Planung der klinischen Lieferkette

Die Planung der klinischen Lieferkette in der Pharmabranche ist ein zunehmend komplexer Prozess. Gekennzeichnet ist dieser durch den Druck der regulatorischen Vorgaben, die für die Markteinführung neuer Arzneimittelkandidaten erforderliche Zeit und die internen Abhängigkeiten von Systemen sowie nicht-klinischer organisatorischer Unterstützung.

Im Mittelpunkt der meisten dieser Organisationen stehen Wissenschaftler, die zu Planungsexperten geworden sind und Microsoft Excel verwenden. Die Daten sind verstreut, unterscheiden sich je nach Studienprotokoll erheblich und sind nicht über verschiedene Standorte oder Auftragshersteller (CMO) hinweg integriert. Da die Dosierung, die Rezeptur und der Zustand der Arzneimittelkandidaten noch im Rahmen der Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten ausgearbeitet werden, ändern sich die Daten ständig und werden nicht durch die für ERP-Systeme erforderlichen Stammdaten-Management Governance-Programme unterstützt.

Planungsprozesse, die auf Programmebene über mehrere Studien hinweg ausgeführt werden und den Beitrag jeder einzelnen Studie zum Programm erfassen, sind unerlässlich, um das Verständnis für die Wirksamkeit und Sicherheit neuer Arzneimittelkandidaten zu maximieren und den Nutzen für künftige Patienten zu optimieren. Dadurch wird die Markteinführung auf eine sichere und qualifizierte Weise beschleunigt.

Die Planung eines jeden Studienprotokolls erfordert Verständnis für:

1. Zweck der Studie
2. Eignung bestimmter Patienten für die Teilnahme
3. Anzahl der Patienten, die in die Studie aufgenommen werden (Zeitpunkt der Aufnahme und Annahmen zur Langlebigkeit)
4. Kombinationen mit anderen Medikamenten
5. Häufigkeit der Verabreichung
6. Dosierung und Darreichungsform
7. Wirksamkeit/Unbedenklichkeit

Die durchgängige (End-to-end) Planung eines klinischen Studienprogramms erfordert von den Unternehmen die Entwicklung eines Zielbetriebsmodells (TOM – Target Operating Model). Das Zielbetriebsmodell beschreibt, wie die komplexe Planung angesichts der noch unbekannte Lieferkette effektiv durchgeführt werden kann. Das Zielbetriebsmodells (TOM) ähnelt im Kern seinem Gegenstück im kommerziellen Bereich (Commercial), enthält jedoch einige differenzierte Überlegungen, die das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage verändern:

• Das Daten-Management erfordert die kontinuierliche Überwachung der sich ständig ändernden Daten. Zu den Best-Practices gehört die Ernennung von Lebenszyklus-Managern, um ein zeitnahes und genaues Daten-Management zu ermöglichen.

• Die Bedarfsplanung (Demand Planning) basiert auf den geplanten Aufnahmeterminen mit der Anzahl der Patienten, Testgruppen und dem Stichprobenumfang innerhalb jeder Testgruppe.

• Die Versorgungsplanung (Supply Planning) erfordert die Ermittlung der Materialverfügbarkeit und, insbesondere bei biologischen Arzneimitteln, der Auswirkungen auf mit dem kommerziellen Bereich (Commercial) gemeinsam genutzten Anlagen sowie eines integrierten Plans mit Auftragsherstellern (CMO).

• Die Distributionsplanung (Distribution Planning) erfordert eine frühzeitige Zusammenarbeit mit 4PLs in Bezug auf Zoll-, Versand- und Logistikbelange, um Änderungen zu vermeiden, die sich auf das Produkt zwischen Depot und Klinik auswirken könnten.

Diese Prozessnuancen erfordern spezifische Funktionen, die von führenden (best-in-breed) Planungssystemen unterstützt werden müssen. Jedes Advanced Planning and Scheduling System (APS) sollte über die folgenden 12 klinischen Planungsfunktionen verfügen:

1. Agile Lifecycle Management (LCM) Prozesse, die die Verwaltung von Lieferketten-Stammdaten umfassen.
2. Programmüberprüfung als Teil des klinischen Sales and Operations Planungsprozesses (S&OP).
3. Abbildung aller Knotenpunkte der Lieferkette in einer einzigen Umgebung, auch wenn die Komponenten der Lieferkette von verschiedenen Instanzen des ERP-Systems bezogen werden.
4. Ein skalierbares Studienkonzept (einschließlich Doppelblindstudie), das skalierbar ist, um die länderspezifischen Zulassungstermine einzuhalten.
5. Berechnete Bedarfskurven auf der Grundlage des Studiendesign.
6. Die Möglichkeit, die Nachfrage zu aktualisieren und somit Nachfragen von internen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zu berücksichtigen.
7. Einbindung der Knotenpunkten derselben Lieferkette aus dem klinischen (Clinical) und kommerziellen (Commercial) Bereich in einer einheitlichen und transparenten Weise.
8. Verwaltung der behördlichen Genehmigungen nach Ländern und Abgleich von Nachfrage und Angebot mit den Genehmigungen der einzelnen Länder.
9. Einbindung von Stabilitätsprotokollen in die Lieferkette.
10. Die Fähigkeit, Vergleichspräparate (Comparators) effektiv zu verwalten.
11. Verwaltung von 3PL- und 4PL.
12. Maßgeschneiderte Key Performance Indicators (KPIs) und Berichte.

Diese Kernfunktionen werden im Folgenden für die verschiedenen Phasen des Zielbetriebsmodells (TOM – Target Operating Model) skizziert und verdeutlichen die Best Practices, die beim Einsatz eines APS-Tools für die klinische Planung zu berücksichtigen sind.

Das Daten-Management ist ein anspruchsvoller und fortlaufender Prozess, der über Jahre hinweg Präzision erfordert, wenn ein Molekül die verschiedenen Phasen der klinischen Studie durchläuft. Vollständige Materialstammdaten, Stücklisten und der Aufbau eines Netzwerks sind für eine genaue Planung unerlässlich.

In den frühen Versuchsstadien sind die SKU- und Stücklistendaten nur wenig ausgereift und die Planung erfolgt auf einem konsolidierten Niveau über einen langfristigen Horizont.

Deshalb ist es wichtig, die wesentlichen Attribute der Arzneimittelkandidaten zu ermitteln und zu pflegen, um eine unabhängige Top-down-Nachfrageausbreitung und eine erste Angebotsreaktion mit Kapazitätszuweisungen zu ermöglichen. Bei diesem Prozess muss der Zeitplan der Studie berücksichtigt werden und es muss ermittelt werden, wann die Stammdaten aktualisiert werden müssen.

Dadurch wird sichergestellt, dass, wenn eine Studie während ihres Lebenszyklus eine neue Phase erreicht, die Reife der Daten andere Prozesse bis hin zur kurzfristigen Ausführungsplanung (Execution) mit der richtigen Qualität ermöglicht. In diesem Bereich müssen die Daten aus planerischen und regulatorischen Gründen genau sein.

Der Prozess des Nachfrage-Managements basiert auf der geplanten Aufnahme von Patienten oder auf einem Platzhalterbedarf (durch Planungsstücklisten), je nach Phase der Genehmigungsphase der jeweiligen Studie.

Das Lifecycle-Management ist der erste Schritt in diesem Prozess.

Dabei handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess mit ständigen Iterationen, die Präzision bei der Durchführung in Bezug auf die Änderungen und Änderungszeitpunkte erfordern.

Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Bedarfsermittlungen von einem langfristigen strategischen Plan (Pläne, die noch nicht für Studien genehmigt sind) zu einem kurzfristigen Ausführungsfenster übergehen können, in dem die Studien genehmigt sind und eine tatsächliche Nachfrage besteht.

Nach der Projektinitiierung bis zur internen Genehmigung der Studie basiert die Bedarfsplanung auf Annahmen über die Gesamtzahl der Patienten, die in einem bestimmten Markt rekrutiert werden sollen.

In dieser Phase wird die langfristige Planung in der Regel mit Hilfe von Planungsmaterialien auf Studienebene erstellt.

Bei Genehmigung der Studie erfolgt ein Übergang zu tatsächlichen SKUs, die für die Ausführungsplanung (Execution) benötigt werden, und die Prognose geht in eine Prognose für klinische Studien über.

Nach Beginn der Studie wird die Prognose zu einem unabhängigen Bedarf mit bestätigter Patientenaufnahme, die von den lokalen Einheiten, die diese Aktivität koordinieren, übermittelt wird. Der Ausführungsprozess wird dann vom ERP-System übernommen.

Bei klinischen Studien ist der Service Level immer auf 100 % festgelegt und es gibt keinen Spielraum für Verzögerungen oder verspätetes Fulfilment.

Bestandsplanung und zeitlich abgestimmte strategische Lagerbestände sind der Schlüssel zum Erreichen dieses Service Levels.

Der Schlüsselfaktor und der Ausgangspunkt für die Festlegung des Bestandsniveaus ist der geplante Abschluss der Patientenaufnahme.

Bestands-Manager, die für die Festlegung der richtigen Bestände verantwortlich sind, werden dazu neigen höhere Bestände zu halten, wenn die Patientenaufnahme noch nicht abgeschlossen ist. Somit beugen sie Volatilität, einer Beschleunigung der Pateientenaufnahme oder einen allgemeinen Anstieg der Nachfrage gegenüber der geplanten Prognose vor.

Während des gesamten Studienverlaufs (und auch nachdem der erste Patient die erste Dosis des Produkts erhalten hat) muss der strategische Bestand festgelegt werden, da sich die Nachfrage und das Angebot stabilisieren und weniger schwanken.

Die Verwendung von zeitlich gestaffelten Beständen unterstützt das Auslaufen der Studie mit dem letzten Patienten bzw. letzten Patientenbesuch und minimiert die Bestände, die verfallen.

Der Supply Planungsprozess ist eng mit dem Lifecycle-Management verknüpft.

Die meisten Schritte im Rahmen der Produktionsplanung, einschließlich der Weitergabe des Angebots, der Allokation von Angebot und Nachfrage und der Fixierung von Planaufträgen, entsprechen den Geschäftsprozessen im kommerziellen Bereich (Commercial).

Dementsprechend findet die Supply Planung in der Regel auf einem Planungsmaterial statt, einschließlich der Fixierung von Planaufträgen.

Dieser Teil des Prozesses sollte vollständig im APS-System ohne Interaktion mit ERP-Systemen abgewickelt werden.

Wenn die Genehmigung vorliegt und das tatsächliche Material mit der richtigen Reife der Stammdaten erstellt worden ist, können die Festbestellungen zur Ausführung in das ERP-System überführt und integriert werden.

Zu den Aspekten der Supply Planungsprozess gehören

1. Verblindung des Lieferplans, bei dem unterschiedliche SKUs einer Studie so verpackt werden, dass sie nicht voneinander zu unterscheiden sind.
2. Stabilitätsprogramme, bei denen F&E die Verlängerung der Haltbarkeitsdauer zu verschiedenen Zeitpunkten plant, um in der Lage zu sein, die Versorgung von den anfänglichen und schnell ablaufenden Produkten zu einem stabileren Supply Plan mit weniger einschneidendem Ablaufdatum zu planen.
3. Beschleunigte Freigabe, bei der die Herstellung der nächste Stufe der Stückliste abgeschlossen werden kann, bevor die Ergebnisse der Tests mit langer Vorlaufzeit vorliegen.

Das Hauptaugenmerk der Distributionsplanung liegt darauf, sicherzustellen, dass die Produkte die klinischen Einrichtungen, in denen die Abgabe an die Patienten erfolgt, rechtzeitig erreichen.

Die Fixierung von Distributionsaufträgen entspricht der Fixierung des Produktionsplans für Make/Buy-Artikel, bei denen die Verfügbarkeit des Angebots mit dem Fälligkeitsdatum der Nachfrage übereinstimmen muss.

Um das Risiko zu mindern, sollte der Transitbestand zum Bestand hinzugerechnet und bei der Saldierung des verfügbaren Angebots berücksichtigt werden. Bei der Erstellung eines Distributionsplans muss das Studiendesign berücksichtigt werden, um Risiken in der Ausführungsphase durch strategische und/oder zyklische Bestände zu puffern.

Der klinische S&OP-Prozess in den F&E-Abteilungen ist der gleiche wie in der kommerziellen Arzneimittelproduktion (Commercial), mit einem monatlichen Rhythmus. In der kommerziellen Pharmazie findet der S&OP-Prozess in der Regel auf Markenebene statt, wohingegen im klinischen S&OP die Überprüfung auf Programm- oder sogar Studienebene erfolgt. Der klinische Arbeitsablauf umfasst in der Regel fünf Schritte:

1. Überprüfung des Programms
2. Überprüfung der Nachfrage (Überprüfung der Studie)
3. Überprüfung der Bestände
4. Überprüfung des Angebots
5. Genehmigung (Einzelgenehmigung für klinische Studien)

Planungs- und Steuerungskennzahlen unterstützen die Bewertung des aktuellen Zustands des Tagesgeschäfts sowie die Entscheidungen im gesamten klinischen S&OP Prozess.

Mit Hilfe der APS Systeme können Dashboards und Scorecards so angepasst werden, dass sie den Anforderungen des klinischen Geschäfts in Bezug auf Key Performance Indicators (KPIs) entsprechen.

Dazu gehören typischerweise:

1. Änderungen von Zulassungsdaten nach Land
2. On-time und In-full in Bezug auf den Nettobedarf (Nachfrage)
3. Erreichung des strategischen Bestands
4. Verfallsrisiko
5. Kapazitätsauslastung

All diese einzigartigen Nuancen in der Planung der klinischen Lieferkette bedeuten, dass es kein Standard-APS System gibt, das die Anforderungen klinischer Studien erfüllt.

Um dieses Problem zu lösen, arbeiten Life-Science-Organisationen zunehmend mit Dienstleistern zusammen, um eine digitale Lösung für klinische Studien zu entwickeln, die mit bestehenden APS-Tools umgesetzt werden kann.