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Dynamic production sequencing to minimize patient delays for compounded medications

Description du projet

Un algorithme pour la production de médicaments personnalisés

Les pharmacies de préparation sont essentielles pour créer des médicaments personnalisés lorsque les options standard ne conviennent pas, souvent en raison d’allergies du patient. Toutefois, ces pharmacies sont confrontées à des difficultés importantes pour gérer efficacement le processus de production. Les différents médicaments nécessitent une manipulation particulière et la prévention de la contamination croisée est cruciale, ce qui entraîne des retards dans la fourniture des traitements aux patients. Compte tenu de l’augmentation de la demande et des exigences légales en matière de délais de livraison, il est essentiel d’optimiser le séquençage de la production. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet CompoundingPharma vise à résoudre ces problèmes en développant un algorithme de contrôle dynamique de la production, à l’aide d’une nouvelle heuristique inspirée de l’équation de Riccati dépendante de l’état. Cette innovation vise à rationaliser les opérations, à réduire les délais et à améliorer l’accès aux médicaments personnalisés.

Objectif

When standard medications are not appropriate for a patient’s needs, e.g. due to their allergies, retail pharmacies must rely on compounding pharmacies to blend raw ingredients and produce a personalized medication to order. Given the growth in demand for personalized medications and the legal mandate in some countries that compel pharmacies to provide such medications to patients, the efficient operation of compounding pharmacies is critical to timely access to medications. However, there are complex operational dynamics when sequencing production driven by differences in medications and the need to prevent cross-contamination that lead to production delays for patients. Inspired by discussions with the management team of a compounding pharmacy, this project aims to improve operational efficiency and reduce delays by developing a dynamic production control algorithm that sequences medication production. The challenge of identifying optimal policies for multi-product production systems in the presence of set-up times has lead researchers to focus on heuristics, however, existing policies do not account for the sequence-dependent set-up times or batch processing in this setting. We propose and evaluate a theory-driven heuristic based on a novel modification of an optimal control engineering technique, known as the State-Dependent Riccati Equation approach. The performance of this heuristic is to be evaluated both theoretically as well as numerically relative to alternative heuristic policies via simulation. This contributes to the operations management and management literature, through the development and analysis of an innovation in production governance, a critical component of the industrial value chain in this setting. Moreover, the proposed algorithm can be modified for use in other complex production settings where optimal policies are intractable, and decision-makers must rely on heuristics.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Coordinateur

IE UNIVERSIDAD
Contribution nette de l'UE
€ 181 152,96
Adresse
CALLE CARDENAL ZUNIGA 12
40003 Segovia
Espagne

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Région
Centro (ES) Castilla y León Segovia
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée