Control Predictivo Aplicado a la Gestión de Stocks en Farmacia Hospitalaria: un Enfoque Orientado a la Minimización del Riesgo - J.M. Maestre; A. Zafra Cabeza; M.I. Fernández García; B. Isla Tejera; J.R. del Prado; E.F. Camacho (Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI)
Resumen: La gestión de stock es una de las principales tareas que lleva a cabo el Servicio de Farmacia de un hospital. Se trata de un problema complejo que requiere establecer un equilibrio entre criterios de optimización diferentes y, a veces, contrapuestos. La complejidad del problema se ve incrementada debido a la incorporación de restricciones tales como retrasos en las entregas de los medicamentos o variabilidad en la demanda. En este trabajo proponemos aplicar el control predictivo basado en modelo (MPC) al problema de gestión de stock de un Servicio de Farmacia desde una perspectiva de minimización del riesgo. Las acciones de mitigación se llevan a cabo con el objetivo de reducir el impacto de los posibles riesgos que pueden ocurrir. Por lo tanto, se añaden al problema inicial nuevas variables de decisión. Dado que estas variables pueden ser booleanas, el problema se formula como un problema de programación cuadrática mixto-entero. Finalmente, la metodología propuesta es utilizada en simulación utilizando datos procedentes de un hospital real. Abstract: Inventory management is one of the main tasks that the pharmacy department has to carry out in a hospital. It is a complex problem that requires to establish a tradeoff between different and contradictory optimization criteria. The complexity of the problem is increased by the constrains that naturally arise in stock management problems such as variable delays or stochastic demands. In this work we propose to apply model predictive control (CPBM) to the pharmacy department inventory management problem from a risk mitigation perspective. Mitigation actions are executed to reduce the impact of the possible risks that may occur. Hence, new decision variables are added to the initial problem. Given that these variables may be boolean, the problem is formulated as a mixed integer quadratic programming. The proposed methodology is put to test in simulations based on data proceeding from a real hospital. Palabras clave: Control Predictivo, Sistemas de gestión, Evaluación de riesgos, Sistemas estocásticos, Impacto social de la automática, Keywords: Model Predictive Control, Management systems, Risk evaluation, Stochastic system, social impact of automation