Modelamiento matemático para la reducción de las mermas logísticas en la operación de distribución de medicamentos en una IPS en la ciudad de Bogotá

Las mermas logísticas son un factor clave dentro de las cadenas de suministro de diversos sectores, y el farmacéutico no es la excepción. El mercado de medicamentos en Colombia presenta una alta variabilidad en su portafolio, dado que existen ciertos tipos de medicamentos de muy fácil adquisición, así como también pueden encontrarse algunos con precios muy elevados y disponibilidad limitada, lo que hace que las pérdidas de al menos una unidad puedan verse representadas en millones de pesos. Generalmente, este tipo de medicamentos requieren de un manejo especializado a lo largo de su cadena de abastecimiento, desde el momento en el que son producidos, transportados, almacenados y/o distribuidos. La IPS en la cual se llevó a cabo este proyecto de investigación maneja un portafolio de medicamentos del segundo tipo, es decir, aquellos más propensos a las pérdidas a lo largo de su cadena y cuyas mermas representan costos más elevados. Teniendo en cuenta la información suministrada por la IPS pudo determinarse qué medicamento tiene un mayor impacto sobre las ventas y este fue seleccionado para llevar a cabo el estudio. Este proyecto tiene como objetivo caracterizar y analizar el comportamiento de la cadena de abastecimiento del medicamento seleccionado, con el fin de identificar los eslabones en los que se generan mayores pérdidas y poder reducirlas. Todo esto se llevará a cabo mediante el uso de cadenas de Markov, las cuales son una sucesión de ensayos similares en la cual cada uno tiene el mismo número finito de resultados posibles, y en donde la probabilidad de cada resultado para un ensayo dado depende sólo del resultado del ensayo inmediatamente precedente y no de cualquier resultado previo (Sarabia Viejo, 1996). La representación del comportamiento de la cadena se llevará a cabo mediante un modelo matemático, el cual será comprobado mediante experimentación computacional