Introducción
A medida que los riesgos de la cadena de suministro se intensifican con el auge de las terapias celulares y genéticas y otros medicamentos complejos, innovaciones como el modelado virtual con tecnologías digitales presentan nuevas oportunidades para optimizar los envíos de estas delicadas terapias biológicas.
La tecnología de simulación y el seguimiento de datos en tiempo real prometen nuevos conocimientos, desde el análisis de rutas de envío con patrones climáticos históricos hasta estimaciones fiables del impacto en la sostenibilidad, útiles para comparar diferentes opciones de embalaje. Sin embargo, el éxito de la tecnología de modelado digital y el análisis predictivo depende de la colaboración de datos entre los actores del ecosistema —incluidos los proveedores de logística, las compañías farmacéuticas y los proveedores de embalaje— para optimizar al máximo la realización de cada envío de ciencias de la vida.
Este breve documento técnico examinará las fuerzas que impulsan los ecosistemas de modelado digital, mostrará ejemplos de éxitos de modelado digital en otras industrias y analizará los puntos críticos de la actual cadena de frío de envíos farmacéuticos que la tecnología de modelado digital podría aliviar potencialmente.
Tres impulsores clave de los ecosistemas digitales
Probablemente haya visto cada vez más referencias a la tecnología de modelado digital. A primera vista, la idea es relativamente simple. Como su nombre indica, se trata de modelos virtuales de objetos físicos o grupos de objetos en una red. Dado que los objetos digitales son más fáciles de manipular, la tecnología de modelado digital puede utilizarse para pruebas, simulación, monitorización, mantenimiento y muchas otras tareas prácticas.
Una confluencia de factores puede atribuirse al aumento del interés en la tecnología digital en todas las industrias.
- Sensores ubicuos
Las señales generadas por sensores ahora están en todas partes gracias a la conectividad edge, la digitalización y las tecnologías del IoT. Ya sea mediante el uso de sensores de tráfico que optimizan el flujo de vehículos o mediante máquinas que "hablan" en las fábricas, los sensores capturan y emiten flujos de datos para medir la posición, la presión, la temperatura, la fuerza, la vibración, la humedad, la carga piezoeléctrica y las propiedades de los fluidos.
Implicaciones para el modelado digital: Los sensores permiten la captura de series temporales de datos del mundo real sumamente detallados que posibilitan un modelado mucho más realista que los datos limitados que se utilizan actualmente en el diseño asistido por computadora (CAD). - El continuo ascenso de la nube
La nube pública, privada e híbrida actúa como un potente unificador, captando señales basadas en sensores desde cualquier punto del planeta y eliminando los silos en las cadenas de suministro empresariales y los sistemas dispares de los que dependen. Estos incluyen sistemas de gestión de almacenes, sistemas de gestión de transporte, sistemas de gestión del ciclo de vida del producto, sistemas de ejecución de fabricación y sistemas CRM. La nube impulsa la integración, ya que permite construir capas digitales de esta información sobre una base común.
Implicaciones para el modelado digital: La nube ofrece una escalabilidad infinita, lo que permite que los modelos digitales se expandan y gestionen cantidades crecientes de datos sin necesidad de invertir en infraestructura adicional. La nube también facilita un mayor acceso desde cualquier lugar, así como una mejor monitorización y análisis en tiempo real, dos capacidades cruciales a medida que la computación se traslada al borde de las redes. - Tecnologías de grandes datos
Las tecnologías de ingestión de datos y procesamiento ultrarrápido necesarias para generar información a partir de la avalancha de nuevas señales digitales ya están ampliamente disponibles. En conjunto, estas tecnologías pueden eliminar la fragmentación de la cadena de suministro acumulada durante las últimas cuatro décadas.
Implicaciones para el modelado digital: Las tecnologías de big data están impulsando una mayor precisión basada en la ingesta de más datos, mejores capacidades predictivas basadas en la identificación de patrones y tendencias, y ahorros en todo el sistema basados en la capacidad de simular y probar diferentes escenarios.
La tecnología de modelado digital impulsa otras industrias
Varias industrias han impulsado la evolución de la tecnología de modelado digital en los últimos 30 años, comenzando con el software de diseño asistido por computadora (CAD) y fabricación asistida por computadora (CAM). Con la mayor y más económica disponibilidad de sensores del IoT, la nube y las tecnologías de big data, las barreras para el modelado, la simulación y la integración digitales están desapareciendo rápidamente. Esto es especialmente cierto en lo que respecta al modelado y la simulación de series temporales. Es en este ámbito en particular (la simulación a nivel de sistema para predecir posibles resultados) donde la tecnología de modelado digital puede ofrecer ventajas significativas sobre los modelos actuales.
En la aviación,
Por ejemplo, la tecnología de modelado digital permite realizar predicciones futuras del rendimiento del avión simulando eventos futuros, como el clima o el desgaste, en una aplicación digital del motor y las alas del avión.
En Energías Renovables,
Un parque eólico puede crear una réplica digital para determinar cómo los ángulos y la velocidad del viento afectan las alas de sus turbinas. También pueden proyectar a partir de datos históricos de generación de energía para predecir cuánta energía generará el parque en el próximo trimestre o año.
En la gestión del agua,
Las empresas han introducido soluciones de modelado digital para ayudar a las empresas de servicios públicos y plantas de tratamiento con presupuestos ajustados a modelar procesos complejos para buscar eficiencias. Impulsados por redes neuronales artificiales, estos modelos digitales han permitido a las empresas de servicios públicos de todo el mundo reducir el consumo de energía entre un 10 % y un 30 % y disminuir drásticamente la cantidad de nitrógeno y fósforo que utilizan a diario.
Acelerando la cadena de frío farmacéutica con tecnología de modelado digital
La tecnología digital promete revolucionar la cadena de frío farmacéutica, ofreciendo interesantes posibilidades para optimizar procesos, mejorar la visibilidad de los envíos y facilitar la toma de decisiones proactiva. Así es como el modelado digital puede transformar la cadena de frío:
Optimización de la logística compleja
Las capacidades digitales permiten el modelado virtual de líneas de producción, rutas de envío y disponibilidad de contenedores, lo que facilita una planificación precisa y adaptativa para trasladar de manera eficiente los medicamentos desde los fabricantes hasta los pacientes, reduciendo posibles demoras y garantizando una planificación fluida y más precisa.
Mejorar el conocimiento de la red
Al integrar datos de todos los actores de la cadena de frío farmacéutica, el modelado digital elimina inconsistencias e ineficiencias. Con acceso a procedimientos operativos estándar (POE) actualizados, información sobre las rutas de envío y disponibilidad de contenedores, cada parte interesada opera con información precisa.
Aprovechar las tendencias históricas
La tecnología de modelado digital facilita el análisis de datos históricos, lo que ayuda a identificar los sitios óptimos para el estacionamiento de contenedores y a optimizar los tiempos de respuesta. Este enfoque proactivo garantiza que los contenedores estén siempre en el lugar correcto en el momento oportuno.
Monitoreo de envíos en tiempo real
Con el monitoreo de envíos en tiempo real y capacidades de inteligencia artificial predictiva, la tecnología de modelado digital permite a las partes interesadas anticipar y abordar posibles desviaciones antes de que ocurran, lo que garantiza que las cargas útiles permanezcan protegidas durante todo el envío.
Impulsando la colaboración proactiva
Su capacidad para proporcionar datos precisos distingue a la tecnología de modelado digital, lo que permite a las partes interesadas tomar decisiones informadas. Al mismo tiempo, la integración del análisis predictivo identifica rutas óptimas y rutas de envío basadas en patrones históricos, lo que mejora la eficiencia general y garantiza que los medicamentos vitales lleguen a los pacientes cuando y donde los necesitan.
Conectando con el círculo virtuoso
Para los proveedores de servicios logísticos, las tecnologías de modelado digital pueden predecir los resultados de reservar o no reservar en un puerto o ruta aérea en particular, considerando patrones históricos. Hoy en día, estas decisiones se basan vagamente en la experiencia y en pequeños conjuntos de datos. No existe una base verdaderamente sistemática para las decisiones. Es aquí donde se aplicará gran parte de esta información.
En la práctica, se posibilita un ciclo virtuoso de mejoras y beneficios cuando los datos de rendimiento real de todos los actores del ecosistema alimentan los modelos virtuales de la cadena de frío. Estos beneficios incluyen:
- Mayor eficiencia operativa
- Mayor reutilización de contenedores
- Mejores resultados para los pacientes
- Mejor calidad y cumplimiento
- Mayor precisión basada en la optimización de contenedores para casos de uso de productos y rutas de envío
A medida que la tecnología evoluciona y los gerentes farmacéuticos plantean preguntas que no pueden abordar fácilmente con las soluciones actuales, los modelos arquitectónicos surgen rápidamente para responderlas. Por estas y muchas otras razones, las tecnologías de modelado digital se han descrito, con razón, como «una transición imparable del mercado». Es una transición que todos los actores de la cadena de frío farmacéutica deberían emprender.
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