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Os sistemas de IA podem usar tendências passadas e sinais de mercado para prever a demanda.
Na indústria farmacêutica, o gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM) visa garantir que os produtos sejam entregues de forma eficaz e eficiente, mas ainda existem desafios para alcançar essa meta. Falhas no controle de temperatura resultam em perdas financeiras significativas, estimadas em 35 bilhões de dólares por ano (1) (2). Muitos fabricantes farmacêuticos, cerca de 90%, relatam visibilidade limitada em suas cadeias de suprimentos, afetando a confiança nos dados sobre a jornada do produto (3). Além disso, os significativos custos de energia do setor, no valor de 1 bilhão de dólares por ano, especialmente considerando que suas emissões excedem as da indústria automotiva em 55% (4).
Ineficiências no SCM, como a documentação manual demorada, podem resultar em uma perda de 6.500 horas por ano para as empresas, impedindo a produtividade (5). Essa ineficiência também se estende ao gerenciamento de estoques, onde práticas inadequadas resultaram em aproximadamente 700 milhões de dólares em medicamentos vencidos nos armazéns latino-americanos devido ao excesso de estoque (6). Esses números descrevem a necessidade de melhorar as práticas de SCM no setor farmacêutico para reduzir o desperdício e melhorar a eficiência operacional.
O “DeliverEase AI” é uma ferramenta de análise preditiva projetada para aumentar a entrega no prazo nas cadeias de suprimentos farmacêuticos, avaliando fatores como estoque e logística, ajudando assim a evitar atrasos dispendiosos.
Variáveis como temperatura do armazém, sinais de mercado, tipo de produto e volume histórico de vendas são extraídas de um conjunto de dados sintético modelado em condições reais do setor. A pesquisa de Moosivand et al. (1), os white papers da IQVIA (2), a análise Tive (3), os relatórios sobre o consumo de energia nas cadeias de suprimentos farmacêuticos (4) e os estudos da Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (6) forneceram as diretrizes para a criação do banco de dados, garantindo uma simulação realista da dinâmica da cadeia de suprimentos.
Na indústria farmacêutica, o gerenciamento da cadeia de suprimentos (SCM) visa garantir que os produtos sejam entregues de forma eficaz e eficiente, mas ainda existem desafios para alcançar essa meta. Falhas no controle de temperatura resultam em perdas financeiras significativas, estimadas em 35 bilhões de dólares por ano (1) (2). Muitos fabricantes farmacêuticos, cerca de 90%, relatam visibilidade limitada em suas cadeias de suprimentos, afetando a confiança nos dados sobre a jornada do produto (3). Além disso, os significativos custos de energia do setor, no valor de 1 bilhão de dólares por ano, especialmente considerando que suas emissões excedem as da indústria automotiva em 55% (4).
Ineficiências no SCM, como a documentação manual demorada, podem resultar em uma perda de 6.500 horas por ano para as empresas, impedindo a produtividade (5). Essa ineficiência também se estende ao gerenciamento de estoques, onde práticas inadequadas resultaram em aproximadamente 700 milhões de dólares em medicamentos vencidos nos armazéns latino-americanos devido ao excesso de estoque (6). Esses números descrevem a necessidade de melhorar as práticas de SCM no setor farmacêutico para reduzir o desperdício e melhorar a eficiência operacional.
O “DeliverEase AI” é uma ferramenta de análise preditiva projetada para aumentar a entrega no prazo nas cadeias de suprimentos farmacêuticos, avaliando fatores como estoque e logística, ajudando assim a evitar atrasos dispendiosos.
Variáveis como temperatura do armazém, sinais de mercado, tipo de produto e volume histórico de vendas são extraídas de um conjunto de dados sintético modelado em condições reais do setor. A pesquisa de Moosivand et al. (1), os white papers da IQVIA (2), a análise Tive (3), os relatórios sobre o consumo de energia nas cadeias de suprimentos farmacêuticos (4) e os estudos da Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (6) forneceram as diretrizes para a criação do banco de dados, garantindo uma simulação realista da dinâmica da cadeia de suprimentos.
