Publicación: Modelo integral para la evaluación y optimización del desempeño logístico en la cadena de suministro de medicamentos mediante simulación, indicadores de control de inventarios y lineamientos técnicos de implementación
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Resumen en español
La gestión ineficiente de inventarios en cadenas de suministro farmacéuticas constituye una de las problemáticas más críticas del sector salud en Colombia, generando simultáneamente quiebres de stock —que afectan la continuidad de los tratamientos— y vencimientos de medicamentos, con impacto económico significativo. Vidal (2010) señala que la gestión de inventarios en productos de vida limitada requiere políticas que equilibren el riesgo de desabastecimiento y el costo del exceso, situación especialmente relevante en el contexto farmacéutico. El desarrollo de este modelo integral se plantea para la evaluación y optimización del desempeño logístico en las cadenas de suministro de medicamentos, para esto se adoptan indicadores claves de desempeño, la estructuración de una guía técnica de implementación y la verificación de interoperabilidad entre los diferentes actores a través de un modelo computacional. La investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo aplicado, combinando la revisión sistémica de la literatura mediante la metodología PRISMA (Moher et al., 2009) con la validación practica del modelo. Como aporte de la aplicación, se utilizó la herramienta de Python – Streamlit para la simulación del comportamiento de una cadena de suministro a través de variables como la demanda (formulación médica), gestión de inventarios, autorizaciones por las entidades de pago, reservas y dispensación de medicamentos. El modelo se basa en la gestión por los actores a través de eventos que se interconectan en una unidad de procesamiento central. Permitiendo así evaluar escenarios operativos críticos relacionados con fluctuación de la demanda, interrupciones en el abastecimiento y variaciones en los tiempos de entrega. Los resultados obtenidos logran demostrar que la integración entre los diferentes actores y el modelo basado en eventos a través de analítica y trazabilidad de los datos fortalece la toma de decisiones logísticas, lo que contribuye a la reducción de riesgos de desabastecimiento o sobre inventario. Finalmente, se presenta una guía técnica de implementación y una herramienta funcional de simulación orientada a apoyar la gestión logística de IPS, EPS y operadores farmacéuticos del sector salud colombiano.
Resumen en inglés
Inefficient inventory management in pharmaceutical supply chains constitutes one of the most critical challenges within the Colombian healthcare sector, simultaneously generating stockouts—which affect the continuity of medical treatments—and medication expirations, resulting in significant economic impacts. Vidal (2010) states that inventory management for products with limited shelf life requires policies that balance the risk of shortages with the costs associated with excess inventory, a situation that is particularly relevant in the pharmaceutical context. The development of this integrated model is aimed at evaluating and optimizing logistics performance in pharmaceutical supply chains. To achieve this, key performance indicators (KPIs), a technical implementation guide, and a computational model for verifying interoperability among the different stakeholders are incorporated. The research follows an applied qualitative approach, combining a systematic literature review based on the PRISMA methodology (Moher et al., 2009) with the practical validation of the proposed model. As a practical contribution, a Python–Streamlit tool was developed to simulate the behavior of a pharmaceutical supply chain through variables such as demand (medical prescriptions), inventory management, payer authorization processes, reservations, and medication dispensing. The model is based on stakeholder interactions through interconnected events within a central processing unit, enabling the evaluation of critical operational scenarios related to demand fluctuations, supply disruptions, and variations in lead times. The results demonstrate that the integration of different stakeholders and the event-based model, supported by data analytics and traceability, strengthens logistics decision-making and contributes to reducing the risks of stockouts and overstocking. Finally, a technical implementation guide and a functional simulation tool are presented to support logistics management for healthcare providers (IPS), health insurance entities (EPS), and pharmaceutical operators within the Colombian healthcare sector.