IA en la cadena de suministro farmacéutica: mejorando la logística y la gestión de inventarios

A medida que la industria farmacéutica se vuelve cada vez más saturada, la necesidad de soluciones innovadoras se vuelve más urgente. La inteligencia artificial (AI) ha surgido como una solución prometedora para muchos problemas. Desde la identificación de candidatos a fármacos y la optimización de los procesos de fabricación hasta la simplificación de la documentación y las presentaciones regulatorias, la AI ha demostrado aplicaciones excepcionales y prometedoras en todas las áreas de la industria farmacéutica —incluida la cadena de suministro farmacéutica—.

Cadena de suministro impulsada por AI tiene varias ventajas: Puede mejorar la logística, la previsión de la demanda, la gestión de inventarios, la visibilidad de la cadena de suministro y el control de calidad. También puede acelerar la distribución de productos y reducir costos. En resumen, la AI en las cadenas de suministro farmacéuticas parece una solución que la mayoría de las empresas farmacéuticas necesitan. Pero, ¿cómo puede la AI ayudar exactamente a materializar tantas ventajas? ¿Cómo se puede implementar la AI para mejorar la logística?

El papel de la AI en las cadenas de suministro farmacéuticas

Mejora de la previsión de la demanda y la gestión de inventarios

Los modelos de AI pueden analizar datos históricos y tendencias estacionales para predecir la demanda de los próximos trimestres. Estas predicciones pueden usarse para optimizar los niveles de inventario en todos los centros de distribución para asegurar que no haya desabastecimientos ni pérdidas de producto. Además, las predicciones también pueden utilizarse para establecer objetivos o cronogramas de producción, reduciendo el desperdicio y el tiempo de almacenamiento.

Aumento de la visibilidad y trazabilidad de la cadena de suministro

La cadena de suministro farmacéutica es una red compleja de socios, proveedores, suministradores y distribuidores. Los sistemas de seguimiento impulsados por AI y las tecnologías de rastreo apropiadas pueden integrarse en la cadena de suministro para monitorizar el movimiento tanto de materias primas como de fármacos. Tales sistemas también pueden aumentar la transparencia de la cadena de suministro, evitando las posibilidades de incorporación de productos falsificados y mejorando la confianza entre todos los socios.

Mejora de la logística y la distribución

Los modelos de AI y la analítica predictiva también pueden mejorar la logística y la distribución de productos optimizando las rutas y los horarios de entrega. Estas implementaciones reducirán los costos y retrasos de transporte y asegurarán la entrega puntual de los materiales. Las tecnologías impulsadas por Internet de las Cosas (IoT) pueden mejorar la logística del cold chain al permitir la monitorización continua de las condiciones ambientales durante el transporte y el almacenamiento, lo que permitirá a la empresa garantizar la integridad de los fármacos sensibles al entorno.

Mitigación de interrupciones

Cambios inesperados como retrasos de proveedores, escasez de materias primas e incluso cierres de vías pueden interrumpir toda la cadena de suministro. Las herramientas de analítica predictiva impulsadas por AI pueden utilizarse para identificar riesgos potenciales y desarrollar soluciones alternativas. Por ejemplo, si un proveedor se queda sin una materia prima determinada, los modelos de AI pueden identificar proveedores potenciales que puedan suministrar la misma. Los modelos de AI también pueden simular escenarios de interrupción y desarrollar planes de contingencia, mejorando la resiliencia de la cadena de suministro y reduciendo el tiempo de inactividad operativo y los riesgos.

Prevención de fraudes

Se pueden integrar sistemas de autenticación impulsados por AI para prevenir el fraude. Algoritmos de AI como blockchain pueden verificar números de serie o detalles de embalaje en cada etapa de la cadena de suministro. Por lo tanto, si se identifican fármacos falsificados más adelante en la cadena de suministro, se podrán rastrear fácilmente hasta la fuente. Estos sistemas pueden monitorizar la cadena de suministro en busca de irregularidades y desviaciones no autorizadas, las cuales pueden ser verificadas para asegurar que no haya intentos de fraude.

Estos son solo cinco casos de uso de AI en las cadenas de suministro farmacéuticas. A medida que más y más empresas comprendan las ventajas de las cadenas de suministro impulsadas por AI, seguramente encontrarán nuevos casos de uso que beneficiarán tanto a ellas como a toda la industria.

Tecnologías de AI en las cadenas de suministro farmacéuticas

Se han desarrollado e implementado diversas tecnologías de AI en las cadenas de suministro farmacéuticas, y están mostrando resultados prometedores. Aquí hay algunas herramientas populares impulsadas por AI que las empresas farmacéuticas están implementando en sus cadenas de suministro:

Software SAP Integrated Business Planning

Planificación Empresarial Integrada de SAP software es una solución en la nube que permite a los usuarios completar diversas tareas. Permitirá al usuario predecir la demanda, colaborar en los procesos de planificación y completar la planificación de la cadena de suministro multinivel utilizando algoritmos impulsados por AI. Sus características clave incluyen:

• Pronóstico y gestión de la demanda (planificación de la demanda, advanced demand sensing y análisis de series temporales)
• Respuesta y planificación del suministro (planificación multinivel, rough-cut planning)
• Planificación de ventas y operaciones (simulación y comparación de escenarios, planificación en tiempo real y monitorización del rendimiento)
• Planificación y optimización de inventarios (optimización de inventario, gestión del error de pronóstico y análisis embebido)

Kinaxis Maestro

Kinaxis Maestro (anteriormente RapidResponse) es una plataforma de orquestación de la cadena de suministro impulsada por IA que facilita la toma de decisiones inteligentes. Ofrece una vista digital de la cadena de suministro para mantener a todas las partes interesadas sincronizadas. Maestro cuenta con herramientas predictivas que pueden ejecutar escenarios, crear gemelos digitales y capturar datos históricos para la toma de decisiones. Tiene las siguientes características:

• Inteligencia de decisiones: Usando los datos disponibles y análisis previos, Maestro proporciona recomendaciones impulsadas por indicadores clave de rendimiento (KPI) para la toma de decisiones.
• Ejecución de escenarios: Estos pueden determinar el efecto de un cambio en la cadena de suministro de la empresa, lo que minimizará el riesgo antes de implementar cualquier cambio.
• Automatización: Automatiza tareas, mejorando la capacidad de respuesta y la eficiencia de la empresa.

Blue Yonder Enterprise Supply Chain Platform

Jugadores farmacéuticos reconocidos como Bayer usan la Blue Yonder Enterprise Supply Chain Platform. La plataforma tiene como objetivo aumentar la visibilidad a lo largo de la cadena de suministro y proporciona soluciones de IA y aprendizaje automático para la planificación y la ejecución. Puede utilizarse para varias aplicaciones:

• Se puede usar para gestionar la logística de la cadena de frío.
• Se puede usar para la optimización de entregas, como la optimización de rutas y horarios de entrega.

¿Quiénes ya están allí?

Varias empresas ya han adoptado la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas. Aquí hay dos gigantes farmacéuticos que ya han entrado en el campo:

• Novo Nordisk ha implementado modelos de previsión de demanda impulsados por IA para mejorar su cadena de suministro. Esta implementación llevó a una reducción del 50% en los errores de previsión y a un ahorro de costos estimado de $20 million anuales.
• AstraZeneca utiliza modelos de IA y ML para optimizar su gestión de inventarios. Pueden predecir variaciones de la demanda y niveles de inventario, lo que ha reducido sus costos de mantenimiento de inventario en un 40%.

¿Qué impide a otros? Desafíos que enfrenta la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas

Desafortunadamente, implementar IA en las cadenas de suministro farmacéuticas no es muy sencillo. Las empresas farmacéuticas deben superar desafíos para implementar herramientas de cadena de suministro impulsadas por IA para mejorar la logística. Algunos de los desafíos más destacados son:

Desafíos de datos

La falta de datos históricos y completos limita la eficacia de los modelos. Además, los datos suelen obtenerse de múltiples partes interesadas y son de distintas naturalezas, lo que hace que la creación de una canalización de datos unificada sea un desafío costoso y complicado.

Desafíos financieros

Desarrollar y desplegar algoritmos de IA es costoso, y las empresas farmacéuticas pequeñas y medianas pueden no disponer de los recursos para implementar sistemas avanzados. Además, los sistemas de IA requieren supervisión y actualización continuas, lo que incrementa los costos operativos.

Desafíos éticos y regulatorios

Las empresas farmacéuticas deben superar diversas preocupaciones al manejar datos, como la privacidad de los datos y los riesgos de ciberseguridad. También deben asegurarse de que sus prácticas de datos cumplan con las directrices regulatorias.

Conclusión

La IA está encontrando lentamente aplicaciones prometedoras en las cadenas de suministro farmacéuticas. Muchas empresas prominentes, como Novo Nordisk y AstraZeneca, ya han implementado herramientas y soluciones de IA para simplificar la gestión de la cadena de suministro, y muchas otras lo están explorando. Sin embargo, la implementación de la IA todavía enfrenta tres desafíos significativos que las empresas deben superar individualmente para desplegar sus modelos de IA. Estos son desafíos financieros, desafíos regulatorios y éticos, y desafíos de datos. Afortunadamente, existe un gran incentivo para resolver estos problemas: la gestión de la cadena de suministro impulsada por IA puede reducir significativamente los costos e incrementar las ganancias al mejorar la logística. Por lo tanto, en un futuro cercano, podríamos ver a muchas empresas farmacéuticas implementar IA.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son los beneficios de la IA en las cadenas de suministro farmacéuticas?

La IA puede mejorar la logística, la previsión de la demanda, la gestión de inventarios y la visibilidad de la cadena de suministro, permitiendo a las empresas farmacéuticas rastrear sus productos a lo largo de la cadena de suministro.

2. ¿Se puede usar la IA para prevenir la infiltración de medicamentos falsificados?

Las tecnologías impulsadas por IA pueden usarse para prevenir la infiltración de medicamentos falsificados. En el caso de los intercambios, los algoritmos de IA pueden rastrear posibles desviaciones para identificar el punto de infiltración.

3. ¿Por qué no pueden todas las empresas farmacéuticas implementar soluciones de IA?

La implementación de la IA en las empresas farmacéuticas es compleja debido a los estrictos requisitos regulatorios, la calidad y seguridad de los datos, y las limitaciones financieras.