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Gestión automatizada del inventario, enrutamiento de pedidos, previsión de la demanda y optimización de la cadena de suministro con IA.
La gestión de pedidos en el contexto de la farmacia se refiere a la recepción, el procesamiento y el cumplimiento de los pedidos de medicamentos, lo que implica varias tareas complejas, como la gestión del inventario, el seguimiento de los pedidos y la coordinación logística. A pesar de los avances tecnológicos, muchas empresas farmacéuticas siguen confiando en sistemas manuales y anticuados para gestionar estos procesos, lo que genera ineficiencias, retrasos y errores. El mercado mundial de gestión de pedidos en el sector farmacéutico está valorado en 10 000 millones de dólares y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 11,5% entre 2022 y 2028 (1). El setenta por ciento de las empresas farmacéuticas consideran que la gestión de pedidos es un desafío fundamental (2), con una pérdida media de ingresos del 2% debido a errores en el proceso (3). Además, el 85% de las empresas farmacéuticas dan prioridad a la automatización de la gestión de pedidos para abordar estos problemas (4).
Para hacer frente a estos desafíos, se ha diseñado un modelo de predicción, el «PharmaPredict AI», que utiliza datos sintéticos para mejorar las predicciones de la demanda de medicamentos. Si bien la herramienta actualmente determina de manera categórica los niveles de demanda, los esfuerzos de desarrollo se centran en un modelo basado en la regresión para hacer pronósticos numéricos precisos.
El modelo predictivo actual se basa en una variedad de variables, como las tendencias de la atención médica, el análisis de mercado de fuentes como Grand View Research (1) y la información de informes sectoriales específicos de Deloitte (3) y McKinsey & Company (4). Sin embargo, para lograr un modelo de regresión que prediga cifras de demanda precisas, se requiere un conjunto de datos más amplio y detallado. Esto podría incluir aspectos más detallados de los datos de ventas, un análisis más profundo de la penetración en el mercado y variables de la cadena de suministro en tiempo real.
La gestión de pedidos en el contexto de la farmacia se refiere a la recepción, el procesamiento y el cumplimiento de los pedidos de medicamentos, lo que implica varias tareas complejas, como la gestión del inventario, el seguimiento de los pedidos y la coordinación logística. A pesar de los avances tecnológicos, muchas empresas farmacéuticas siguen confiando en sistemas manuales y anticuados para gestionar estos procesos, lo que genera ineficiencias, retrasos y errores. El mercado mundial de gestión de pedidos en el sector farmacéutico está valorado en 10 000 millones de dólares y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 11,5% entre 2022 y 2028 (1). El setenta por ciento de las empresas farmacéuticas consideran que la gestión de pedidos es un desafío fundamental (2), con una pérdida media de ingresos del 2% debido a errores en el proceso (3). Además, el 85% de las empresas farmacéuticas dan prioridad a la automatización de la gestión de pedidos para abordar estos problemas (4).
Para hacer frente a estos desafíos, se ha diseñado un modelo de predicción, el «PharmaPredict AI», que utiliza datos sintéticos para mejorar las predicciones de la demanda de medicamentos. Si bien la herramienta actualmente determina de manera categórica los niveles de demanda, los esfuerzos de desarrollo se centran en un modelo basado en la regresión para hacer pronósticos numéricos precisos.
El modelo predictivo actual se basa en una variedad de variables, como las tendencias de la atención médica, el análisis de mercado de fuentes como Grand View Research (1) y la información de informes sectoriales específicos de Deloitte (3) y McKinsey & Company (4). Sin embargo, para lograr un modelo de regresión que prediga cifras de demanda precisas, se requiere un conjunto de datos más amplio y detallado. Esto podría incluir aspectos más detallados de los datos de ventas, un análisis más profundo de la penetración en el mercado y variables de la cadena de suministro en tiempo real.
