Los datos no estructurados no solo son un inconveniente, sino la raíz de las vulnerabilidades críticas de la cadena de suministro, que socavan la eficiencia, la fiabilidad y la resiliencia. Este artículo pone de manifiesto los peligros ocultos de los datos no estructurados en las cadenas de suministro modernas, sus consecuencias para la industria biotecnológica y el papel fundamental de las plataformas de gestión del conocimiento.
El saboteador silencioso de las cadenas de suministro
Las cadenas de suministro eficientes permiten a las empresas optimizar la productividad y adelantarse a las tendencias cambiantes del mercado. ¿Qué sucede cuando las operaciones críticas se basan en datos inestables? Los datos no estructurados crean lagunas y discrepancias en la información, que repercuten en toda la cadena de suministro. Esto puede dar lugar a:
- Previsiones de mercado poco fiables y una asignación errónea de los recursos: la incoherencia y las lagunas en los datos provocan análisis predictivos sesgados, lo que dificulta la toma de decisiones estratégicas, los ajustes proactivos del inventario y la optimización de la producción.
- Comunicación fragmentada entre las partes interesadas e interrupciones operativas: las discrepancias en los datos ponen en riesgo el ajuste de toda la cadena de suministro, lo que provoca mala coordinación, mayores riesgos de interrupción y retrasos costosos.
- Trazabilidad deficiente y mayores riesgos de incumplimiento: los formatos de datos no estandarizados provocan incoherencias en los registros documentales, lo que puede dar lugar a problemas de seguridad, retiradas de productos y sanciones legales importantes que socavan la reputación y el impacto en el mercado.
Aunque los datos no estructurados son un problema universal, sus consecuencias son mucho más graves en cadenas de suministro complejas.
Los datos no estructurados amplifican las vulnerabilidades de la cadena de suministro de biotecnología
En las cadenas de suministro biotecnológicas, sus complejidades singulares amplifican el impacto de los datos no estructurados, lo que pone en peligro la administración de los tratamientos, la seguridad de los pacientes y la integridad de las líneas terapéuticas que cambian vidas.
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Amplia volatilidad del mercado y la demanda. Los picos impredecibles en la demanda de vacunas, productos biológicos y otros tratamientos terapéuticos exigen flexibilidad en la cadena de suministro, lo que afecta a la producción y los plazos de entrega. |
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Impacto de los datos no estructurados:
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Ejemplo de la vida real: La demanda mundial de vacunas contra la COVID-19 provocó una expansión sin precedentes de los bioprocesos, lo que creó tensiones en las cadenas de suministro con problemas de disponibilidad y retrasos en las entregas. |
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Abastecimiento y escasez de ingredientes farmacéuticos activos (API). La inestabilidad geopolítica y los cambios normativos a nivel mundial agravan los retos de abastecimiento de API, lo que aumenta el riesgo de escasez y afecta a la producción. |
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Impacto de los datos no estructurados:
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Ejemplo de la vida real: La reciente Ley de Bioseguridad de Estados Unidos, que restringe la colaboración con determinadas empresas chinas hasta 2032, insta a las empresas biotecnológicas estadounidenses a identificar rápidamente proveedores nacionales de API para evitar costosas interrupciones en las cadenas de suministro. |
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Interdependencias y falta de comunicación entre las partes interesadas. La coordinación ineficaz entre las partes interesadas puede provocar retrasos en la producción y la aprobación de terapias, lo que pone en peligro el suministro puntual de tratamientos que cambian la vida de los pacientes que los necesitan. |
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Impacto de los datos no estructurados:
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Ejemplo de la vida real: En Canadá, la coordinación fragmentada entre los organismos reguladores, las agencias de evaluación sanitaria y las organizaciones de financiación ha provocado retrasos críticos, negando a los pacientes con cáncer el acceso oportuno a tratamientos que pueden salvarles la vida |
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Logística de la cadena de frío de alto riesgo e incumplimientos. Los sistemas de seguimiento imprecisos o poco fiables en cadenas de frío complejas pueden comprometer la integridad, la seguridad y la conformidad de los envíos sensibles a la temperatura. |
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Impacto de los datos no estructurados:
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Ejemplo real: En 2022, la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido informó de que el desperdicio de vacunas supuso un coste de 5,7 millones de libras esterlinas para el Servicio Nacional de Salud, y que el 50 % de las pérdidas notificadas se debió a incumplimientos de la cadena de frío |
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Panorama normativo complejo y directrices cambiantes. Las directrices normativas en constante evolución crean complejidades en la presentación de informes que pueden interrumpir las operaciones de la cadena de suministro, retrasar las aprobaciones de productos y afectar a los plazos de entrada en el mercado. |
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Impacto de los datos no estructurados:
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Ejemplo real: El Reglamento sobre ensayos clínicos (CTR) de la UE de 2022 instó a las empresas biotecnológicas a adaptarse rápidamente a los nuevos procesos de presentación y normas de cumplimiento para evitar retrasos en las solicitudes de ensayos clínicos. |
El efecto combinado de estos retos afecta a las operaciones diarias y reduce la resiliencia general de la cadena de suministro biotecnológica. Al implementar estrategias sólidas de gestión de datos, las empresas pueden reforzar su cadena de suministro para afrontar mejor estos retos y aumentar su eficiencia.
Las ventajas de las plataformas de gestión de datos
Las cadenas de suministro eficientes se basan en datos estructurados y fiables. Implementar plataformas de gestión del conocimiento eficaces permite a las empresas transformar la información dispersa y desestructurada en un potente recurso que agiliza la toma de decisiones, impulsa las operaciones y mitiga riesgos. Con las soluciones de gestión de datos adecuadas, las organizaciones se benefician de:
- Información personalizada para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro: mediante un análisis exhaustivo de la cadena de suministro, las empresas pueden identificar los puntos débiles de su cadena de abastecimiento, encontrar alternativas para las materias primas o los proveedores en riesgo y mitigar los riesgos de interrupción.
Mediante la implementación de un modelo de referencia para las operaciones de la cadena de suministro (SCOR), el equipo de desarrollo técnico farmacéutico y cadena de suministro clínico de Roche logró una mejora del 95 % en la puntualidad de las entregas y una reducción del 50 % en los plazos de entrega de los kits de productos terminados fabricados bajo pedido, lo que supuso un aumento significativo de la eficiencia y la fiabilidad de las operaciones de suministro clínico.
- Recopilación de datos en tiempo real para mejorar la trazabilidad: mediante la integración de sistemas de recopilación de datos en tiempo real, las empresas pueden promover la supervisión continua de cadenas de suministro complejas, lo que garantiza un seguimiento preciso y minimiza las interrupciones.
- Comunicación simplificada para optimizar la colaboración: al adoptar un sistema basado en la nube, las empresas pueden fomentar el intercambio seguro de datos entre departamentos internos y con socios externos, lo que optimiza la colaboración y las operaciones.
En sus esfuerzos de transformación digital, Novartis se asoció con Amazon Web Services para desarrollar una plataforma de datos multinube que facilita el intercambio de datos, la colaboración y la eficiencia operativa en diversas funciones empresariales, incluidas las cadenas de suministro y las compras.
- Funciones de búsqueda avanzadas para simplificar la recuperación de datos: la integración de herramientas de búsqueda personalizadas y técnicas de indexación en las plataformas de gestión de datos simplifica la recuperación de datos para generar informes, registros de auditoría y presentaciones reglamentarias sin problemas.
Al adoptar un sistema de gestión del conocimiento personalizado, una organización de tecnología sanitaria transformó décadas de datos no estructurados en un activo estratégico, reduciendo los tiempos de recuperación de datos de horas a apenas minutos.
Para la industria biotecnológica, la adopción de soluciones avanzadas de gestión de datos va más allá de la eficiencia operativa: se trata de fortalecer líneas terapéuticas que cambian vidas. Los procesos de datos eficientes permiten a las empresas biotecnológicas mitigar los riesgos de escasez mediante la identificación de materiales y proveedores en riesgo, al tiempo que optimizan de forma proactiva el inventario basándose en previsiones de mercado fiables. Gracias a la trazabilidad en tiempo real, los intercambios basados en la nube y la simplificación de las presentaciones reglamentarias, la gestión de datos es una piedra angular de la industria biotecnológica, ya que protege los materiales sensibles a lo largo de complejos procesos para hacer llegar los tratamientos a los pacientes con mayor rapidez.
Como líder internacional en logística química, Rinchem ha combinado sistemas de recopilación de datos en tiempo real con datos normativos catalogados por personas para garantizar la visibilidad y el cumplimiento normativo 24 horas al día, 7 días a la semana, en toda su cadena de suministro global.
Ignorar los riesgos relacionados con los datos ya no es posible
En el panorama actual, impulsado por los datos, ignorar los retos que plantean los datos no estructurados ha dejado de ser viable. Quienes adoptan estrategias sólidas de gestión del conocimiento posicionan a sus organizaciones no solo para mitigar las vulnerabilidades, sino también para abrir nuevas oportunidades de excelencia operativa. Al implementar una plataforma de gestión de datos adaptada a su cadena de suministro biotecnológica, puede transformar los riesgos subyacentes de la información en un factor clave para alcanzar la eficiencia, el liderazgo en el mercado y los avances que cambian vidas.
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