Las cadenas de suministro de cualquier industria se pusieron a prueba durante la pandemia y el sector farmacéutico no fue la excepción. Para Sanofi, la disrupción se generó debido a las regulaciones y los clientes finales.
- Enrique Schleske, Director de Cadena de Suministro en Sanofi, indicó que si bien la empresa no cuenta con un sistema de gestión de riesgos para su supply chain, tienen procesos alrededor de ese principio.
Además, dijo, están potenciando el uso de los gemelos digitales para hacer simulaciones de forma que puedan prevenir escenarios que perturben la producción de los medicamentos o vacunas que se realizan en México.
Inversión en tecnología inmersiva
“Hay un grupo global que está desarrollando los gemelos digitales para hacer simulaciones y también están empleando la inteligencia artificial para adelantarnos a ese fenómeno”, comentó el directivo.
La farmacéutica implementó inteligencia artificial en su planta de Cuautitlán, Estado de México.
El desarrollo de este gemelo digital, digital twin en inglés, forma parte de la inversión de cerca de tres mil 500 millones de pesos que la farmacéutica francesa ha hecho en los últimos cinco años en México para su infraestructura, tanto en la planta de Cuautitlán como en la de Ocoyoacac, ambas en el Estado de México.
María Pardo, Directora de los sitios de manufactura de vacunas de Sanofi México, detalló que además esta tecnología se emplea para capacitar al personal en todo el proceso productivo que se realiza en la planta de vacunas de Cuautitlán.
El sitio de Cuautitlán destaca por su innovación en tecnología automatizada para el monitoreo y control de parámetros críticos de producción. El entrenamiento en biológicos a través de realidad virtual permite adquirir habilidades y competencias en procesos de formulación y llenado de viales antes de la producción”.
María Pardo, Directora de los sitios de manufactura de vacunas de Sanofi México
La especialista indicó que el entrenamiento inmersivo 360° con inteligencia artificial se hace en la representación digital twin de la planta, lo cual facilita el monitoreo remoto y mejora la productividad y el mantenimiento del lugar.
Los gemelos digitales también sirven para el entrenamiento del personal.
“El digital twin para nuestros entrenamientos implica una capacitación inmersiva. Escaneamos la planta de Cuautitlán al 100%, esto ayuda mucho al conocimiento del proceso productivo y de las instalaciones para que los operadores sepan el funcionamiento de todos los equipos”, destacó.
En el complejo industrial, la compañía produce más de 200 millones de unidades de medicamentos y vacunas, 85% de las cuales son para consumo nacional y 15% para exportación a Latinoamérica y Asia.
¿Qué es un gemelo digital?
El término gemelos digitales, o digital twin, comenzó a usarse desde 2003 por el ingeniero en informática Michael Grieves durante una conferencia en la Universidad de Michigan, en la que abordó el tema de la gestión del ciclo de vida de un producto.
Los gemelos digitales surgieron en la NASA para hacer simulaciones en el espacio.
Sin embargo, tienen su origen en los trabajos que hizo la NASA en la década de 1980, cuando realizó diversas simulaciones de cómo sería el comportamiento de las naves en el espacio para asegurar las misiones e integridad física de los astronautas.
El digital twin es una réplica virtual de un producto, proceso o servicio que simula el comportamiento del homólogo físico. Tiene como objetivo monitorear y analizar su rendimiento, eficacia y reacción ante algunas situaciones.
Puede ser utilizado en cualquier industria y la de logística y cadena de suministro no ha sido la excepción. También el sector salud se ha beneficiado con esta tecnología.
De acuerdo con Mordor Intelligence, el mercado de los gemelos digitales en 2021 fue de 10 mil 270 millones de dólares y se espera que para 2027 logre un valor de 61 mil 450 millones de dólares.
Beneficios de los gemelos digitales:
- Optimización de las operaciones en el homólogo físico.
- Aceleración de la producción.
- Mejorarmiento del rendimiento de los equipos.
- Detección y abordaje de las anomalías de los procesos.
- Supervisación y mejoramiento de las condiciones del homólogo físico.
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