{"id":1327,"date":"2018-09-25T13:10:27","date_gmt":"2018-09-25T13:10:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/"},"modified":"2022-08-01T15:04:30","modified_gmt":"2022-08-01T15:04:30","slug":"caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/","title":{"rendered":"Caso pr\u00e1ctico de aplicaci\u00f3n de Data Mining: Empresa de farmacia."},"content":{"rendered":"<p>oy queremos compartir con vosotros un <strong>caso de \u00e9xito<\/strong> que realizamos para un <strong>Operador Log\u00edstico l\u00edder en el sector farmac\u00e9utico.<\/strong><\/p>\n<p>Para meternos en harina las caracter\u00edsticas principales eran las siguientes:<\/p>\n<p>&#8211; Certificado bajo normatica GDP\/GMP<\/p>\n<p>&#8211; 20.000m<sup>2<\/sup> y 4 plantas (Altura 30 m)<\/p>\n<p>&#8211; Inversi\u00f3n de 33 millones de Francos Suizos<\/p>\n<p>&#8211; Suministro desde f\u00e1brica o almac\u00e9n de proveedores<\/p>\n<p>&#8211; +6.000 clientes finales<\/p>\n<p>&#8211; Almac\u00e9n autom\u00e1tico : 6.000 pallets y 66.000 cajas<\/p>\n<p>&#8211; Cadencia de entrada 100 pallets \/d\u00eda<\/p>\n<p>&#8211; Cadencia de salida 2.500 l\u00edneas de pedido \/d\u00eda<\/p>\n<p>&#8211; Traspasos internos 1.000 l\u00edneas de pedido \/d\u00eda<\/p>\n<p>En este proyecto desarrollado por LIS-Solutions, uno de los principales objetivos era analizar la cadena de fr\u00edo: Exist\u00edan vacunas antibi\u00f3ticas en rango de -20\u00baC +8\u00baC y todo lo que saliera de ese rango mermaba la calidad del medicamento o vacuna, adem\u00e1s, se dispon\u00edan cubetas que garantizaban el rango de temperatura durante 24h.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5bd7e3cc1\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 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ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/#Solucion_con_Mineria_de_datos\" title=\"Soluci\u00f3n con Miner\u00eda de datos:\">Soluci\u00f3n con Miner\u00eda de datos:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/#Proceso_Data_Mining\" title=\"Proceso Data Mining.\">Proceso Data Mining.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/#%C2%A1Una_mala_gestion_de_las_prioridades_de_los_pedidos_y_una_alta_burocracia_desarrollada_fuera_del_almacen_de_frio_eran_factores_determinantes_para_el_fallo_en_la_cadena_de_frio\" title=\"\u00a1Una mala gesti\u00f3n de las prioridades de los pedidos y una alta burocracia desarrollada fuera del almac\u00e9n de fr\u00edo eran factores determinantes para el fallo en la cadena de fr\u00edo!\">\u00a1Una mala gesti\u00f3n de las prioridades de los pedidos y una alta burocracia desarrollada fuera del almac\u00e9n de fr\u00edo eran factores determinantes para el fallo en la cadena de fr\u00edo!<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/caso-practico-de-aplicacion-de-data-mining-empresa-de-farmacia\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Problematica_%E2%80%9CSe_desconoce_la_fiabilidad_de_la_cadena_de_frio%E2%80%9D\"><\/span>Problem\u00e1tica: \u00a0\u201cSe desconoce la fiabilidad de la cadena de fr\u00edo\u201d.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se necesita conocer el origen de las roturas y el posible impacto que genera en los clientes, con el fin de poder reclamar el producto en el menor tiempo posible, es decir, <strong>garantizar la trazabilidad.<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Solucion_con_Mineria_de_datos\"><\/span><strong>Soluci\u00f3n con Miner\u00eda de datos:<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dada la complejidad del an\u00e1lisis y la cantidad de variables que intervienen (+100) en la problem\u00e1tica, se decide realizar un estudio con t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos para reducir las variables que intervienen.<\/p>\n<p>Se define p\u00e9rdida de cadena de fr\u00edo como todo aquel movimiento que saliendo del almac\u00e9n de fr\u00edo supera las 24 horas antes de la expedici\u00f3n.<\/p>\n<p>Podemos ver c\u00f3mo gracias a t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos sencillas, podemos reducir el problema, centr\u00e1ndonos en variables como la prioridad, el d\u00eda de la semana, o el operario.<\/p>\n<p><strong>\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Proceso_Data_Mining\"><\/span>Proceso Data Mining.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se desarroll\u00f3 un sistema de nodos que permiti\u00f3 automatizar la uni\u00f3n y limpieza de m\u00e1s 180 excels.<\/p>\n<p>Gracias a diferentes algoritmos de miner\u00eda de datos se detectan las variables que intervienen en el problema de la rotura de la cadena de frio, y mediante \u201cmachine learning\u201d, se cre\u00f3 un proceso de inteligencia que aprendiendo del hist\u00f3rico, al recibir nuevos datos, identifica posibles puntos de rotura.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%A1Una_mala_gestion_de_las_prioridades_de_los_pedidos_y_una_alta_burocracia_desarrollada_fuera_del_almacen_de_frio_eran_factores_determinantes_para_el_fallo_en_la_cadena_de_frio\"><\/span>\u00a1Una mala gesti\u00f3n de las prioridades de los pedidos y una alta burocracia desarrollada fuera del almac\u00e9n de fr\u00edo eran factores determinantes para el fallo en la cadena de fr\u00edo!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><i>\u00a0\u201cGracias a la suma de algoritmos de miner\u00eda de datos y herramientas de visualizaci\u00f3n (Business Intelligence) conseguimos mantener un proceso cr\u00edtico controlado. Evitando errores que podr\u00edan ser fatales para nuestra empresa.\u201d\u00a0<\/i><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>oy queremos compartir con vosotros un caso de \u00e9xito que realizamos para un Operador Log\u00edstico l\u00edder en el sector farmac\u00e9utico. 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