Denna studie utforskar möjligheterna att integrera Artificiell Intelligens (AI) i AstraZenecas Sweden Operations kvalitetssystem för att effektivisera processer och beslutsfattande. Genom en litteraturgenomgång analyseras hur AI kan automatisera uppgifter, förutsäga avvikelser och optimera kvalitetsledningssystem. Specifika områden inom AstraZenecas kvalitetssystem identifieras som potentiella mottagare av AI-implementering.

Studien lyfter fram fördelarna men pekar också på utmaningar som datatillförlitlighet, säkerhet och etiska överväganden. Föreslagna strategier för att övervinna dessa utmaningar inkluderar investeringar i robusta säkerhetsåtgärder, etablering av tydliga etiska riktlinjer och löpande användarutbildning.

Studien har också använt intervjuer och observationer med processägare inom AstraZenecas kvalitetssystem för att säkerställa ett omfattande resultat. Genom att samla in insikter och perspektiv från dem som är direkt involverade i kvalitetsprocesser, ger studien en djupare förståelse för både utmaningar och möjligheter med AI-integrationen. Denna metod stärker studiens trovärdighet och användbarhet av slutsatser och rekommendationer.

Sammanfattningsvis lovar en framgångsrik AI-implementering att förbättra effektiviteten i AstraZenecas kvalitetssystem i Sverige. Ansvarsfull integrering av AI-teknologier har potential att höja kvalitetsstandarder, förbättra beslutsfattande processer och främja innovation, vilket positionerar AstraZeneca som en föregångare inom farmaceutisk excellens och framsteg.

This project investigates the potential integration of Artificial Intelligence (AI) into AstraZeneca's Sweden Operation quality system to streamline processes and decision-making. Drawing from a review of relevant literature, the analysis examines how AI can automate tasks, predict deviations, and optimize quality management processes. Specific areas within AstraZeneca's quality system are identified as potential beneficiaries of AI implementation.

While acknowledging the benefits, the study also highlights challenges such as data integrity, security, and ethical considerations. Proposed strategies for overcoming these challenges include investment in robust security measures, establishment of clear ethical guidelines, and ongoing user education.

Additionally, this study has utilized interviews and observations with process owners within the quality system at AstraZeneca to ensure a comprehensive result. By gathering insights and perspectives from those directly involved in quality processes, the study provides a deeper understanding of both challenges and opportunities associated with the integration of AI. This approach strengthens the credibility and usability of the study's conclusions and recommendations.

In conclusion, successful AI implementation holds the promise of enhancing AstraZeneca's Sweden Operation quality system’s efficiency. Responsible integration of AI technologies has the potential to elevate quality standards, improve decision-making processes, and foster innovation, positioning AstraZeneca as a frontrunner in pharmaceutical excellence and advancement.