Forwarded from Dmitriy Krasilov at LAMACON
Моделирование в фармацевтике: кейс ГЕРОФАРМ
Сегодня хочу поделиться проектом в новой для моей команды отрасли – фарме. Мы разработали оптимизационную модель производственного цикла для одного из лидеров российской фарминдустрии – компании ГЕРОФАРМ.
Так как от своевременного выпуска на рынок определенных жизненно необходимых препаратов зависит лекарственная безопасность России, планирование производства в фармацевтике должно быть не только точным, но и быстрым. Эту задачу мы решали на проекте, и в результате время среднесрочного планирования удалось сократить с нескольких недель до нескольких дней.
Модель дает рекомендации по оптимальной загрузке производственных ресурсов для максимизации прибыли компании по приоритетной готовой продукции. В общем, результаты классные. А теперь самое интересное: как это было.
Не зря есть такое выражение: «Точно, как в аптеке». В производстве лекарств действительно очень много нюансов, которые необходимо в точности соблюсти. Это касается и проверок качества, которые есть на каждом переделе производства, и необходимости серийного учета от субстанции до партии, и сложных рецептур, где еще и могут быть взаимозаменяемые компоненты. Производственный цикл долгий (до 8 недель) и многопередельный (13 переделов). Ну, вы поняли))
Пожалуй, архитектурно это одна из самых сложных и больших моделей в нашей практике. Вернее, она даже не одна: понадобилось две модели, которые комплиментарно решают задачи клиента, работая на среднесрочном и краткосрочном горизонтах планирования. Сейчас ГЕРОФАРМ развивает собственный центр экспертизы для дальнейшей работы с математическим двойником.
🔗 Вообще подумал, что задача оптимизации производства стала актуальна для многих бизнесов из-за сложностей с закупкой оборудования для новых производственных линий. А когда расширение производства – это ощутимый CAPEX + время, есть резон подумать о более эффективной загрузке имеющихся мощностей. Проект с ГЕРОФАРМ – как раз пример такой оптимизации.
#кейсы
Сегодня хочу поделиться проектом в новой для моей команды отрасли – фарме. Мы разработали оптимизационную модель производственного цикла для одного из лидеров российской фарминдустрии – компании ГЕРОФАРМ.
Так как от своевременного выпуска на рынок определенных жизненно необходимых препаратов зависит лекарственная безопасность России, планирование производства в фармацевтике должно быть не только точным, но и быстрым. Эту задачу мы решали на проекте, и в результате время среднесрочного планирования удалось сократить с нескольких недель до нескольких дней.
Модель дает рекомендации по оптимальной загрузке производственных ресурсов для максимизации прибыли компании по приоритетной готовой продукции. В общем, результаты классные. А теперь самое интересное: как это было.
Не зря есть такое выражение: «Точно, как в аптеке». В производстве лекарств действительно очень много нюансов, которые необходимо в точности соблюсти. Это касается и проверок качества, которые есть на каждом переделе производства, и необходимости серийного учета от субстанции до партии, и сложных рецептур, где еще и могут быть взаимозаменяемые компоненты. Производственный цикл долгий (до 8 недель) и многопередельный (13 переделов). Ну, вы поняли))
Пожалуй, архитектурно это одна из самых сложных и больших моделей в нашей практике. Вернее, она даже не одна: понадобилось две модели, которые комплиментарно решают задачи клиента, работая на среднесрочном и краткосрочном горизонтах планирования. Сейчас ГЕРОФАРМ развивает собственный центр экспертизы для дальнейшей работы с математическим двойником.
🔗 Вообще подумал, что задача оптимизации производства стала актуальна для многих бизнесов из-за сложностей с закупкой оборудования для новых производственных линий. А когда расширение производства – это ощутимый CAPEX + время, есть резон подумать о более эффективной загрузке имеющихся мощностей. Проект с ГЕРОФАРМ – как раз пример такой оптимизации.
#кейсы
Remedium.ru
ГЕРОФАРМ оптимизирует производство лекарств с помощью математического двойника
Нововведение позволило ГЕРОФАРМ определить максимальную возможную валовую прибыль с учетом всех имеющихся ограничений, а также сократить время среднесрочного планирования с нескольких недель до нескольких дней.