PRELOGFAR (fase II)

De la logística tradicional al modelo inteligente

En un contexto sanitario en constante evolución, donde la puntualidad y eficiencia en la distribución de medicamentos resultan esenciales, el proyecto PRELOGFAR II se posiciona como un caso de éxito en la aplicación de tecnología avanzada al servicio de la logística farmacéutica.

Esta segunda fase del proyecto ha consolidado la transformación digital de los procesos de reparto a farmacias, integrando soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA), digitalización en movilidad y trazabilidad inteligente de activos logísticos.

El proyecto, financiado a través de la línea de ayudas de apoyo a las AEI del Ministerio de Industria y Turismo (MINTUR) y liderado por el clúster Innovasturias y la Cooperativa Farmacéutica Asturiana (COFAS), se ha desarrollado con la colaboración de Smartech Cluster como clúster tractor del ecosistema de innovación, el soporte tecnológico de Schumpit, empresa experta en inteligencia artificial y tratamiento de datos, y Okutek, enfocada en el desarrollo de soluciones embebidas y software a medida.

Juntos, han logrado sentar las bases de una logística predictiva y adaptativa que responde a las necesidades reales del sector farmacéutico.

Más allá de la digitalización: anticipación y eficiencia

El punto de partida de PRELOGFAR II fue el éxito alcanzado en la primera fase del proyecto, centrada en la digitalización de los procesos de entrega de medicamentos desde el almacén central de COFAS hasta las farmacias.

En esta nueva etapa, el consorcio ha ido un paso más allá: no solo se han captado y tratado los datos derivados de estas entregas, sino que se han generado modelos predictivos que permiten planificar rutas de reparto más eficientes, sostenibles y adaptadas a la demanda específica de cada punto de venta.

Rutas inteligentes: eficiencia adaptada al contexto

Uno de los principales retos afrontados por el equipo ha sido transformar el tradicional sistema de rutas estáticas en un modelo de rutas inteligentes y adaptativas. Históricamente, los repartos se planificaban en función de la cercanía geográfica y la secuencia fija de paradas.

Sin embargo, el nuevo enfoque, desarrollado a partir del algoritmo diseñado por Schumpit, introduce variables clave como la demanda estimada, los horarios de cierre de las farmacias, el tráfico urbano o la recurrencia de pedidos.

El resultado son rutas optimizadas que no solo reducen los tiempos de entrega, sino que priorizan aquellas farmacias con mayor carga de trabajo o urgencias sanitarias.

El modelo predictivo desarrollado ha demostrado en pruebas de campo una mejora media del 18% en eficiencia temporal respecto a las rutas tradicionales, y un 12% adicional cuando se introducen criterios de recurrencia.

Estas cifras provienen de pilotos realizados sobre seis rutas de COFAS seleccionadas por su diversidad: desde entornos completamente urbanos en Oviedo hasta tramos mixtos en Avilés, e incluso rutas interprovinciales en carretera. Esta variedad ha permitido validar la eficacia del sistema en distintos escenarios operativos.

Trazabilidad total de cubetas: control y sostenibilidad

En paralelo a la optimización de rutas, uno de los logros más relevantes de PRELOGFAR II ha sido la implantación de un sistema completo de trazabilidad de cubetas. Las cubetas, utilizadas para transportar los pedidos a farmacias, representan un recurso logístico crítico cuya pérdida o deterioro supone un coste directo para la operativa y un problema desde el punto de vista medioambiental.

Gracias al trabajo conjunto entre COFAS y Okutek, se ha desarrollado una funcionalidad específica dentro de las PDAs de los conductores para escanear, registrar y controlar cada cubeta en cada punto del proceso.

El sistema, integrado con SAP, permite conocer en todo momento dónde está cada cubeta, cuándo fue entregada, cuándo se recogió, en qué farmacia se encuentra y si se ha declarado perdida. Los estados de la cubeta (asignada, en farmacia, recogida, en almacén, perdida) se actualizan de forma automática y se visualizan en tiempo real. Esta trazabilidad no solo facilita la gestión interna, sino que garantiza el cumplimiento de la normativa SIGRE, que considera las cubetas como un residuo que debe ser correctamente gestionado.

PDA inteligentes: el nuevo asistente del repartidor

El desarrollo tecnológico llevado a cabo por Okutek también ha incluido mejoras en la usabilidad de las PDAs, dotándolas de nuevas funcionalidades para la captura de datos en movilidad.

Entre ellas se encuentran un sistema de mensajería entre empresa y repartidor, un módulo para registrar incidencias y entregas demoradas, y la incorporación de códigos de barras para agilizar los procesos de escaneo. Todo esto se ha diseñado pensando en la robustez, la eficiencia y la integración total con los sistemas de COFAS.

Algoritmos al servicio del dato

Por su parte, Schumpit ha sido la responsable de entrenar, validar y desplegar los modelos predictivos. Utilizando técnicas de Machine Learning como K-Nearest Neighbor y SVM, han creado un sistema capaz de anticipar la demanda interfarmacias y prever cuáles serán los medicamentos más solicitados en cada zona y franja horaria.

 Estos modelos se entrenan a partir de los datos recogidos en la fase I y enriquecidos mediante «data augmentation», generando un entorno de predicción que se ejecuta en una arquitectura dockerizada, separada de los servidores de COFAS, para evitar impactos en su operativa diaria.

La estructura del proyecto ha sido coordinada por Innovasturias, que ha liderado la gestión técnica y económica y Smartech Cluster, por su parte, ha sido el responsable de la divulgación del proyecto.

Un modelo replicable para el futuro de la distribución

En conjunto, PRELOGFAR II no sólo representa un hito en la modernización de la logística farmacéutica, sino que establece un modelo replicable a otros sectores con necesidades similares.

La aplicación de IA, la digitalización de la recogida de datos en tiempo real y la trazabilidad avanzada de activos logísticos se alinean con las tendencias más punteras de la Industria 4.0, al tiempo que mejoran la calidad del servicio sanitario y optimizan recursos clave. 

El proyecto ha contado con un presupuesto de 140.599€ y una subvención de 100.603€.