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Gerenciamento automatizado de inventário, roteamento de pedidos, previsão de demanda e otimização da cadeia de suprimentos com IA.
O gerenciamento de pedidos no contexto da farmácia se refere ao recebimento, processamento e atendimento de pedidos de medicamentos, envolvendo várias tarefas complexas, como gerenciamento de estoque, rastreamento de pedidos e coordenação logística. Apesar dos avanços tecnológicos, muitas empresas farmacêuticas ainda dependem de sistemas manuais e desatualizados para lidar com esses processos, causando ineficiências, atrasos e erros. O mercado global de gerenciamento de pedidos no setor farmacêutico está avaliado em $10 bilhões e deve crescer a uma taxa composta de crescimento anual de 11,5% entre 2022 e 2028 (1). Setenta por cento das empresas farmacêuticas consideram o gerenciamento de pedidos um desafio crítico (2), com uma perda média de receita de 2% devido a erros no processo (3). Além disso, 85% das empresas farmacêuticas priorizam a automação do gerenciamento de pedidos para resolver esses problemas (4).
Para combater esses desafios, foi desenvolvido um modelo de previsão, “PharmaPredict AI”, que usa dados sintéticos para melhorar as previsões de demanda de medicamentos. Embora a ferramenta atualmente determine categoricamente os níveis de demanda, os esforços de desenvolvimento são direcionados para um modelo baseado em regressão para previsões numéricas precisas.
O modelo preditivo atual é baseado em uma variedade de variáveis, como tendências de saúde, análises de mercado de fontes como Grand View Research (1) e informações de relatórios setoriais específicos da Deloitte (3) e da McKinsey & Company (4). No entanto, para obter um modelo de regressão que preveja números precisos de demanda, é necessário um conjunto de dados maior e mais detalhado. Isso incluiria potencialmente aspectos mais detalhados dos dados de vendas, uma análise mais profunda da penetração no mercado e variáveis da cadeia de suprimentos em tempo real.
O gerenciamento de pedidos no contexto da farmácia se refere ao recebimento, processamento e atendimento de pedidos de medicamentos, envolvendo várias tarefas complexas, como gerenciamento de estoque, rastreamento de pedidos e coordenação logística. Apesar dos avanços tecnológicos, muitas empresas farmacêuticas ainda dependem de sistemas manuais e desatualizados para lidar com esses processos, causando ineficiências, atrasos e erros. O mercado global de gerenciamento de pedidos no setor farmacêutico está avaliado em $10 bilhões e deve crescer a uma taxa composta de crescimento anual de 11,5% entre 2022 e 2028 (1). Setenta por cento das empresas farmacêuticas consideram o gerenciamento de pedidos um desafio crítico (2), com uma perda média de receita de 2% devido a erros no processo (3). Além disso, 85% das empresas farmacêuticas priorizam a automação do gerenciamento de pedidos para resolver esses problemas (4).
Para combater esses desafios, foi desenvolvido um modelo de previsão, “PharmaPredict AI”, que usa dados sintéticos para melhorar as previsões de demanda de medicamentos. Embora a ferramenta atualmente determine categoricamente os níveis de demanda, os esforços de desenvolvimento são direcionados para um modelo baseado em regressão para previsões numéricas precisas.
O modelo preditivo atual é baseado em uma variedade de variáveis, como tendências de saúde, análises de mercado de fontes como Grand View Research (1) e informações de relatórios setoriais específicos da Deloitte (3) e da McKinsey & Company (4). No entanto, para obter um modelo de regressão que preveja números precisos de demanda, é necessário um conjunto de dados maior e mais detalhado. Isso incluiria potencialmente aspectos mais detalhados dos dados de vendas, uma análise mais profunda da penetração no mercado e variáveis da cadeia de suprimentos em tempo real.
