Распределение вакцины от COVID-19: решение проблем с данными

Распространение вакцины от COVID-19 — это логистическая головоломка, которая балансирует на тонкой структуре химиков, специалистов по обработке данных, водителей грузовых автомобилей, медицинских работников, дистрибьюторов, государственных департаментов здравоохранения и политиков. Если хотя бы один из этих элементов в структуре будет разбалансирован, вся башня распределения вакцин может рухнуть.

Федеральное управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) санкционировал две вакцинации на основе полученных данных из обширных клинических испытаний и производителей, которые были признаны безопасными для распространения и использования в соответствии с разрешениями на экстренное использование (EUA). Однако ограничения поставок и другие неотложные проблемы усугубили логистические сложности и способствовали медленное внедрение и неполная поставка доз.

Учитывая, что в США прогнозируется потребность в 600 миллионах доз вакцины, а спрос в настоящее время превышает предложение, вакцинация такого масштаба сопряжена с рисками и проблемами, связанными с управлением распределением вакцин на всех этапах.

Анализ данных, полученных в такой динамичной, постоянно развивающейся среде, может повлиять на информация, полученная руководителями цепочки поставокособенно в связи с колебаниями в разработке вакцин. Поэтому наука о данных и аналитика являются жизненно важными факторами в решении проблем в цепочке поставок и логистике, а также способствуют оптимизации распределения и минимизации отходов вакцинации.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Проблемы цепочки поставок и логистики

Большинство разрабатываемых вакцин от COVID-19 требуют двух доз, что означает необходимость около 15 миллиардов доз в мире. По мере возникновения сложных специализированных сетей распределения вакцин и логистики возникают и соответствующие проблемы в цепочке поставок:

Потребность в сырье: Масштабирование дефицитного, но востребованного сырья, такого как хирургический песок, необходимый для флаконов с вакцинами, привело к появлению модели многодозового распределения и невыполнению целевого показателя по производству вакцин в 2020 году.
Температурные ограничения: Например, Вакцина Pfizer необходимо поддерживать температуру -70°C, для чего требуются специальные контейнеры или морозильники, заполненные сухим льдом, что может потенциально увеличить грузоподъемность.
Требования к блоку: Минимум Требования к отгрузке заказа на вакцину которые могут потребовать гибких моделей мест выдачи.
Срок годности вакцины: Вакцины должны быть распределены в течение 20 дней с момента получения и требуют пополнения запасов сухого льда, поэтому поставщикам может потребоваться прибегнуть к услугам местных подрядчиков для временного хранения.
Компоненты: Вспомогательные компоненты для введения инъекций, такие как шприцы, стеклянные флаконы, перчатки и спиртовые салфетки, по-прежнему сталкиваются с диспропорцией спроса и предложения в некоторых регионах.
Транспорт: Вакцину необходимо безопасно и надежно транспортировать и доставлять в многочисленные места, а также логистикой необходимо управлять для всего: от местных и национальных поставок до увеличения трафика в морских портах и аэропортах.
Мониторинг вакцинации: Вакцину необходимо постоянно контролировать на протяжении всего ее жизненного цикла, чтобы поддерживать ее целостность, температурную стабильность и оптимизировать потоки продукции.
Устойчивое использование ресурсов и отходов: Необходимо эффективно управлять холодильными складами, использованной упаковкой и флаконами, а также другими ресурсами, чтобы смягчить потенциальные проблемы с энергосбережением и утилизацией отходов, которые могут оказать негативное воздействие на окружающую среду.

Узнайте последние тенденции в области аналитики данных!Программа последипломного образования в области аналитики данныхИзучить программу

Умные технологии, наука о данных и аналитика помогают в этом начинании

Интеллектуальные технологии, включая искусственный интеллект, машинное обучение (МО), Интернет вещей, периферийные технологии, блокчейн и облако, могут помочь в этом начинании, поскольку организации цепочки поставок готовят и реализуют стратегии распространения вакцин.

Внедрение устойчивых, гибких и адаптивных подходов к постоянным потокам новых и разнообразных данных гарантирует, что такие инициативы, как прозрачность в режиме реального времени, управление рисками, прогнозирование спроса, соответствие требованиям и сотрудничество с партнерами, смогут дополнить и оптимизировать эти колоссальные усилия.

Проблемы с данными необходимо трансформировать в решения, которые устранят пробелы и соединят точки на всех этапах жизненного цикла цепочки поставок от производителей, дистрибьюторов, поставщиков и потребителей.

Наука о данных и надежная аналитика являются средствами оптимизации цепочки поставок и оптимизации логистического распределения, поскольку организации цепочки поставок организуют процессы для сбора, хранения, передачи, обработки, стандартизации и обмена данными в режиме реального времени. Это может помочь решить критические проблемы распределения вакцин, такие как определение как, где, и какие типы данных следует собирать для соответствия требованиям дистрибуции и обеспечения их использования на уровнях активов, единиц, этикеток и упаковок.

Станьте специалистом по обработке данных с реальным опытомПрограмма магистратуры по обработке данныхИзучить программу

Продолжается глобальная кампания по распространению вакцины

Безопасное и эффективное распространение вакцины от COVID-19 может быть достигнуто только с помощью оптимизированных, гибких, совместных и масштабируемых моделей обслуживания и сетей цепочек поставок — достижение, основанное на науке о данных и аналитике.

Джейсон Келли, руководитель отдела блокчейн-сервисов IBM, описывает логистические и распределительные препятствия как «крупнейшую головоломку с данными в нашей жизни». Но при эффективном применении науки о данных, передовой аналитики и других новых технологий это головоломка, которую вполне можно решить, пока продолжаются глобальные усилия по сдерживанию пандемии.

Во второй части этой серии мы рассмотрим, как можно использовать науку о данных при распределении вакцин. Также ознакомьтесь с курсами по науке о данных Simplilearn для получения дополнительной информации о возможностях карьерного роста и разработках в области науки о данных и продвинутой аналитики.