複雑な計算への依存をやめて業務上不可欠な決定を下す

4G Clinical の 治験薬供給予測 では、動的に更新される既存の患者さまの需要とダイヤルで有効になるバッファ レベルを組み合わせることで、実施施設と保管デポの合計需要を計算します。

システムは実施施設ごとの需要を表示するので完全に透過になります。 また、実施施設ごとのトリガーレベルは明確なので、実施施設で現在利用可能な在庫がそのキット数を下回ると、出荷要請がトリガーされることがわかります。 そして、長めの時間枠で登録グループごとに出荷の規模と頻度を管理できます。その場合も実施施設ごとに表示されるので、実施施設の次回の出荷について正確な規模がわかります。

需要計画を複合レベルに集約する

現在の供給ツールの制限事項を考えると、CSP は主として研究レベルに焦点を当てているため、時間経過に伴う需要の調整に費やす時間はほとんどないか、またはまったくありません。 化合物レベルへの集約は、特に何人もの CSP が同じ医薬品を使用して試験を管理する場合に適切な意思決定を下すうえで重要です。

結論: エンドツーエンドの治験薬供給計画は事業の成功に不可欠であり、CSP が入手可能な情報に基づいて予測できるツールが必要であり、そのツールによって初期実現性計画、調査開始の 1〜3年前から調査完了に至るまでの判断が可能になります。