国外企业架构实践解构系列3：国外制药企业的数字化转型之路，附案例

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在众多企业的数字化转型实践中，真正能形成体系化、长期有效的案例并不多。国外某企业的数字化转型清晰地回答了一个关键问题：数字化如何成为一家制药企业的“经营能力”，而不是一组零散的技术项目。

这并非一场IT升级，而是一次围绕“价值创造”展开的企业级再设计。

一、数字化首先是战略选择，而不是技术选择

在安斯泰来的语境中，数字化并不是“提高效率”的辅助手段，而是应对制药行业结构性不确定性的核心策略。研发周期长、成功率低、投入巨大，使得传统依赖经验和单点判断的管理方式难以为继。

因此，安斯泰来将数字化直接嵌入公司整体战略之中，明确提出一个目标状态：从公司层面的投资决策，到单个研发项目的推进，所有关键决策都应基于可计算、可模拟、可回溯的数据与模型。不是做更多系统，而是让“数据在管理与业务之间形成有机连接”，最终服务于“VALUE”的最大化。

二、以“分析能力”为中心，构建企业级决策底座

在高度不确定的行业中，仅依赖历史数据做预测是不够的。药物研发中大量关键问题并不存在足够样本，必须引入模拟、假设与概率建模。

基于这一判断，公司并没有简单堆叠AI应用，而是系统性地建设了一套以分析与建模为核心的能力体系，包括：

• 统一的数据基础，将研发、临床、市场、供应链等数据汇聚到企业级平台；

• 以模拟为核心的决策方法，例如通过蒙特卡洛模拟评估研发管线在不同策略下的NPV分布，而不是单一数值判断；

• 将“区间预测”“情景分析”作为管理共识，用于支持投资取舍与组合管理。

这种做法的关键价值在于：把不可控的不确定性，转化为可讨论、可权衡的决策空间，从而显著提高组织的判断质量。

三、从点状应用走向端到端业务贯通

很多企业的数字化停留在“一个系统解决一个问题”。安斯泰来刻意避免这种碎片化，而是强调从“点解决方案”走向“端到端业务贯通”。分析能力被系统性地嵌入多个核心价值链环节：

• 在研发阶段，通过真实世界数据（RWD）与模拟模型支持适应症选择、研发优先级排序；

• 在市场与商业化阶段，结合患者旅程建模、长期销售预测，提前验证市场可行性；

• 在供应链层面，通过多模型需求预测，提高供应稳定性并降低库存风险；

• 在企业治理层面，用统一的可视化看板跟踪战略目标的推进情况，让管理者把时间从“做报表”转移到“理解问题”上。

这些应用并非孤立存在，而是围绕同一套价值逻辑展开，最终指向一个结果：让企业各层级围绕同一事实基础做判断。

四、组织与文化，是数字化真正的放大器

有一个容易被忽视、但极其关键的部分：组织结构与文化的调整。企业意识到，如果仍然维持高度层级化、决策缓慢的组织形态，再先进的分析能力也无法发挥作用。

因此，公司通过人力资源数据分析，对管理层级、管理跨度、跨部门协作方式进行量化评估，推动组织向更扁平、更适合创新的结构演进。这并不是“文化口号”，而是用数据去反思组织本身是否匹配战略目标。

这一步，实际上完成了数字化转型中最难的一件事：让数据驱动的思维，成为组织的日常工作方式，而不是少数专家的工具。

五、29页PPT案例赏析