Optimizing Perishable Pharmaceutical Supply Chains

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Main Author: Carvalho, Carolina Alexandra Pauseiro Bule de
Publication Date: 2023
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/110514
Summary: Trabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Optimizing Perishable Pharmaceutical Supply ChainsOtimização de Cadeias de Abastecimento Farmacêuticas PerecíveisCadeia de Abastecimento FarmacêuticaPlaneamento e Desenho da RedeOtimizaçãoProgramação Linear Inteira Mista (MILP)Perecibilidade de ProdutosPharmaceutical Supply ChainNetwork DesignOptimizationMixed-integer Linear Programming (MILP)Product PerishabilityTrabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e TecnologiaA indústria farmacêutica desempenha um papel vital na sociedade, fornecendo medicamentos essenciais e melhorando a qualidade de vida das pessoas. Além disso, é responsável por garantir que os medicamentos são fornecidos no momento e local correto e na quantidade ideal. No entanto, esta indústria tem vindo a enfrentar pressões decorrentes da mudança de paradigmas e da evolução das tendências e preocupações da sociedade. As cadeias de abastecimento farmacêuticas distinguem-se das outras cadeias de abastecimento pelas suas características únicas, uma vez que os medicamentos são produtos críticos. Mesmo a mais pequena perturbação numa cadeia de abastecimento farmacêutica pode conduzir a crises graves, como evidenciado pela recente pandemia COVID-19. Tendo em conta estes desafios, a otimização das cadeia de abastecimento farmacêuticas surgiu como um promissor campo de investigação. Este trabalho apresenta um modelo matemático que otimiza uma rede de uma cadeia de abastecimento farmacêutica de quatro níveis. Partindo da literatura existente, o modelo proposto considera o período de vida útil dos produtos, múltiplos produtos, múltiplas condições de armazenamento, e diferentes padrões de procura entre as faixas etárias da população. O modelo incorpora duas funções objetivo: a minimização do custo total e a minimização do número de encomendas em atraso. O modelo proposto baseia-se na programação MILP e integra decisões relacionadas com a integração de instalações na rede, inventário, produção e distribuição, considerando a perecibilidade dos produtos. Para testar e analisar a eficácia do modelo, é efetuado um caso de estudo sobre a distribuição de vacinas contra a COVID-19, o que permite uma avaliação exaustiva e uma visão valiosa das implicações práticas do modelo.The pharmaceutical industry plays a vital social role by providing essential medicines and improving the quality of life for individuals. It is responsible for ensuring that medicines are supplied at the right time, place, and quantity. However, the industry faces pressures from shifting paradigms and evolving social trends and concerns. Pharmaceutical supply chains are distinguished from other supply chains by its unique characteristics, since medicines are critical products. Even the slightest disruption in a pharmaceutical supply chain can lead to severe crises, as highlighted by the recent COVID-19 pandemic. In light of these challenges, pharmaceutical supply chain optimization has emerged as a promising field of research. This work presents a mathematical model that optimizes the network design of a four-level pharmaceutical supply chain. Departing from existing literature, the proposed model considers the shelf life of products,multiple products and storage conditions, and different demand patterns among age groups in the population. The model incorporates two objective functions: minimizing the total cost and minimizing the number of backorders. The proposed model is based on mixed-integer linear programming and integrates decisions related to facility integration in the network, inventories, productions, and distributions, considering the perishability of products. A case study on the distribution of COVID-19 vaccines is conducted to test and analyze the effectiveness of the proposed model, allowing a comprehensive evaluation and valuable insights into the model’s practical implications.2023-07-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/110514https://hdl.handle.net/10316/110514TID:203399510engCarvalho, Carolina Alexandra Pauseiro Bule deinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2023-11-23T23:02:12Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/110514Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:02:30.216725Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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