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Los sistemas de IA pueden utilizar las tendencias pasadas y las señales del mercado para pronosticar la demanda.
En la industria farmacéutica, la gestión de la cadena de suministro (SCM) tiene como objetivo garantizar que los productos se entreguen de manera eficaz y eficiente, pero sigue habiendo desafíos para lograr este objetivo. Los fallos en el control de la temperatura provocan importantes pérdidas financieras, estimadas en 35 000 millones de dólares al año (1) (2). Muchos fabricantes de productos farmacéuticos, alrededor del 90%, afirman que tienen una visibilidad limitada de sus cadenas de suministro, lo que afecta a la confianza en los datos sobre el recorrido de sus productos (3). Además, los importantes costos de energía de la industria, que ascienden a mil millones de dólares al año, especialmente si se tiene en cuenta que sus emisiones superan en un 55% a las de la industria automotriz (4).
Las ineficiencias en la SCM, como el papeleo manual que consume mucho tiempo, pueden provocar una pérdida de 6.500 horas al año para las empresas, lo que reduce la productividad (5). Esta ineficiencia también se extiende a la gestión del inventario, donde las malas prácticas han provocado que medicamentos caducados por un valor aproximado de 700 millones de dólares en los almacenes de América Latina debido al exceso de existencias (6). Estas cifras subrayan la necesidad de mejorar las prácticas de SCM en el sector farmacéutico para reducir los residuos y mejorar la eficiencia operativa.
«DeliverEase AI» es una herramienta de análisis predictivo diseñada para aumentar la puntualidad de las entregas en las cadenas de suministro farmacéuticas mediante la evaluación de factores como el inventario y la logística, lo que ayuda a evitar costosas demoras.
Variables como la temperatura del almacén, las señales del mercado, el tipo de producto y el volumen histórico de ventas se extraen de un conjunto de datos sintéticos modelados en condiciones reales de la industria. La investigación de Moosivand et al. (1), los libros blancos de IQVIA (2), el análisis de Tive (3), los informes sobre el consumo de energía en las cadenas de suministro de productos farmacéuticos (4) y los estudios de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (6) dieron las pautas para crear la base de datos, garantizando una simulación realista de la dinámica de la cadena de suministro.
