Мы находимся в середине одной из самых разрушительных пандемий в истории человечества, поэтому кажется очень своевременным поговорить о цепочке поставок вакцин. Вакцины существуют уже 200 лет, и во всем мире есть множество примеров того, как вакцины спасают жизни. Тем не менее, было несколько препятствий в цепочке поставок, которые препятствовали бесперебойной поставке вакцин. Итак, имея дело с нынешней пандемией, давайте сделаем шаг назад и разберемся в этих сложностях цепочки поставок.

Поскольку первая часть цепочки поставок вакцин, которая включает в себя исследования, эксперименты, испытания на людях и получение одобрения, завершена, давайте перенесем наше внимание на следующую часть цепочки поставок вакцин — производство. Это начинается с обеспечения достаточных мощностей, выделенных для производства доз вакцины. Несколько хорошо оснащенных агентств работают над производством одобренных вакцин.

Следующим звеном цепочки поставок является размещение и распределение. Производимые вакцины являются скоропортящимися продуктами с ограниченным сроком хранения и требуют идеальной температуры от двух до восьми градусов по Цельсию. Решения, касающиеся упаковки, шприцев и игл, должны приниматься синхронно. Обсуждения системы многократных доз и подписание соглашения с государственными органами и поставщиками медицинских услуг жизненно важны, прежде чем она будет передана конечному потребителю.

Самая большая проблема после тестирования и одобрения — это доведение вакцины до населения и обеспечение того, чтобы она вводилась всем без каких-либо проблем. В Индии первую дозу вакцины получили менее 10% населения, тогда как в США первую дозу вакцины получили около 30% населения.

1. Автоматические проверки качества для улучшения SCM

Логистические центры проводят ручную проверку качества на наличие повреждений при транспортировке контейнеров или упаковок с лекарствами или вакцинами. Расширение применения искусственного интеллекта и машинного обучения в отрасли SCM расширило масштабы автоматизации проверок качества в жизненном цикле цепочки поставок.

Автоматизированный анализ дефектов промышленного оборудования возможен с использованием методов машинного обучения. Автоматизированный анализ может проверять наличие повреждений при производстве вакцин и вакцин с помощью распознавания изображений. Преимущество этих мощных автоматизированных проверок качества приводит к снижению вероятности доставки дефектных или неисправных вакцин и оборудования соответствующим клиентам.

2. Оптимизация производственного планирования

В большинстве стран есть предприятия, предназначенные и специализирующиеся на производстве определенных вакцин против определенных заболеваний. Предположим, что любое из этих предприятий инвестирует только в производство вакцины от COVID-19. В этом случае они, возможно, не смогут использовать те же ресурсы в будущем, когда потребность в вакцинах против COVID-19 значительно снизится. Следовательно, государственное финансирование необходимо частным производителям для решения этой задачи.

Машинное обучение может сыграть эффективную роль в оптимизации сложных производственных планов. С уже имеющимися производственными данными и обучением эффективным алгоритмам. Модели и методы машинного обучения могут быть применены для получения оптимального решения, при котором вся страна может быть вакцинирована таким образом, который поможет выявить и свести к минимуму неэффективность и потери.

3.Управление складом

Управление складом и запасами, а также эффективное планирование в управлении цепочками поставок (SCM) имеют аналогичные функции. Обладая последней информацией о спросе и предложении компании-производителя вакцин, машинное обучение имеет широкие возможности для максимизации усилий по вакцинации каждого человека с наименьшими затратами.

Машинное обучение с его моделями, методами и функциями прогнозирования также может решить проблемы дефицита и затоваривания и повысить эффективность управления складом.

4. Уменьшение количества ошибок в прогнозах

Необходимо обрабатывать большие наборы данных и получать информацию для наилучшего курса действий. Это очень важно, особенно для эффективного Vaccine-SCM. Машинное обучение работает как надежный аналитический инструмент и помогает компаниям, занимающимся цепочками поставок вакцин, обрабатывать большие массивы данных. Помимо этого, машинное обучение в цепочке поставок вакцин также гарантирует, что полученные данные будут иметь большое разнообразие и масштабируемость. Это достигается с помощью телематики, приложений IoT, интеллектуальных транспортных систем и других аналогичных мощных технологий, которые позволяют компаниям, производящим вакцины, получать гораздо более точные сведения и помогают им делать точные прогнозы.

Меньшие шаги могут привести к более значительным изменениям, которые могут оказать огромное влияние. Вот как машинное обучение при внедрении на более мелких этапах вакцино-SCM может помочь в достижении цели «вакцинации для каждого человека».

Поиск

Проблемы, связанные с поиском поставщиков, такие как обещание доставки и поиск заказов, являются основными областями, в которых наука о данных и машинное обучение могут применяться в SCM.

  1. Доставка обещает
    Миллионы людей ежедневно нуждаются в вакцинах по всему миру. Вакцинные центры, созданные по всему миру, должны получить информацию о предполагаемой дате доставки, как только станет известна потребность в конкретном регионе/районе. Алгоритм в бэкенде будет вычислять дату на основе многих существующих данных, в том числе:
  • Расстояние между вакцинным центром и центром производства/производства вакцин
  • Уровни запасов вакцин в центрах производства/производства

2. Поиск поставщиков
Всякий раз, когда размещается заказ (после того, как центр изготовит первоначальный набор доз, они должны сделать заказ снова, поскольку вакцины имеют короткий срок годности и уникальные температуры хранения ), тогда системам управления цепочками поставок необходимо определить следующее:

  • Какой центр производства вакцин является оптимальным для выполнения заказов от центров вакцинации
  • Подобрать подходящего перевозчика при минимальных затратах на транспортировку и соблюдении сроков доставки

Транспорт

Транспорт — еще одна область SCM, где можно успешно применять методы науки о данных.

Многие другие области SCM можно оптимизировать с помощью машинного обучения, что поможет эффективно распространять вакцины по всему миру.

Повышение эффективности цепочки поставок вакцин играет решающую роль в ускорении процесса распределения вакцин по всему миру. Решение проблем SCM-волатильности и прогнозирования спроса стало проще благодаря использованию методов машинного обучения. Однако, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами машинного обучения, правительствам и отраслям цепочки поставок необходимо инвестировать в машинное обучение и связанные с ним технологии, чтобы вакцинировать каждого человека во всем мире в нужное время.

Первоначально опубликовано на https://www.latentview.com 29 апреля 2021 г.