GSK a déterminé une réduction possible de 20 % des dépenses d’investissement pour le renouvellement de son usine de fabrication biopharmaceutique à Parme, en Italie, en utilisant la modélisation par simulation. Pour l’analyse, la planification et l’aide à la décision sur le projet, GSK a travaillé avec Decision Lab, une entreprise primée d’applications technologiques.
Cardinal Health, une société de distribution et de logistique pharmaceutique d’un milliard de dollars, gère plusieurs produits pharmaceutiques de marque et génériques, ainsi que des produits sans ordonnance, des articles de santé et de beauté et sa propre marque privée. Brian Heath, Directeur des Analyses avancées chez Cardinal Health, également utilisateur expérimenté des logiciels AnyLogic, a eu recours à la modélisation basée sur des agents pour résoudre divers problèmes de l’entreprise, économisant ainsi plus de 3 millions de $ chaque année.
La neuropathie périphérique est une pathologie causée par une glycémie chroniquement élevée et le diabète. Il conduit à la faiblesse, l'engourdissement, et la douleur dans les mains, les pieds et d'autres parties du corps. Environ 60% de toutes les personnes atteintes de diabète finissent par développer cette maladie.
GlaxoSmithKline (GSK) était la sixième plus grande société pharmaceutique au monde en 2014. L'entreprise lançait un nouveau produit vaccinal sur un nouveau marché qui avait besoin d'un réseau de distribution différent de ce qu'elle avait auparavant. Par conséquent, l'entreprise devait concevoir une nouvelle chaîne d'approvisionnement et aligner les processus de fabrication avec elle.
Cell therapy is a fast-growing industry with many unique and complicated manufacturing processes. One stem cell producer wanted to develop the product without expensive and life-endangering delays. To do this, they contracted two consultants to create a digital twin for maximizing clean room utilization and identifying bottlenecks.
Decision Lab et les National Health Services en Angleterre ont collaboré sur un projet de création d'un jumeau numérique hospitalier. L'outil aiderait le NHS Foundation Trust à comprendre les processus dans deux de ses hôpitaux en Angleterre, à optimiser leurs opérations, à améliorer l'expérience des patients et à mieux allouer les ressources, telles que les lits et le personnel médical. Pour créer ce jumeau numérique, l'équipe de développement a tiré parti des capacités logicielles d'AnyLogic et a construit un modèle de simulation complexe.
Saudi Arabia's healthcare system was changing, and authorities needed to find a new solution to manage their primary healthcare centers. Using AnyLogic, Lean Business Services created a simulation model to better plan and manage hospital and healthcare capacity. As a result, Lean optimized the healthcare system, improving how resources were used and making patient visits more comfortable.
Un patient atteint d’une maladie mentale grave et persistante (MMGP) est habituellement défini comme une personne à qui a été diagnostiqué une schizophrénie, des troubles bipolaires ou une dépression clinique. Ce groupe représente environ 1,7 % de la population aux États-Unis.
L’Indiana University Health Arnett Hospital, un centre hospitalier avec un service de consultations externes multi-spécialités, présentait de mauvaises statistiques car le nombre de désistements de patients (ceux qui ne se présentent aux rendez-vous prévus) a augmenté spectaculairement pour atteindre 30%. Cela était principalement dû au fait que les horaires de la clinique étaient décidés en fonction des préférences individuelles du personnel médical, entraînant de nombreuses variations en matière d’horaires.
Une société pharmaceutique souhaitait lancer un nouveau traitement médical, qui aurait permis aux services d’urgences d’améliorer leurs performances opérationnelles, en matière d’efficacité et de temps. Afin d’évaluer l’impact de son nouveau traitement sur des opérations dans des services d’urgences, le client a fait appel à la société de conseils Sterling Simulation, afin de mener une simulation pharmaceutique.