Farmaatsia ohutusvaru: Kuldvillaku väljakutse lahendamine tarneahelates kognitiivse automatiseerimisega

 

 

Farmaatsia ohutusvaru: Kuldvillaku väljakutse lahendamine tarneahelates kognitiivse automatiseerimisega

Ohutusvaru on ravimite tarneahela üks kriitilisemaid elemente. Siiski on ka turvavaru väga raske hallata ja optimeerida, isegi kui see lukustab käibekapitali ja suurendab laokulusid.

 

Farmaatsiaettevõtted hoiavad tavaliselt kõrget turvavaru, et saavutada kõrge teenindustase, mis maksimeerib kõrge marginaaliga toodete tulu ja suurendab klientide rahulolu. Seda nimetatakse ka puhvervaruks ja see pakub turvavõrku varieeruvuse, nagu tooraine või transpordi ootamatute viivituste või ebatavaliselt suure nõudluse vastu.

 

Ebapiisavatest ohutusvarudest tulenevad varud võivad olla ettevõttele väga kahjulikud, tekitades miljoneid saamata jäänud tulu ja potentsiaalset kaubamärgikahjustust, kui olulised ravimid pole saadaval. Valdav praktika on üleliigse eksimine, kuna ettevõtte tootmisettevõtetes ja turustuskeskustes üle maailma on olemas ohutusvaru.

 

Kuid see tähendab ka eksimist suurte laokuludega ja käibekapitali sidumist, mida saaks investeerida teadus- ja arendustegevusse või muudesse ärikasvu valdkondadesse.

 

See on Goldilocksi väljakutse. Farmaatsiaettevõtted ei saa riskida liiga väikese turvavaruga. Kuid nad ei taha liiga suurt kulukoormust. Nagu lastemuinasjutus Kuldvillak ja kolm karu, vajab pharma turvavaru, et see oleks "täpselt õige".

 

Ohutusvarude haldamise riskid

Et täita konkureerivaid eesmärke minimeerida ohutusvaru kulusid ja maksimeerida teenindustasemeid, on farmaatsia tarneahela planeerijad keskendunud nõudluse ja tarneaja varieeruvuse vähendamisele mitmesuguste tarneahela haldustarkvarade ja arvutustabelitega. Need jõupingutused on meie ülikiirel digiajastul keerulisemad kui kunagi varem, kuna järjest ilmuvad uued muutujad, mis mõjutavad ohutust. Nende muutujate haldamine olemasolevate tarkvarasüsteemide ja arvutustabelite abil on lihtsalt liiga keeruline.

 

Kasvav globaalne keerukus tööstuses muudab turu nõudluse ja teostusaegade kiire ja täpse prognoosimise keerulisemaks. Kümnete või sadade rakenduste reaalajas andmete kasv ületab inimeste jõupingutused teabe haldamisel ja analüüsimisel andmepõhiste otsuste tegemiseks.

 

Tulemuseks on parim planeerimine igakuise nõudluse prognoosi koostamisel ja teostusaegade arvutamisel, mis arvestavad materjalide saadavust, tootmisgraafikuid, nõudluse varieeruvust, tarnijate usaldusväärsust ja muid tegureid paljudes SKU asukohtades.

 

Selle keerukuse tõttu põhinevad ohutusvarude tasemed tavaliselt mõnel muutujal, mitte tervel komplektil. Tarneahela planeerijad on harva nõus ohustama teenuste taset ohutusvarude vähendamisega. Suure laopuhvri hoidmist peetakse sageli äritegevuse kuluks, kuid see ei pea olema.

 

Kognitiivse automatiseerimise tekkimine ravimite tarneahelates

Kognitiivne automatiseerimine avab uusi võimalusi turvavarude kuluefektiivsemaks haldamiseks, võimendades tehisintellekti (AI) ja masinõppe kasutamist. See arenev tehnoloogia kasutab Interneti-mastaabis arvutusvõimsust pilves, reaalajas andmete jälgimist, tunnetust ja keerukaid algoritme, et tuua ravimite tarneahelasse uut kiirust ja täpsust.

 

Farmaatsiaettevõtted on juhtivate hulgas kognitiivse automatiseerimise vallas, et täpsustada nõudluse prognoosimist ja tarneaja arvutusi, luues aluse ohutusvarude taseme optimeerimiseks suurel globaalsel skaalal. See tehnoloogia pakub tarneahela intelligentset automatiseerimist palju suurema ulatuse ja sügavusega, kui see on võimalik isegi kõige osavamate planeerijate ja parimate traditsiooniliste tööriistadega.

 

Praegusel kujul saavad planeerijad kulutada nädalaid, et koguda andmeid tarkvararakendustest ERP-i, CRM-i, materjalinõuete planeerimise, logistika, tarnijate ja laohalduse ja muude jaoks. Seejärel kärbitakse numbreid nõudluse ja müügivihje arvutamiseks, kuid prognooside valmimise ajaks on teave aegunud ja olulistest muutujatest on lihtne tähelepanuta jätta.

 

Kognitiivne automatiseerimine roomab mitut rakendust tuhandeid kordi päevas ning koondab ja rikastab andmed ühte andmesalve. Sealt loovad võimsad algoritmid soovitusi, mis võivad hõlmata nõudluse prognoose, teostusaja arvutusi ja optimaalseid ohutusvarude tasemeid. Kognitiivne automatiseerimine suurendab inimplaneerija valdkonnateadmisi, pakkudes andmepõhiseid soovitusi, mida nad saavad reaalajas tegutseda ja ellu viia.

 

Mitmed omadused eristavad AI-põhise kognitiivse automatiseerimise traditsioonilistest lähenemisviisidest:

Igapäevane prognoosimine.
Nõudlust ja teostusaegu saab arvutada iga päev, sest kognitiivne automatiseerimine jälgib andmeid ja kõrvalekaldeid peaaegu reaalajas. See on märkimisväärne edu võrreldes käsitsi prognoositavate kord kuus või muude perioodiliste intervallidega.
 

Sügav granulaarsus.
Kognitiivne automatiseerimine töötab kokkuvõtlike andmete asemel sügava detailsusega andmekogumitega kuni igapäevaste tehinguteni SKU asukohtade, tellimuste, tehaste, toorainete, klientide ja muu järgi.
 

Otsast lõpuni nähtavus.
Kognitiivne automatiseerimine viib ellu tarneahela otspunktist lõpuni nähtavuse „Püha Graali”, et juhid saaksid areneda reaktiivsest tõrkeotsingust ennetava optimeerimise ja andmepõhise otsustusprotsessini.

Turvavarude seisukohast võivad need võimalused aidata tarneahela meeskondadel paremini hallata aeguvaid tooteid, et vähendada laoseisu, kokkutõmbumist ja tarbetult kasutuselt kõrvaldatud toodete maksumust.

 

Kognitiivne automatiseerimine Merck KGaA-s

Merck KGaA on üks näide ravimifirmast, mis lõikab tarneahela hüvesid kognitiivse automatiseerimisega, nagu on kirjeldatud Wall Street Journali aruandes. Saksa äri kasutab Aera Technology kognitiivset lahendust kasutusjuhtumis, mis hõlmab umbes 100 viljatusravimit.

Tarkvara roomab Mercki rakendustes ja koondab andmed kognitiivsesse andmekihti. Seejärel analüüsivad tehisintellekt ja masinõpe andmeid, tuvastavad probleemsed valdkonnad ja soovitavad optimaalseid toiminguid. Selle asemel, et Mercki planeerijad rügavad arvutustabelite kallal ja vaidlevad arvude üle, teevad masinad ja tehisintellekt raske töö ning annavad andmepõhiseid soovitusi parimate tegevuste kohta.

 

Turvavaru ei ole saanud väärilist tähelepanu lihtsalt seetõttu, et seda on olnud nii raske täpselt prognoosida, ja seetõttu, et alavaru võib ettevõttele kaasa tuua. Tänapäeval on farmaatsiaettevõtetel uued võimalused märkimisväärset kulude kokkuhoidu ja käibekapitali vabastamist tehisintellektil põhineva lähenemisviisiga, et hankida "täpselt õiged" ohutusvarud.