Stock de seguridad en el sector farmacéutico: resolver el desafío Ricitos de Oro en las cadenas de suministro con automatización cognitiva
Stock de seguridad en el sector farmacéutico: resolver el desafío Ricitos de Oro en las cadenas de suministro con automatización cognitiva
Stock de seguridad en el sector farmacéutico: resolver el desafío Ricitos de Oro en las cadenas de suministro con automatización cognitiva
El stock de seguridad se encuentra entre los elementos más críticos de la cadena de suministro farmacéutico. Sin embargo, el stock de seguridad también ha demostrado ser muy difícil de gestionar y optimizar, incluso cuando bloquea el capital de trabajo y aumenta los costos de inventario.
Las empresas farmacéuticas suelen mantener altos niveles de existencias de seguridad para lograr altos niveles de servicio que maximicen los ingresos de los productos de alto margen e impulsen la satisfacción del cliente. También llamado stock de reserva, proporciona una red de seguridad contra la variabilidad, como retrasos imprevistos en las materias primas o el transporte, o una demanda inusualmente alta.
Los desabastecimientos que resultan de un stock de seguridad inadecuado podrían ser muy perjudiciales para el negocio, con pérdidas de ingresos millonarias y posibles daños a la marca si no hay medicamentos vitales disponibles. Pecar por el lado del exceso es la práctica predominante, con existencias de seguridad en las plantas de fabricación y centros de distribución de una empresa en todo el mundo.
Pero eso también significa pecar de altos costos de inventario y inmovilizar capital de trabajo que podría invertirse en I+D u otras áreas de crecimiento empresarial.
Es el desafío Ricitos de Oro. Las compañías farmacéuticas no pueden arriesgar muy poco stock de seguridad. Pero no quieren la carga de costos excesivos. Como en la fábula infantil de Ricitos de oro y los tres osos, la industria farmacéutica necesita existencias de seguridad para ser "perfectas".
Riesgos crecientes en la gestión de existencias de seguridad
Para cumplir con los objetivos competitivos de minimizar los costos de existencias de seguridad y maximizar los niveles de servicio, los planificadores de la cadena de suministro farmacéutica se han centrado en abordar la variabilidad de la demanda y la variabilidad del tiempo de entrega con una gama de hojas de cálculo y software de gestión de la cadena de suministro. Esos esfuerzos son más desafiantes que nunca en nuestra era digital de hipervelocidad a medida que siguen apareciendo nuevas variables que afectan el stock de seguridad. Es demasiado complejo gestionar estas variables utilizando sistemas de software y hojas de cálculo existentes.
La creciente complejidad global en la industria hace que sea más difícil predecir de manera rápida y precisa la demanda del mercado y los tiempos de entrega. El crecimiento de datos en tiempo real provenientes de docenas o cientos de aplicaciones abruma los esfuerzos humanos para administrar y analizar información para tomar decisiones basadas en datos.
El resultado es una planificación óptima al elaborar un pronóstico de demanda mensual y calcular los plazos de entrega que tienen en cuenta la disponibilidad de materiales, los cronogramas de producción, la variabilidad de la demanda, la confiabilidad de los proveedores y otros factores, todo en una gran cantidad de ubicaciones de SKU.
Debido a esta complejidad, los niveles de existencias de seguridad generalmente se basan en unas pocas variables, no en un conjunto completo. Los planificadores de la cadena de suministro rara vez están dispuestos a poner en peligro los niveles de servicio recortando el stock de seguridad. Mantener una generosa reserva de existencias a menudo se considera un costo de hacer negocios, pero no tiene por qué serlo.
El surgimiento de la automatización cognitiva en las cadenas de suministro farmacéuticas
La automatización cognitiva está abriendo nuevas oportunidades para gestionar el stock de seguridad de manera más rentable, aprovechando el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Esta tecnología emergente utiliza potencia informática a escala de Internet en la nube, monitoreo de datos en tiempo real, cognición y algoritmos sofisticados para brindar nueva velocidad y precisión a la cadena de suministro farmacéutico.
Las empresas farmacéuticas se encuentran entre los líderes en la adopción de la automatización cognitiva para perfeccionar la previsión de la demanda y los cálculos de los plazos de entrega, sentando las bases para optimizar los niveles de existencias de seguridad a gran escala global. Esta tecnología brinda una automatización inteligente de la cadena de suministro de mucho mayor alcance y profundidad de lo que es posible incluso con los planificadores más capacitados y las mejores herramientas tradicionales.
Tal como están las cosas, los planificadores pueden pasar semanas recopilando datos de aplicaciones de software para ERP, CRM, planificación de requisitos de materiales, logística, gestión de proveedores y almacenes, y otros. Luego, se analizan los números para calcular la demanda y los clientes potenciales, pero la información está desactualizada cuando se finalizan los pronósticos y es fácil pasar por alto variables cruciales.
La automatización cognitiva rastrea múltiples aplicaciones miles de veces al día y agrega y enriquece datos en un único almacén de datos. A partir de ahí, potentes algoritmos generan recomendaciones que pueden cubrir pronósticos de demanda, cálculos de plazos de entrega y niveles óptimos de existencias de seguridad. La automatización cognitiva aumenta la experiencia en el dominio del planificador humano, proporcionando recomendaciones basadas en datos que pueden actuar y ejecutar en tiempo real.
Varias características distinguen la automatización cognitiva impulsada por IA de los enfoques tradicionales:
Previsión diaria.
La demanda y los plazos de entrega se pueden calcular diariamente porque la automatización cognitiva rastrea los datos y las anomalías casi en tiempo real. Esta es una gran mejora con respecto a los pronósticos manuales que se realizan una vez al mes u otros intervalos periódicos.
Granularidad profunda.
En lugar de datos resumidos, la automatización cognitiva funciona con conjuntos de datos de gran granularidad profunda, hasta transacciones diarias por ubicaciones de SKU, pedidos, plantas, materias primas, clientes y más.
Visibilidad de extremo a extremo.
La automatización cognitiva hace realidad el 'Santo Grial' de la visibilidad de la cadena de suministro de un extremo a otro, de modo que los gerentes puedan evolucionar desde la resolución de problemas reactiva a la optimización proactiva y la toma de decisiones basada en datos.
Desde la perspectiva del stock de seguridad, estas capacidades también pueden ayudar a los equipos de la cadena de suministro a gestionar mejor los productos que vencen urgentemente para reducir las rotaciones de inventario, las mermas y el costo de los productos desechados innecesariamente.
Automatización cognitiva en Merck KGaA
Merck KGaA es un ejemplo de una empresa farmacéutica que está cosechando beneficios en la cadena de suministro con la automatización cognitiva, como se describe en un informe del Wall Street Journal. La empresa alemana utiliza una solución cognitiva de Aera Technology, en un caso de uso que involucra alrededor de 100 medicamentos para la fertilidad.
El software rastrea las aplicaciones de Merck y agrega datos en una capa de datos cognitivos. Luego, la IA y el aprendizaje automático analizan los datos, identifican áreas problemáticas y recomiendan acciones óptimas. En lugar de que los planificadores de Merck trabajen duro en hojas de cálculo y discutan sobre números, las máquinas y la inteligencia artificial hacen el trabajo duro y brindan recomendaciones basadas en datos sobre el mejor curso de acción.
El stock de seguridad no ha recibido la atención que merece, simplemente porque ha sido muy difícil pronosticarlo con precisión y por el riesgo que la falta de stock puede representar para el negocio. Hoy en día, las empresas farmacéuticas tienen nuevas oportunidades para obtener ahorros sustanciales de costos y liberar capital de trabajo con un enfoque impulsado por IA para obtener existencias de seguridad "perfectas".
