Распределение вакцины против COVID-19: решение проблем с данными

Распространение вакцины от COVID-19 — это логистическая головоломка, которая зависит от хрупкой структуры химиков, специалистов по обработке данных, водителей-грузовиков, медицинских работников, дистрибьюторов, департаментов здравоохранения штатов и политиков. Если хотя бы одна из этих частей конструкции окажется несбалансированной, вся башня распределения вакцин может рухнуть.

Федеральное управление по лекарственным средствам США (FDA) разрешил две вакцинации на основании полученных данных от обширных клинических испытаний и от производителей, которые были признаны безопасными для распространения и использования в соответствии с разрешениями на экстренное использование (EUA). Однако ограничения поставок и другие насущные проблемы усугубили логистические сложности и способствовали медленное внедрение и неполная поставка доз.

Учитывая, что в США, по прогнозам, потребуется 600 миллионов доз вакцины, а спрос в настоящее время превышает предложение, усилия по вакцинации такого масштаба сопряжены с рисками и проблемами, связанными с сквозным управлением распределением вакцин.

Информация о данных, полученная в такой динамичной, постоянно развивающейся среде, может повлиять на информация, полученная руководителями цепочек поставокособенно по мере того, как разработки вакцин колеблются. Таким образом, 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 вакцин против COVID-19, находящихся в стадии разработки, требуют двух доз, а это означает, что существует необходимость примерно 15 миллиардов глобальных доз. По мере возникновения сложных специализированных сетей распределения и логистики вакцин возникают и соответствующие проблемы в цепочке поставок:

Потребность в сырье: Увеличение количества дефицитного и востребованного сырья, такого как хирургический песок, необходимый для изготовления флаконов с вакцинами, привело к модели распределения нескольких доз и недостижению цели по производству вакцины в 2020 году.
Температурные ограничения: Например, Вакцина от Pfizer необходимо поддерживать температуру -70° по Цельсию, что требует использования специальных контейнеров, наполненных сухим льдом, или морозильников, которые потенциально могут увеличить грузоподъемность.
Требования к единице: Минимум Требования к поставке заказа на единицу вакцины для этого могут потребоваться гибкие модели пунктов выдачи лекарств.
Срок годности вакцины: Вакцины должны быть распределены в течение 20 дней с момента получения и требуют пополнения сухого льда, а это означает, что поставщикам, возможно, придется обратиться к местным подрядчикам для временного хранения.
Компоненты: Вспомогательные компоненты для уколов, такие как шприцы, стеклянные флаконы, перчатки и спиртовые салфетки, в некоторых регионах по-прежнему сталкиваются с дисбалансом спроса и предложения.
Транспорт: Вакцину необходимо безопасно и надежно транспортировать и доставлять во многие места. логистикой нужно 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 способствовать оптимизации потоков продукции.
Устойчивость ресурсов и отходов: Холодное хранение, использованная упаковка и флаконы, а также другие ресурсы должны эффективно управляться, чтобы смягчить потенциальные проблемы с энергопотреблением и управлением отходами, которые могут негативно повлиять на окружающую среду.

Изучите последние тенденции в аналитике данных! Программа последипломного образования в программе Data AnalyticsИзучите программу

Умные технологии, наука о данных и аналитика помогают усилиям

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

Создание устойчивых, гибких и адаптивных подходов к постоянным потокам новых и разнообразных данных гарантирует, что такие инициативы, как видимость в реальном времени, управление рисками, прогнозирование спроса, соблюдение требований и сотрудничество с партнерами, могут расширить и оптимизировать эти монументальные усилия.

Проблемы с данными должны быть преобразованы в решения, которые устранят пробелы и соединят точки 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 координируют процессы сбора, хранения, передачи, обработки, стандартизации и обмена данными в реальном времени. Это может помочь решить важнейшие проблемы распространения вакцины, такие как определение как, где, и какие типы данных необходимо собирать, чтобы удовлетворить требования к распространению и использовать их на уровне актива, единицы, этикетки и упаковки.

Овладейте наукой о данных и разблокируйте роли высшего уровня с помощью магистерской программы Data ScientistНачните обучение

Глобальные усилия по распространению вакцин продолжаются

Безопасное и эффективное распространение вакцинации против COVID-19 может быть достигнуто только с помощью оптимизированных, гибких, совместных и масштабируемых моделей обслуживания и сетей цепочек поставок — подвиг, основанный на науке о данных и аналитике.

Джейсон Келли, руководитель отдела блокчейн-сервисов IBM, описывает препятствия в логистике и распределении как «самую большую головоломку с данными в нашей жизни». Но при эффективном применении науки о данных, передовой аналитики и других новых технологий эту загадку можно реально решить, поскольку глобальные усилия по сдерживанию пандемии продолжаются.

Во второй части этой серии мы рассмотрим, как можно использовать науку о данных при распределении вакцин. Кроме того, посетите курсы Simplilearn по науке о данных, чтобы получить дополнительную информацию о возможностях карьерного роста и разработках в области науки о данных и расширенной аналитики.