Modélisation et optimisation de chaînes logistiques de l'industrie pharmaceutique

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Modélisation et optimisation de chaînes logistiques de l'industrie pharmaceutique

Auteur(s) : Catherine AZZARO-PANTEL

Date de publication : 10 septembre 2015 | Read in english

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RÉSUMÉ

Le concept de chaîne logistique a reçu un intérêt croissant dans la communauté du Génie des Procédés dans la dernière décennie. Cet article discute de son application à l'industrie pharmaceutique. Une attention spécifique est portée à la modélisation et à l'optimisation des trois phases clés du cycle de vie d'un médicament innovant, à savoir la gestion du «pipeline» de développement du produit, la planification de la capacité de production et enfin la gestion de la chaîne logistique proprement dite. Une analyse des travaux publiés dans ce domaine est réalisée avec une identification de possibles verrous et la suggestion de perspectives de recherche.

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AUTEUR(S)

  • Catherine AZZARO-PANTEL : Professeur des Universités INP ENSIACET - Université de Toulouse, Laboratoire de Génie Chimique UMR CNRS 5503 INP ENSIACET, Toulouse, France

 INTRODUCTION

La dynamique d'innovation d'une entreprise peut s'apprécier à travers le cycle de vie de ses produits. Classiquement, le cycle de vie d'un produit comprend les phases de développement, de lancement, de croissance, de maturité et s'achève par une étape de déclin. Les particularités de ces étapes dépendent du secteur d'application dans lequel l'entreprise est en compétition. Quel que soit le domaine, les étapes sont réalisées par un certain nombre de groupes fonctionnels au sein de l'entreprise incluant la R&D, la fabrication et les réseaux de distribution, dans le respect de normes liées à l'environnement, la sécurité et la qualité des produits élaborés. Les choix de ces entités sont guidés, entre autres, par des décisions impliquant l'affectation de dépenses d'investissement, la rentabilité économique, des stratégies de marketing, la gestion du portefeuille de produits et de technologies, des décisions de conception de chaînes logistiques incluant la fabrication et la structure du réseau de distribution et la sélection de partenaires stratégiques.

La complexité de cet environnement provient notamment du fait que ces décisions stratégiques doivent engager des unités fonctionnelles multiples et intégrer les niveaux tactiques et opérationnels de la gestion du portefeuille complet de produits. Ces décisions doivent être également prises dans un environnement riche d'incertitudes tant externes et internes : les pressions et incertitudes externes comprennent par exemple la demande en produits, la fixation des prix, l'entrée de concurrents sur le marché, les pouvoirs de négociation des fournisseurs et des acheteurs, la dynamique économique globale, alors que les incertitudes internes résultent notamment de problèmes techniques imprévus, de dérives de production dues à la variation de qualité des matières premières, de risques d'échec des activités de R&D

Cet aspect se rencontre particulièrement dans l'industrie pharmaceutique qui est le support d'application de cet article. Dans ce contexte, l'apport des nouvelles technologies de l'information dans le système d´information de l'entreprise constitue un atout pour déployer des outils d'aide à la décision, incluant des modèles, des outils de simulation et d'optimisation prenant en compte les interdépendances entre les différentes unités fonctionnelles et l'intégration nécessaire entre les niveaux de décision. Cet article présente les caractéristiques du cycle de vie d'un médicament et les problématiques décisionnelles auxquelles est confrontée une entreprise du secteur pharmaceutique. Il fait le point sur les méthodes de résolution de la gestion du portefeuille de nouveaux produits et de la chaîne logistique pharmaceutique. Il identifie les verrous qui restent à lever pour l'intégration des différents niveaux....

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MOTS-CLÉS

Chaîne logistique   |   développement de nouveaux produits   |   planification de la production   |   modélisation   |   optimisation

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-pha1050

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