Article de référence | Réf : PHA1050 v1

Conclusion
Modélisation et optimisation de chaînes logistiques de l'industrie pharmaceutique

Auteur(s) : Catherine AZZARO-PANTEL

Date de publication : 10 sept. 2015

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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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DOI (Digital Object Identifier)

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


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5. Conclusion

Cet article a présenté les différentes problématiques autour de la chaîne logistique pour les industries pharmaceutiques et mis en évidence les outils et méthodes qui permettent de la modéliser. Les enjeux de recherche se situent autour de la modélisation multi-échelle et multi-acteur prenant en compte l'incertitude multi-niveau nécessitant des outils de modélisation, simulation et d'optimisation multi-objectif robuste.

Leur importance est grandissante dans la mesure où le portefeuille de produits se diversifiera fortement avec l'apport des nanotechnologies, des cellules souches, de la régénération de tissus, par exemple. Beaucoup de nouveaux traitements et dispositifs utilisés pour les délivrer impliqueront ainsi des processus de fabrication et de distribution plus complexes que les unités de production chimiques conventionnelles. Par ailleurs, les procédés de fabrication spécifiques, forts consommateurs en eau et énergie, devront être adaptés pour réduire l'empreinte environnementale.

Tous les éléments évoqués consacrent l'ingénierie virtuelle  pour accélérer la validation de nouveaux processus et la reconfiguration rapide des lignes de fabrication existantes pour différents produits. Des procédés intensifiés, flexibles, et des composants miniaturisés et modulaires qui pourront rapidement être connectés ou déconnectés, en seront des briques essentielles. Cela doit permettre à l'industrie pharmaceutique de créer des chaînes d'approvisionnement pour différents types de produits et marchés, de gérer des retournements soudains de la demande comme les étapes associées à la licence évolutive et de réduire les coûts de fabrication.

Les modèles développés aux différents niveaux de la chaîne devront donc être interopérables et des approches ontologiques ont déjà été proposées dans le domaine pharmaceutique ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - LEBRET (T.), GIULIANO (F.), SORIA (J.-C.), NEUZILLET (Y.) -   La vie d'une molécule, des essais à l'enregistrement : spécificité de l'oncologie.  -  Progrès en Urologie, 20 : Supplement 1, Pages S1-S4 (2010).

  • (2) - Pharma 2020 -   La chaîne d'approvisionnement du futur : Quelle voie prendrez-vous ?  -  (page consultée le 20 mars 2015) http://www.pwc.com/pharma2020

  • (3) - GRABOWSKI (H.G.), VERNON (J.), DiMASI (J.A.) -   Returns on research and development for 1990s new drug introductions.  -  PharmacoEconomics, 20, p. 11-29 (2002).

  • (4) - DiMASI (J.A.), HANSEN (R.W.), GRABOWSKI (H.G.), LASAGNA (L.) -   Cost of innovation in the pharmaceutical industry.  -  J. Health Econ., 10, p. 107-142 (1991).

  • (5) - IMS INSTITUTE FOR HEALTHCARE INFORMATICS -   Global outlook for medicines Through  -  (2018) http://www.imshealth.com

  • ...

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