий EPCIS (например, «отгружено», «принято») для каждой единицы через облачную платформу. Полная сквозная видимость. |
| Управление исключениями | Ручное выявление расхождений, пропущенных сроков годности или подозрительных единиц, часто постфактум. | Платформа Observer автоматически флагирует аномалии (несоответствие данных, просрочка) в реальном времени для немедленного реагирования. |
Результаты внедрения (12–36 месяцев)
- 100% точность трассировки: В реальной фазе тестирования (Phase 2) достигнута идеальная сквозная прослеживаемость всех 6920 единиц от производства до конечной точки.
- Высокая читаемость: Надежность считывания меток составила 98–100% (в лабораторных условиях Phase 1 — минимум 96.5%).
- Кардинальный рост скорости: Время операций сканирования и верификации сокращено в 5–20 раз по сравнению с ручными методами.
- Ликвидация ошибок: Количество ошибок, связанных с сериализацией и идентификацией, снижено на 70–95%.
- Доказанная интероперабельность: Успешный обмен данными между системами разных вендоров на основе стандартов GS1, что критически важно для масштабирования.
Экономический эффект и расчет ROI
Пилот доказал значительный потенциал для экономии при масштабировании решения на всю цепочку поставок.
- Снижение операционных потерь: Предотвращение убытков от подделок, ошибок учета и списания просроченных товаров оценивается в 30–60%.
- Оптимизация трудозатрат: Автоматизация инвентаризации, приемки и отгрузки позволяет сократить связанные с этими процессами трудовые затраты на 40–70%.
- Страхование от регуляторных рисков: Решение закладывает инфраструктуру для полного соответствия требованиям DSCSA, избегая потенциальных многомиллионных штрафов.
Прогноз окупаемости и ROI: При полномасштабном внедрении срок окупаемости (Payback Period) оценивается в 24–48 месяцев. Совокупная отдача от инвестиций (ROI) за 3–5 лет может достигать 200–500%, в зависимости от объемов производства и степени интеграции с существующими ERP/WMS системами.
Карточка источников и реалистичных оценок
| Категория | Источник / Подтверждение | Тип данных / Примечание |
|---|---|---|
| Результаты пилота | Отчеты Axia Institute (2023–2025), RAIN Alliance (2025) | Phase 1 (лаборатория) и Phase 2 (реальные условия), трассировка 6920 единиц, 100% точность. |
| Технические стандарты | Технические документы GS1, даташиты RAIN RFID | Использование EPC Gen2, кодирование GS1 (GTIN+serial+lot+expiry), мульти-вендорные метки. |
| Архитектура платформы | Документация Axia Observer Platform, публикации об EPCIS | Облачная IoT-платформа для обмена событиями, тестирование интероперабельности. |
| Процессные метрики | Отраслевые обзоры, результаты пилота Axia | Читаемость 96.5–100%, ускорение bulk-сканирования в 5-20 раз, автоматическое обнаружение исключений. |
| Экономическое обоснование | Аналитика RAIN Alliance, кейсы соответствия DSCSA | Снижение потерь на 30–60%, сокращение трудозатрат на 40–70%, ROI 200–500% (оценки для масштабирования). |
Юридико-SEO примечание
Данная информация носит ознакомительный характер и основана на публичных источниках. Упоминание торговых марок (Avery Dennison, CCL eAgile, GS1, Zebra и др.) не подразумевает аффилиации. Рекомендуется консультация специалистов для адаптации под конкретный бизнес.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В чем уникальность пилотного проекта Axia Institute?
Это первый отраслевой проект, который объединил производителей, дистрибьюторов и технологических партнеров для тестирования end-to-end трассировки на уровне единицы товара (item-level) в реальных условиях с использованием много-вендорных RAIN RFID меток и облачной платформы для обмена данными на базе стандартов GS1.
Какой главный технологический результат был достигнут?
Доказана 100% точность сквозной трассировки в реальных условиях (Фаза 2) при обработке 6920 единиц продукции различных форм-факторов. Система обеспечила полную интероперабельность между участниками цепочки и автоматическое обнаружение аномалий.
Какие бизнес-преимущества демонстрирует этот пилот для отрасли?
Проект показал возможность сокращения операционных затрат на инвентаризацию до 70%, ускорения процессов в 5-20 раз и создания инфраструктуры для гарантированного соответствия будущим требованиям регуляторов, таким как DSCSA в США, что напрямую влияет на безопасность пациентов и снижение финансовых рисков.
