Personalisierte Behandlungen, wie z.B. autologe Zelltherapien, basieren auf einem Konzept, das persönliche Merkmale von Patienten einbezieht, entweder in Form von physischem Rohmaterial (z.B. Blut oder Gewebezellen) oder von Daten, die auf der Analyse des Patienten basieren, um ein Medikament speziell für diesen Patienten herzustellen. Dies führt zu einer Chargengröße von eins und einem sehr geringen Potenzial für Produktivitätssteigerungen, die normalerweise durch Verbesserungen der Kernprozesse in der Herstellung erreicht werden können.

Eine komplexe Herausforderung für moderne Supply Chains

Personalisierte Behandlungen stellen die damit verbundenen Supply Chains vor mehrere Herausforderungen, die sich aus der Tatsache ergeben, dass verschiedene Parteien beteiligt sind, wie Pharmaunternehmen, Krankenhäuser, Logistikdienstleister usw., und gleichzeitig sehr sensible Daten verarbeitet werden, die absolut keine Fehler zulassen:

  • Datenschutz: Die Daten des gesamten Lieferkettenprozesses können nicht mit allen Parteien geteilt werden, aber es müssen trotzdem Kontrollmechanismen vorhanden sein.
  • Chain of Identity: Die Daten des gesamten Lieferkettenprozesses können nicht mit allen Parteien geteilt werden, aber dennoch ist eine konsistente Identitätskette entscheidend für den Erfolg der Behandlung.
  • Chain of Custody: In vielen Gesetzgebungen ist eine konsistente Chain of Custody eine Voraussetzung, um eine kommerzielle Zulassung für den Verkauf eines neuen Medikaments zu erhalten.
  • Orchestrierung und Automatisierung: Die gesamte Lieferkette ist ein stark verteilter Herstellungsprozess, an dem viele verschiedene externe Parteien beteiligt sind.
  • Bedingte Prüfungen und Abhängigkeiten: Darüber hinaus können aufgrund der hohen Interdependenz einiger Produktionsschritte zusätzliche Wiederholungen oder Qualitätsprüfungen erforderlich sein, bevor das Endprodukt freigegeben werden kann.

Erste Referenzimplementierung

DELL Technologies, Hypertrust Patient Data Care und Camelot ITLab haben nun die erste Referenzimplementierung basierend auf Blockchain-Technologie und weiteren Komponenten realisiert. Um mehr über diesen Case und die vollständige Architektur zu erfahren, können Sie einfach das gemeinsame Whitepaper “Referenzimplementierung – Hypertrust Patient Data Care X-Chain for Personalized Medicine” herunterladen. Wenn Sie weitere Fragen haben, kontaktieren Sie uns gerne!

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SAP S/4: Studie zur Transformation

Die Studie „Erwartungen an S/4HANA in 2022" von techconsult und CamelotITLab zeigt Stolpersteine der Migration und wie sie vermieden werden können. Mit Daten von 200 Unternehmen aus Deutschland.

Zum kostenfreien Download der S/4-Studie

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