Logistički problemi koštaju farmaceutsku industriju oko 35 milijardi dolara godišnje – na tehnologiju se gleda kao na polugu koja će to smanjiti, ali prepreke su ogromne.
Međutim, ovi zapanjujući gubici se gotovo u potpunosti mogu sprečiti, kaže Mahesh Verina, predsednik i izvršni direktor ParkourSC-a, dobavljača uvida u lanac snabdevanja i obaveštajnog softvera.
Da bi obavili posao, farmaceutski lanci snabdevanja moraju postati „digitalniji i agilniji“ – uz pomoć tehnologije.
„Nove tehnologije za vidljivost i kontrolu lanca snabdevanja mogu da ublaže gubitke hladnog lanca usled propuštenih predaja, kvarenja proizvoda, ponovnog testiranja i problema sa usklađenošću“.
Vidljivost je ključna
„Jedan od ključnih istorijskih izazova u farmaceutskim hladnim lancima bio je nedostatak informacija potrebnih za donošenje ispravnih odluka na celom putu lekova i terapije, od razvoja do pacijenta. Ovaj nedostatak uvida u to zašto dolazi do ekskurzija, i nemogućnost da se one spreče, može dovesti do brojnih problema, uključujući loše planiranje, netačna predviđanja i odloženo donošenje odluka.”
Korišćenjem stalnog protoka podataka iz svih karika u lancu snabdevanja, kompanije mogu stalno da usklađuju podatke između planiranja i operacija u realnom vremenu. To im omogućava jaču kontrolu kvaliteta i omogućava brže rešavanje problema.
Centralno za tehnologiju koja je potrebna za ovo je moderna operativna platforma u realnom vremenu koja može spojiti sve potrebne informacije na kohezivan način.
Takve platforme ne zahtevaju velike IT investicije, kaže Verina. Najbolje su zasnovane na oblaku i opremljene najsavremenijim senzorima, internetom stvari, digitalnim blizancem, veštačkom inteligencijom (AI) i tehnologijama mašinskog učenja. Mogu se lako skalirati i ostati agnostički prema hardveru, nestrukturiranim izvorima podataka i brzoj tehnološkoj evoluciji.
Ključni argument za njegovu primenu bila je sposobnost da se reaguje manje ili više u realnom vremenu na probleme kako se pojave. Međutim, sposobnost preduzimanja korektivnih mera je često ograničena, rekao je Lorant Kovač, regionalni šef vertikalnog tržišta zdravstvene zaštite, Amerike, u DB Schenker.
„Upozorenja o odstupanjima se retko mogu preduzeti“, rekao je on. „Pošiljka je možda već spakovana, ili pilot može odlučiti da promeni temperaturu u tovarnom prostoru zbog pošiljke životinje. To ne znači da je tehnologija senzora gubljenje resursa. Operateri i otpremnici su svesni odstupanja temperature i u skladu s tim planiraju akciju na prijemnoj stanici.”
Štaviše, ovo ubrzava i olakšava istragu zašto je došlo do odstupanja i otkriva slabosti u lancima snabdevanja.
„Najugroženiji delovi u transportu, bez obzira da li se radi o vazduhu, okeanu ili železnici, su prva i poslednja milja“, rekao je gospodin Kovač.
Delimično, to je zbog nedostatka obuke – iako su rukovatelji pojačali svoje napore u ovoj areni. Naročito u poslednje dve godine problem je bila stopa odliva radnika u kombinaciji sa nedostatkom radne snage, primetio je on.
Ipak, analiza podataka o temperaturnim odstupanjima i kvarenju može pomoći u otklanjanju slabih tačaka i preduzimanju preventivnih akcija, kao i izbegavanju lošeg planiranja.
Fokus na odstupanja u procesu mogao bi u velikoj meri smanjiti gubitke.
Gospodin Verina je naglasio da tehnologija u izolaciji nije rešenje, već da se mora kombinovati sa organizacionim promenama.
„Da bi se suočile sa savremenim izazovima hladnog lanca, farmaceutske kompanije moraju da pređu sa zatvorenih operacija i reaktivnih pristupa na uvid u realnom vremenu i kontinuiranu orkestraciju. Oni moraju ukloniti stare barijere kako bi poboljšali upravljanje podacima u svakoj fazi lanca snabdevanja“, objasnio je on.
Prema rečima gospodina Kovača, industrija mora da ide kako bi obezbedila nesmetan protok podataka. Ovo je prepreka za primenu AI. U ovom trenutku njegovo obećanje ostaje u velikoj meri neuhvatljivo, jer zahteva ogromne količine podataka, a fragmentirana industrija nije mnogo napredovala u razmeni podataka.
Međutim, bilo je pojedinačnih napora kompanija poput njegove da iskoriste sopstvene podatke pomoću veštačke inteligencije za prediktivnu analitiku, a pojavile su se platforme koje nude analitiku rizika zasnovanu na veštačkoj inteligenciji, dodao je on. Ipak, da bi se oslobodio potencijal veštačke inteligencije, podaci moraju slobodnije da teče između partnera u lancu snabdevanja.
izvor&foto: theloadstar.com
