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Spring 4-28-2021

Formulación de un modelo de abastecimiento de medicamentos Formulación de un modelo de abastecimiento de medicamentos

sólidos y semisólídos en el departamento del Vaupés mediante sólidos y semisólídos en el departamento del Vaupés mediante

técnicas de ingeniería técnicas de ingeniería

Nickolay Weich Moreno Universidad de la Salle, Bogotá, nweich20@unisalle.edu.co

Dayana Caterine Narvaez Gomez Universidad de la Salle, Bogotá, dnarvaez93@unisalle.edu.co

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1

FORMULACIÓN DE UN MODELO DE ABASTECIMIENTO DE

MEDICAMENTOS SÓLIDOS Y SEMISÓLIDOS EN EL DEPARTAMENTO DEL

VAUPÉS MEDIANTE TÉCNICAS DE INGENIERÍA.

DAYANA CATERINE NARVAEZ GÓMEZ

NICKOLAY WEICH MORENO

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

BOGOTA D.C.

2021

2

FORMULACIÓN DE UN MODELO DE ABASTECIMIENTO DE

MEDICAMENTOS SÓLIDOS Y SEMISÓLIDOS EN EL DEPARTAMENTO DEL

VAUPÉS MEDIANTE TÉCNICAS DE INGENIERÍA.

DAYANA CATERINE NARVAEZ GÓMEZ

NICKOLAY WEICH MORENO

Trabajo de grado para obtener el título de:

Ingeniero Industrial

Director JAIR EDUARDO ROCHA GONZÁLEZ

Msc. Ingeniería Industrial.

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

BOGOTA D.C.

2021

3

Nota de Aceptación

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

____________________________________________

Ing. Jair Eduardo Rocha González

Tutor de Trabajo de Grado

____________________________________________

Ing.

Jurado 1

____________________________________________

Ing.

Jurado 2

Bogotá, D.C. Abril de 2021

4

DEDICATORIA

Dedico este proyecto de grado a:

Mis padres, Martha y Henry por brindarme su amor, guiarme, creer en mí, por estar a mi

lado apoyándome, dándome esperanza, fuerza, y comprensión para cumplir mis sueños,

gracias a mi madre por hablarme de la tierra del olvido.

A mi hermano por siempre estar para mí en los momentos malos y buenos, a mí tía Carmen,

Gloria y María por siempre apoyarme, cuidarme, alegrarme los días y recordarme que cada

día puede mejorar.

A mi familia en el Vaupés en especial a mi tío Francisco que me apoyo desde la distancia,

siempre con su mejor energía y disposición.

A mi compañero de tesis, Nicko por enfrentar esta aventura con su mejor actitud y apoyo

incondicional.

Con todo mi corazón, Dayana.

Dedico este proyecto de grado a:

Mi hermana, Katherine A. Weich Moreno, por siempre estar para mí a pesar de la

distancia, me escuchó, aconsejo y me dio las fuerzas para continuar a pesar de los obstáculos

que enfrente para lograr mis proyectos y mis metas, y lograr llegar a donde me encuentro

hoy tanto personal como profesionalmente.

Mis padres, Margarita Moreno Gutiérrez y Luis A. Weich Lazo, por brindarme su

apoyo en todo momento, por esas charlas motivacionales y los retos para alcanzar mis

objetivos. Gracias por la paciencia en todo este tiempo.

Mi novia, M. Alejandra Sierra Peña, por acompañarme en estos grandiosos años,

donde hemos vivido aventuras e historias maravillosas, por darme los “empujones” para

seguir dando lo mejor de mí, recordándome que a cada persona le llega su momento cuando

sea el tiempo de serlo.

Mis angelitos, por cuidarme y siempre estar a mi lado, viéndome crecer, dando lo

mejor de mí.

A mi compañera de tesis, Cate por permitirme ser parte de su aventura y poder

aportar mi granito de arena.

Sonriamos y demos lo mejor de nosotros en cada momento, para no arrepentirnos porque

vida solo hay una.

Gracias por ser parte de mi vida. Los Amo con todo mi corazón,

Nickolay Weich Moreno.

5

AGRADECIMIENTOS

Al ingeniero Jair Eduardo Rocha González, por adoptarnos con su mejor actitud y carisma,

por siempre ser comprensivo, tenernos paciencia y dejarnos enseñanzas invaluables porque

antes que ingenieros somos personas.

A Jaime Mendoza Chitiva, Santiago Mendoza Jaramillo y a Yenny Paola Mendoza Jaramillo,

por abrir las puertas de su farmacéutica, brindándonos su colaboración y permitiéndonos

realizar la toma de la información de los medicamentos con los cuales realizamos esta

investigación.

A Mónica Quevedo, por haber compartido su conocimiento acerca del hospital y sus

recomendaciones.

6

TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN ____________________________________________________________ 11

ABSTRACT ___________________________________________________________ 12

INTRODUCCIÓN ______________________________________________________ 13

PARTE I. FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN ______________________ 14

1.1 Descripción del problema _______________________________________________ 14

1.1.1 Infraestructura de Transporte _______________________________________ 14

1.1.2 Infraestructura de Salud ____________________________________________ 17

1.1.3 Morbilidad _______________________________________________________ 20

1.2 Planteamiento del problema _____________________________________________ 21

1.3 Justificación y alcance __________________________________________________ 22

1.4 Objetivos _____________________________________________________________ 22

1.4.1 Objetivo general ___________________________________________________ 22

1.4.2 Objetivos específicos _______________________________________________ 22

1.5 Metodología __________________________________________________________ 23

1.6 Marco referencial y estado del arte _______________________________________ 25

1.6.1 Marco teórico _____________________________________________________ 25

1.6.2 Marco conceptual __________________________________________________ 28

1.6.3 Marco legal _______________________________________________________ 30

1.6.4 Estado del arte ____________________________________________________ 31

PARTE II. DESARROLLO DE INVESTIGACIÓN __________________________ 33

2.1 Caracterización de la Cadena de Suministro de Medicamentos e Insumos Médicos

en Colombia ________________________________________________________________ 33

2.2 Caracterización de la cadena de suministros de E.S. E Hospital San Antonio de Mitú

- Vaupés ____________________________________________________________________ 35

2.2.1 Abastecimiento ____________________________________________________ 36

2.2.2 Almacenamiento ___________________________________________________ 37

2.2.3 Distribución_______________________________________________________ 37

2.3 Selección de medicamentos ______________________________________________ 39

2.4 Cálculo de Costos ______________________________________________________ 40

2.4.1 Costo de compra ___________________________________________________ 40

2.4.2 Costo de mantener inventario ________________________________________ 40

2.4.3 Costo de ordenar __________________________________________________ 41

7

2.4.4 Costo por faltantes _________________________________________________ 41

PARTE III. DESARROLLO DEL MODELO _______________________________ 42

3.1 Análisis inicial de los medicamentos de alta rotación _________________________ 42

3.1.1 Estadísticos de prueba ______________________________________________ 43

3.2 Resultados análisis de medicamentos de alta rotación ________________________ 47

3.2.1 Análisis de los Tiempos de entrega de los medicamentos seleccionados ______ 55

3.2.2 Resumen de análisis ________________________________________________ 58

3.3 Determinación de un modelo de abastecimiento. ____________________________ 59

3.3.1 Formulación de la política de pedido e inventario para medicamentos con

demanda con comportamiento aleatorio y vida útil no perecedera. _________________ 61

3.4 Validación de la política propuesta al hospital San Antonio de Mitú. ___________ 67

PARTE IV. EVALUACIÓN DEL MODELO ________________________________ 69

4.1 Caracterización de escenarios del modelo propuesto vs modelo actual del hospital de

Mitú 69

4.1.1 Contraste de política de pedido e inventario para medicamentos con demanda

aleatoria y vida útil no perecedera frente a la política actual del hospital de Mitú _____ 70

4.2 Análisis de resultados del modelo de política propuesta frente a operación actual del

hospital de Mitú _____________________________________________________________ 74

4.2.1 Determinación de indicadores de gestión de los procesos __________________ 74

4.2.2 Indicadores para política de pedido de medicamentos con demanda aleatoria y

vida útil no perecedera frente el modelo actual del hospital de Mitú para los resultados 76

4.3 Conclusiones y recomendaciones _________________________________________ 82

4.3.1 Conclusiones de la investigación ______________________________________ 82

4.3.2 Recomendaciones __________________________________________________ 83

Referencias _____________________________________________________________ 86

ANEXOS ______________________________________________________________ 90

Anexo 1 Costo de compra _____________________________________________________ 90

Anexo 2 Costos de mantenimiento ______________________________________________ 91

Anexo 3 Tabla de frecuencias para el medicamento Azitromicina ____________________ 92

8

TABLA DE TABLAS

Tabla 1. Principales vías carreteables departamento del Vaupés __________________________________ 16 Tabla 2. Principales vías fluviales del departamento del Vaupés __________________________________ 16 Tabla 3. Principales vías camineras del departamento del Vaupés _________________________________ 17 Tabla 4. Especialidades del hospital, los centros de salud y Vaupés sano IPS ________________________ 19 Tabla 5. Gestión de inventario para demandas estocásticas ______________________________________ 27 Tabla 6 Estado del arte ___________________________________________________________________ 31 Tabla 7 Elementos de la cadena de suministro _________________________________________________ 36 Tabla 8 Costos de transporte_______________________________________________________________ 38 Tabla 9 Medicamentos seleccionados ________________________________________________________ 39 Tabla 10. Resultados análisis de entrada de medicamentos seleccionados por tableta _________________ 49 Tabla 11. Resultados análisis de entrada de los Lead Time ______________________________________ 56 Tabla 12. Resumen del análisis estadístico de la demanda y Lead Time con sus respectivos parámetros __ 58 Tabla 13. Propuestas de modelos por medicamento ____________________________________________ 60 Tabla 14. Política de pedido para medicamentos con demanda con comportamiento aleatorio y vida útil no

perecedera. _____________________________________________________________________________ 62 Tabla 15. Contraste modelo actual del hospital frente a la Política de pedido enfoque ST-Ss ___________ 70 Tabla 16. Costos del contraste del modelo actual del hospital frente a la política de pedido con enfoque ST-Ss

______________________________________________________________________________________ 72 Tabla 17. Indicadores para medicamentos con demanda aleatoria y vida útil no perecedera para los

resultados ______________________________________________________________________________ 76

9

TABLA DE DIAGRAMAS

Diagrama 1. Pareto de enfermedades presentes en el departamento del Vaupés año 2019 ............................ 21 Diagrama 2. Metodología de la investigación ................................................................................................. 24 Diagrama 3 Estructura de decisiones de tiempo .............................................................................................. 28 Diagrama 4 Proceso de abastecimiento Fuente: Elaboración propia ............................................................. 36 Diagrama 5 Proceso de almacenamiento......................................................................................................... 37 Diagrama 6 Distribución ................................................................................................................................. 38 Diagrama 7 Pareto selección de medicamentos .............................................................................................. 39 Diagrama 8. Flujo de análisis de datos - Fuente: (Ciencia Unisalle, 2019) .................................................. 42 Diagrama 9 Procedimiento para los análisis estadísticos de datos y selección del modelo de inventario a

implementar para cada medicamento .............................................................................................................. 47 Diagrama 10. Estructura para la selección de una política de pedido según el comportamiento de la demanda

y su vida útil. .................................................................................................................................................... 68

10

TABLA DE FIGURAS

Figura 1 Departamento del Vaupés. (Interactivos, 2017) ................................................................................ 15 Figura 2. Descripción de la cadena de abastecimiento del sector salud en Colombia ................................... 34 Figura 3 Cadena de suministros del Hospital San Antonio ............................................................................. 35 Figura 5. Extramurales .................................................................................................................................... 38 Figura 4. Moto carro en C.S Taraira ............................................................................................................... 38

TABLA DE GRAFICOS

Gráfico 1 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto ............................... 77 Gráfico 2 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto ............................... 78 Gráfico 3 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto ............................... 78 Gráfico 4 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto ............................... 79 Gráfico 5 Costo total del modelo del hospital Vs el modelo de política propuesto .......................................... 80 Gráfico 6 Costo total del modelo del hospital Vs el modelo de política propuesto .......................................... 80

11

RESUMEN

Se propone una política para el abastecimiento del hospital de San Antonio de Mitú y sus

centros de salud, que permita disminuir los costos totales de compra, donde éste pueda

controlar y gestionar el proceso de adquisición e inventario de los medicamentos de alta

rotación que se requieran para el período de planeación.

La política se diseña a partir de los principios de la gestión de inventario, a través de la

planificación y proyección de las variables que puedan involucrarse en el proceso de

abastecimiento, basados en los modelos de inventario que se ajusten a las características de

los datos suministrados.

El modelo se determinó mediante las características que presenta la gestión de pedidos del

hospital, adecuándose así al modelo ST-Ss, ya que utiliza una revisión periódica para cada

medicamento y el comportamiento de la demanda de los datos se ajusta a una distribución de

probabilidad.

Finalmente, al confrontar los resultados de la política propuesta con el modelo actual del

hospital San Antonio de Mitú, se puede observar que el costo total para los medicamentos

con el modelo actual es de $ 6,007.918,463 COP y el de la política propuesta de $

4,919,471,566 COP, lo que permite tener un ahorro anual de $1,088,446,896 COP.

Palabras Clave: Abastecimiento, política, modelo, medicamentos, inventario.

12

ABSTRACT

A supply policy is proposed for the hospital of San Antonio de Mitú and its health centers to

reduce total purchase costs, where the hospital can control and manage the procurement and

inventory process of high turnover medicines required for the planning period.

The policy is designed based on the principles of inventory management, through the

planning and projection of the variables that may be involved in the supply process, based

on the inventory models that fit the characteristics of the data provided.

The model was determined by the characteristics presented by the hospital's order

management, thus fitting the ST-Ss model, since it uses a periodic review for each drug and

the behavior of the data demand is adjusted to a probability distribution.

Finally, when comparing the results of the proposed policy with the current model of the San

Antonio de Mitú hospital, it can be observed that the total cost for medicines with the current

model is COP 6,007,918,463 and that of the proposed policy is COP 4,919,471,566, which

allows annual savings of COP 1,088,446,896.

Key words: Supply, policy, model, medicines, inventory.

13

INTRODUCCIÓN

La gestión de inventarios en el sector de la salud se ha vuelto el centro de atención

dentro de la cadena de suministro, componiendo un desafío fundamental para las

instituciones u organizaciones prestadoras de servicios de salud tales como: EPS, IPS,

hospitales, clínicas, laboratorios y demás entidades que se involucran con los productos y/o

servicios de un usuario (Jiménez Paneque, 2004). Para estas entidades, controlar el coste y

disposición de inventario de los que medicamentos es una labor compleja, ya que representan

un factor monetario relevante para estas entidades prestadoras de servicios de salud y así

mismo son de importancia para el paciente para mejorar su estado de salud. (Dacosta Claro,

2001).

Por esta razón, para una organización o institución del sector de la salud puede ser

perjudicial, no poseer los medicamentos que el paciente solicita y/o requiere (alta-baja

demanda) debido a que no tienen el conocimiento adecuado acerca del comportamiento de

sus productos en el inventario y de igual manera desconocen el costo de ordenar y mantener

el inventario; cuyos parámetros incrementan la valía para la planificación de los

requerimientos.

De esta manera, permite que profesionales de ingeniería industrial incursionen en las

diferentes condiciones que presentan y así logren dar su aporte para satisfacer una o varias

necesidades en la prestación de servicios de este tipo de organizaciones, lo cual puede brindar

un nuevo conocimiento a la entidad para controlar, gestionar y mejorar las distintas

actividades y/o procesos de adquisición y distribución de los medicamentos.

Por lo anterior, este proyecto propende investigar en este desafío, mediante la

formulación de un modelo para el hospital de San Antonio de Mitú Vaupés, haciendo el uso

de técnicas de ingeniería que permitan erigir variables y posiblemente optimizar el proceso

de abastecimiento del hospital mediante la implementación de estrategias de gestión más

económicas y eficaces.

En el capítulo 1, se encuentra el diseño de la investigación que consiste en la descripción del

problema, la pregunta problema, la justificación, los objetivos de la investigación, la

metodología, el marco referencial y estado de arte. En el capítulo 2, se presenta la

caracterización del proceso de suministro de medicamentos del departamento del Vaupés,

junto con la recolección y el análisis de información para los medicamentos con alta rotación,

y medicamentos en estado sólido o semisólido de la cadena. En el capítulo 3, se realizó la

planificación para el abastecimiento para cada medicamento seleccionado, teniendo en

cuenta el comportamiento de la demanda. Para finalizar en el capítulo 4, se contrastaron los

resultados del modelo propuesto con la operación actual, y se realizaron las correspondientes

conclusiones y recomendaciones de la investigación.

14

PARTE I.

FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN

CAPITULO 1

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

En este capítulo se describe la situación actual del sector de salud en el departamento del

Vaupés, relacionada al suministro de medicamentos para el hospital y los centros de salud de

Carurú y Taraira; junto con los objetivos y metodología de la investigación planteados.

1.1 Descripción del problema

Para la descripción de la situación actual del departamento se dividió en tres secciones

que son la infraestructura de transporte, la infraestructura en salud y la morbilidad del

departamento.

1.1.1 Infraestructura de Transporte

El Departamento del Vaupés con un área de 54.135 km2 y está localizado al suroriente

del país y al nororiente de la región amazónica, está constituido con tres municipios: Mitú,

Carurú y Taraira y tres corregimientos departamentales: Papunagua, Pacoa y Yavaraté. (Ceo

UniAndes, 2018)

Las vías de acceso del departamento se utiliza principalmente la vía aérea, la vía

fluvial no es frecuentemente utilizada a excepción del transporte de víveres y cargas pesadas,

estas se realizan desde el departamento del Guaviare. El acceso a las comunidades se realiza

vía aérea y fluvial principalmente. Se debe tener en cuenta que los ríos del departamento de

Vaupés son poco navegables, y existen numerosos accidentes geográficos en las vías

fluviales que hace difícil su tránsito. (Jaramillo, 2010)

La principal vía de comunicación y transporte con el interior del país y los municipios

es la vía aérea, Mitú cuenta con el aeropuerto Alberto León Bentley, la pista de aterrizaje del

aeropuerto tiene una extensión de 1850 metros de longitud y 30 metros de ancho, y una de

las instalaciones locativas, de aproximadamente 1620 metros cuadrados. Por esta

infraestructura entra toda la carga del interior del país que incluyen víveres, combustible,

materiales y otros, la única aerolínea de pasajeros que ingresa es Satena, por otra parte, las

aerolíneas de carga que ingresan incluyendo los DC3 que para este tipo de regiones aún son

muy útiles (Gobernación del Vaupes, 2019). Para el transporte de pasajeros entre municipios

y las comunidades indígenas rurales se utilizan aerotaxis con equipos Cessna de las empresas

Aral, Aves Vaupés, y Condor ( Alcaldía de Mitú, 2020)

15

El departamento tiene un tramo de 54 Km de vía terrestre entre Mitú y Monforth -

corregimiento de Yavaraté-, junto con 788 Km de una red de caminos y varadores -

son caminos que comunican a un río con otro-, ninguna de estas comunica con el interior del

país. ( Alcaldía de Mitú, 2020). A continuación, se encuentra un mapa político del

departamento para una mejor comprensión espacial.

Figura 1 Departamento del Vaupés. (Interactivos, 2017)

16

El rio Vaupés es la principal vía de comunicación con las comunidades ribereñas,

igualmente que el municipio de Carurú. Este río es navegable para embarcaciones mayores,

únicamente en su parte alta y durante siete meses al año. ( Alcaldía de Mitú, 2020)

En el plan departamental se identificaron las principales vías de acceso en el interior

del departamento, estas se dividen en tres secciones, las vías carreteables, las vías fluviales y

las vías camineras, cada una descrita en las tablas 1,2 y 3. (Torres, 2017)

Tabla 1. Principales vías carreteables departamento del Vaupés

Municipio Tramo

Estado Longitud

vía (KM) Desde Hasta

Mitú Mitú Monforth Regular 106.06

Mitú Bogotá Cachivera Yapú Malo 55.00

Mitú Mitú Tapurucuara Malo 34.00

Mitú Monforth Yavarate Malo 77.00

Taraira Taraira Puerto Alegría Bueno 4.50

Mitú Mitú Uranía Regular 3.60

Mitú Yararaca (Cruce Ruta7701) Yaburu (2do Tramo vía Multimodal) Malo 23.60

Mitú Corocoro Tayasu Malo 7.80

Mitú Pucaron Yurupari Malo 2.50

Mitú Tucandira Puerto Paloma Regular 5.80

Mitú El Cruce (Cruce Ruta 7701) Ceima Cachivera Regular 5.60

Taraira Taraira La Pedrera (Dpto. del Amazonas) Malo 115.00

Mitú Yacaré Remanso de Arara Malo 18.50

Fuente: Elaborada a partir de (Torres, 2017)

Tabla 2. Principales vías fluviales del departamento del Vaupés

Municipio Tramo

Tipo vía Estado Longitud

vía (KM). Desde Hasta

Cururú Bocas de Arara Pucaron Fluvial Rio N. D

Mitú Pucaron Yurupari Terrestre Regular 2.5

Mitú Yurupari Mitú Fluvial Rio N. D

Mitú Mitú Yararaca Terrestre Rio 22

Mitú Yararaca (Cruce Ruta 7701) Santacruz (Segundo Tramo

Vía Multimodal) Terrestre Regular 13

Mitú Yaburu Yacare Fluvial Rio N. D

Mitú Yacare Remanso de Arara Terrestre Malo 13.5

Corregimiento

Yavarate Remanso de Arara Yavarate Fluvial Rio N. D

Fuente: Elaborada a partir de (Torres, 2017)

17

Tabla 3. Principales vías camineras del departamento del Vaupés

Red Terciaria a Cargo de los

Municipios- Tramos

NO Pavimentada

(KM) (a) (M)

Red Terciaria a Cargo de

los Municipios- Tramos

NO Pavimentada

(KM) (a) (M)

Tucunare - Cerros Betania 11 Bocoa – Papunagua 45

Macaquiño - Santa Lucia (Querari) 26 Tapurucuara – Wasay 32

El Cruce – Bocatoma 8 Trubon – Wacara 12

Ti - Pira (Varador Ti-Pira) 2,8 Virabasu – Wacuraba 10

Yi - Caño Paca (Varador Zapata) 5 Bellavista del Tui – Cananari 24

Puerto Pinilla -Trubon 28 Acaricuara - Arara (Caño

Paca) 5

Acaricuara - Waracapuri (Papuri) 12 Acaricuara - San Gerardo –

Consuelo 30

Waracapuri (Papuri) - Belen de Inambu 10 Bocas del Yi – Consuelo 28

Belen de Inambu – Tiquie 30 Mitú - Wacuraba (Orilla Rio

Cuduyari) 130

Yapu - San Antonio 6 Santa Cruz – Wacara 8,5

San Antonio - Caño Colorado 24 Yaburu - Puerto Tolima 4

Caño Colorado – Moavi 16 Puerto Valencia – Virabasu 60

Piedra Ñi - Santa Isabel 14,5 Villa Gladiz – Yurupari 80

Puerto Ortega – Villanueva 12 Pucaron - Piraiba Roca 4,2

Santa Isabel - Cabeceras Tararia 50 San Luis - Piedra Ni 10

Trinidad del Tiquie - San Javier de

Umuña 18 Yaca Yaca – Villanueva 12

Timbo - Puerto Pinilla 5,8 Corocoro – Tayasu 7,8

Arara – Bocoa 12

Fuente: Elaborada a partir de (Torres, 2017)

De acuerdo con lo anterior es posible afirmar que el departamento del Vaupés presenta

una desconexión entre sus centros poblados debido a la ausencia de carreteras, la baja

navegabilidad de los ríos y las condiciones de la infraestructura de transporte aéreo.

1.1.2 Infraestructura de Salud

El departamento del Vaupés cuenta con una infraestructura básica de salud para la

prestación de servicios de salud que se encuentra activa en los municipios y corregimientos,

los cuales están conformados por un hospital de segundo nivel ( Secretaría de Salud

Departamental, 2010), Centros de Salud (CS) de segundo nivel y una IPS privada. (Ceo

UniAndes, 2018).

La infraestructura de los centros de salud presenta deterioro por falta de

mantenimiento programado, preventivo y correctivo, debido a la ausencia de personal

especializado para estas labores, los cuales son contratados desde otras regiones del país,

además de la falta de rutas frecuentes para el desplazamiento de cargas y de personas. De

igual manera, las condiciones meteorológicas propias de la selva aportan un desgaste

prematuro debido a la presencia de factores tales como vegetación y humedad en los centros

de salud. (Ceo UniAndes, 2018)

18

Hay 54 Unidades Básicas de Promoción (UBP), para las cuales están asignadas un auxiliar

de enfermería y/o un promotor de salud, quienes son contratados para cumplir con el

desarrollo de actividades incluidas en el Plan de Intervenciones Colectivas (PIC), estas deben

ser ejecutadas en el plazo máximo de seis meses al año por el personal especializado para

llevar a cabo las actividades de promoción y prevención. (Ceo UniAndes, 2018)

La población de la zona rural tiene un acceso limitado a los servicios de salud. Incluso

hay comunidades que desde hace más de 3 o 4 años no reciben atención médica, esto a pesar

de que el departamento del Vaupés tiene coberturas de aseguramiento en servicios básicos

de salud superiores al 95 %. La cobertura en la prestación de los servicios de salud de los

puestos y centros de salud se ha reducido progresivamente debido al deterioro de la

infraestructura de estos puntos. (Ceo UniAndes, 2018).

Por otra parte, el Hospital San Antonio de Mitú tiene equipos extramurales rotativos

en 7 zonas de recorrido, debido a la dispersión poblacional y a las zonas de difícil acceso -la

única forma de desplazamiento es por vía fluvial en determinadas épocas del año. Lo que

implica que en su mayoría el desplazamiento sea por vía aérea, lo cual incrementa los costos

del servicio e implica una reducción de la frecuencia en la programación de salidas de grupos

extramurales-, que incluyen médico, odontólogo, enfermero y para algunos sitios, hay

acompañamiento de bacteriólogo. (Plan financiero del Vaupés, 2015)

Para el año 2010 el sistema de grupos extramurales ejecutó el 8,3% de los recorridos

programados y estipulados en el decreto, igualmente la dotación y suministros de

medicamentos de las Unidades Básicas de Atención alcanzó el 29,4% de cubrimiento,

concluyendo que la prestación de servicios no ha sido idónea para garantizar la mínima

prestación de servicios de salud, traduciéndose en una inequidad y desigualdad social. (

Secretaría de Salud Departamental, 2010)

Lo anteriormente descrito, permite afirmar que la población ubicada en la zona rural

cuenta con un acceso limitado a los servicios de salud vigentes durante las actividades del

Plan de Intervenciones Colectivas (PIC), donde la comunidad es atendida por el personal de

salud, pero lamentablemente los insumos y elementos requeridos para la atención en salud

son insuficientes (Ceo UniAndes, 2018)

A continuación, se muestra en la tabla 4 las especialidades del hospital y los centros

médicos del departamento.

19

Tabla 4. Especialidades del hospital, los centros de salud y Vaupés sano IPS

Especialidades E.S.E. Hospital

San Antonio

CS de Carurú

y Taraira

Vaupés

Sano IPS

Anestesia X

Cardiología X X

Cirugía de mamá y tumores tejidos blandos X

Cirugía general, ginecológica, oftalmológica, ortopédica, oral,

urológica, prioritaria, otorrinolaringología. X

Dermatología X X

Detección temprana Alteraciones de la Agudeza Visual-

Alteraciones del crecimiento Y desarrollo (menor a 10 años) -

Alteraciones del desarrollo del joven (de 10 a 29 años) -

Alteraciones del embarazo - Alteraciones en el adulto (mayor a 45

años) - Cáncer de cuello uterino - Cáncer seno.

X

X

X

Diagnóstico cardiovascular X X

Endocrinología X X

Enfermería X X X

Fisioterapia X

General adultos, pediátrica X X

Ginecobstetricia X X X

Laboratorio clínico X X X

Medicina general X X X

Medicina del Trabajo, laboral, física, rehabilitación e interna. X X

Neumología X X

Neurología X X

Nutrición y dietética X X

Obstetricia X X

Odontología general X X X

Optometría X X

Oftalmología X

Otorrinolaringología X X

Pediatría X X

Proceso esterilización X

Protección Específica - Atención al recién nacido - Atención del

parto. X X

Protección Específica-Atención en planificación familiar (M y F ). X X

Protección Específica- Atención Preventiva En Salud Bucal –

vacunación X X

Psicología X

Radiología e Imágenes Diagnosticas X

Servicio de Urgencias X X

Servicio farmacéutico X X X

Tamización de cáncer de cuello uterino X X X

Terapia Respiratoria X

Toma de muestras de laboratorio clínico X X X

Toma e interpretación de radiografías odontológicas X

Transporte asistencial básico X

Urología X

Elaborado a partir de (Clinicas y hospitales, 2019)

20

El hospital de San Antonio presta un total de 37 especialidades de nivel II, mientras

los centros de salud y la IPS cuentan con 23 y 12 respectivamente.

Además, las instalaciones con las que se quisieran contar para el cubrimiento de salud en

el departamento, no ha sido posible colocarlas en funcionamiento debido al deterioro que

presentan e incluso esta situación ha llevado al cierre de algunas instalaciones.

1.1.3 Morbilidad

Existen ciertas enfermedades que son clasificadas como de interés público, ya que

estas son potenciales para transmitirse y tiene un alto impacto en la salud de la comunidad.

En el año 2010 fueron reportados 20 casos de vigilancia individual, de los cuales el 19%

fueron hospitalizados y 6% fueron casos de mortalidad; la población indígena represento el

76% de los eventos (Gobernación del Vaupes, 2012).

En el informe 3 de mortalidad evitable en Colombia de 1998-2011, los departamentos

como Vaupés, Guainía y Amazonas se ubicaron en lugares intermedios de la tabla de Años

de Vida Potencialmente Perdidos -AVPP- por todas las causas de muerte y por causas de

muerte evitable por departamento. (GAVIRIA, 2014).

En estos departamentos anteriormente mencionados se destacaron como principal

causa de muerte evitable, eventos del subgrupo de diarreicos-EDA- el departamento con tasa

de EDA más significativa en el país es el Vaupés con 43,7 veces más alta, infección

respiratoria aguda -IRA- Vaupés es el segundo departamento en Colombia con la tasa de 2,05

veces más alta en mortalidad de niños menores de 5 años y otras enfermedades infecciosas

comunes, que superaron la mortalidad evitable debida a eventos cardiovasculares.

(Ministerio de salud y protección social, 2013)

Según la Encuesta Nacional de Demografía y Salud – ENDS – del 2010. En los

departamentos de Vaupés, Amazonas, La Guajira, Guainía y Cauca la desnutrición crónica

en menores de cinco años supera el 20% de los niños incluidos en la encuesta y es

significativamente más alta que el indicador nacional. (Ministerio de salud y protección

social, 2013)

La Malaria y el Dengue son las enfermedades con más concurrencia, ya que se

caracterizan por ser transmitidos por vectores y se asociaron a brotes en el departamento. Se

reportaron casos en la zona del Bajo Vaupés y en la zona urbana de Mitú, teniendo presente

que esta es la primera vez que se tienen reportes de Dengue en el departamento (Gobernación

del Vaupes, 2012).

En el sistema de vigilancia tan solo el 5% de los casos fueron notificados, los cuales

sucedieron por fuera del departamento, especialmente en las zonas limítrofes. Los eventos

que se relacionan en los casos importados fueron la Malaria, la Leishmaniasis y el Dengue

(Gobernación del Vaupes, 2012).

21

Debido a que la mayoría de la población reside en el área rural del departamento, los

Registros Individuales de Prestación de Servicios de Salud -RIPS- representan una

proporción mínima de la morbilidad, ya que éstas se encuentran más retiradas de la

institucionalidad, es por esta razón que la percepción es mínima. Teniendo presente que esta

es la información más veraz que con la que se cuenta, desconociendo otros fenómenos no

reportados en los centros médicos. (Ceo UniAndes, 2018)

Se realiza un análisis de Pareto sobre las enfermedades ocasionadas por vectores cuyo

tratamiento requiere medicación.

Diagrama 1. Pareto de enfermedades presentes en el departamento del Vaupés año 2019

Fuente: Elaborado a partir de (SIVIGILA, 2020)

El siguiente análisis fue realizado con los datos que reposan en el Sistema Nacional

de Vigilancia en Salud Pública -SIVIGILA- en el apartado de Vigilancia Rutinaria 2019 del

departamento del Vaupés.

En estos resultados, 80% de los casos reportados en el departamento pertenecen a:

Malaria, Dengue, Desnutrición aguda en menores de 5 años, Rabia, Parotiditis y

Leishmaniasis. Es decir, que los casos reportados corresponden al 4% de las enfermedades

ocasionadas por vectores cuyo tratamiento requiere medicación.

1.2 Planteamiento del problema

¿Cómo debe ser el modelo de abastecimiento para el hospital y los centros de salud del

departamento del Vaupés para satisfacer la demanda de los medicamentos más relevantes

mediante técnicas de ingeniería?

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%

-8911

111211311411511611711811911

Frec

uen

cia

Pareto de Morbilidad

CASOS ACUMULADO

22

1.3 Justificación y alcance

La presente investigación propende una política de inventarios para el abastecimiento

de medicamentos en el departamento del Vaupés, debido a la falta de un modelo logístico

apropiado perjudicando la atención en salud de los habitantes por falta de medicamentos para

el tratamiento de sus dolencias.

La investigación se justifica teóricamente, por una política de inventarios, ya que puede

garantizar la eficiencia de las actividades de abastecimiento de medicamentos, facilitando la

entrega y el alcance de éstos a la población que requieren estos servicios.

Por ello en la práctica es necesario, usar un modelo de abastecimiento adecuado, para

alcanzar el objetivo de lograr una mayor cobertura del servicio de salud a las comunidades,

de modo que la investigación beneficie a todos los actores que integran la cadena de

suministro del departamento en estudio.

La delimitación de la presente investigación se refiere a los siguientes aspectos:

Temporal: El desarrollo del proyecto se planea para una duración de 6 meses,

teniendo en cuenta dos meses de holgura.

Temática: La realización de la propuesta se basa en técnicas de ingeniería industrial,

concretamente en la metodología de cadena de suministros.

Geográfico: La propuesta del proyecto se desarrollará en el departamento del

Vaupés, en los centros de salud de Taraira, Carurú y el Hospital de San Antonio de

Mitú.

Personal: Este proyecto se lleva a cabo con el objetivo de cumplir con nuestra

modalidad de grado

1.4 Objetivos

1.4.1 Objetivo general

Determinar un modelo de abastecimiento para medicamentos sólidos y semisólidos

para el hospital y los centros de salud del departamento del Vaupés, y de esta manera

satisfacer la demanda de medicamentos más relevantes en la población afectada.

1.4.2 Objetivos específicos

• Caracterizar el modelo actual de abastecimiento de medicamentos utilizado en el

hospital y los centros de salud en el departamento del Vaupés

23

• Proponer un modelo de abastecimiento de medicamentos sólidos y semisólidos para

el hospital y los centros de salud en el departamento del Vaupés.

• Comparar el modelo actual de abastecimiento de medicamentos para el hospital y los

centros de salud con el modelo de suministro propuesto para el departamento del

Vaupés.

1.5 Metodología

La metodología de investigación es de carácter propositiva y cuantitativa en cuanto

a la cadena de suministros de medicamentos del Hospital de San Antonio de Mitú.

Este proyecto propondrá un modelo de operación logística de abastecimiento de

medicamentos en el departamento del Vaupés, que por falta de un modelo logístico apropiado

para la atención en salud de los habitantes de la región se ve afectada por la carencia de

medicamentos que traten los diferentes padecimientos.

Por ello se ha definido la siguiente metodología para desarrollar esta investigación.

Fase I: Identificación de elementos en el proceso de abastecimiento

1. Definir el problema: Seleccionar un problema sobre el cual se debe generar una

solución aplicando herramientas propias de la ingeniería industrial.

2. Recolectar Información e identificación de elementos: Recopilar información

verídica de fuentes confiables que orienten en la solución del problema seleccionado

• Caracterizar la situación actual del departamento en cuanto a infraestructura

de transporte, centros médicos y Morbilidad

• Consultar sobre investigaciones y posibles soluciones desde la ingeniería

industrial en logística de medicamentos.

• Consulta del proceso actual del abastecimiento de medicamentos.

3. Establecer acciones de mejora: Analizar el modelo actual de abastecimiento de

medicamentos y establecer las posibles mejoras a incorporar.

Fase II: Desarrollo del modelo propuesto

1. Formulación del Modelo: Realizar un análisis de entrada de los datos recolectados,

estableciendo las variables y parámetros a tener en cuenta y a su vez seleccionar el

modelo que se ajusta a la demanda del hospital y sus centros de salud.

2. Validación del modelo: Validar que el modelo sea congruente con respuesta al

problema.

3. Ejecutar los diferentes escenarios que se puedan realizar las simulaciones requeridas

que midan las incidencias e impactos en términos de cobertura, costos, tiempos

requeridos.

Fase III: Análisis y conclusiones

1. Diseño de métrica: Diseñar las métricas al momento de evaluar y/o comparar el

modelo actual junto con los diferentes escenarios realizados

24

2. Análisis Gap: Analizar la diferencia entre el desempeño actual y el esperado, con la

presentación de indicaciones sobre dónde están las deficiencias.

3. Elaborar las conclusiones y recomendaciones: Elaborar conclusiones y

recomendaciones relacionadas con la ejecución para los diferentes escenarios.

Diagrama 2. Metodología de la investigación

Fuente: Elaboración propia

25

1.6 Marco referencial y estado del arte

1.6.1 Marco teórico

1.6.1.1 Cadena de suministros

La cadena de suministro se define como una red de organizaciones que

mantienen una interacción entre estas, existiendo de esa manera una transferencia o

flujo de materiales, productos, dinero e información. (Stadler & Kilger, 2004)

La cadena de suministro incluye no solamente al fabricante y al proveedor,

sino también a los transportistas, almacenistas, vendedores al detalle (o menudo) e

incluso a los mismos clientes. Los componentes de un sistema típico de logística son:

servicio al cliente, pronóstico de la demanda, comunicaciones de distribución, control

de inventarios, manejo de materiales, procesamiento de pedidos, apoyo de partes y

servicio, selección de la ubicación de fábricas y almacenamiento (análisis de

localización), compras, embalaje, manejo de bienes devueltos, eliminación de

mercaderías aseguradas rescatadas (desechos) y desperdicios, trafico, transporte,

almacenamiento y provisión. (Ballou, 2004)

1.6.1.2 Distribución y abastecimiento de medicamentos

La distribución de medicamentos y la distribución de productos “regulares”

cuentan con algunas distinciones, esto se debe a las especificaciones y caracteristicas

especiales de los medicamentos, al tener una regulación estricta que se deben cumplir

en su totalidad.

Este problema ha sido abordado por diferentes autores, brindando propuestas que

varían según donde se aplica la investigación (país, región, entre otros) con sus

respectivas restricciones. A continuación presentamos los tipos de modelamientos

para la distribución de medicamentos:

• Modelo de red de distribución: productos y servicios son los que determinan

una cadena de suministro porque son las huellas que muestran los indicadores

de cómo es el nivel de servicio, eficiencia y entrega a tiempo. (Master

Logsitica, 2020)

• Programación entera mixta: Son aquellos en los que hay al mismo tiempo

variables continuas y variables que sólo pueden tomar valores enteros.

(Rodríguez, 2016)

• Modelación estocastica: concepto matemático que sirve para usar magnitudes

aleatorias que varían con el tiempo o para caracterizar una sucesión de

variables aleatorias que evolucionan en función de otra variable, generalmente

el tiempo. (Master en finanzas cuantitativas, 2020)

• Cadena de suministro humanitarios: Garantizar la entrega de suministros a las

zonas en situaciones de conflicto, desastre o que se encuentran en zonas de

difícil acceso requiere conocimientos técnicos, soluciones innovadoras,

colaboración y recursos financieros. (UNICEF)

26

En la distribución de medicamentos se destacan dos hechos en la historia que

modificaron la distribución de medicamentos en el mundo, el primero fue cuando los

hospitales comenzaron a impulsar la gestión de inventario a los mayoristas, en un

esfuerzo por reducir las inversiones en cuentas por cobrar e inventario.

El segundo ocurrió cuando las empresas manufactureras de medicamentos

tomaron la decisión de concentrarse en sus principales competencias y externalizar

logística para los mayoristas. Debido a esto los hospitales ni las farmacias querían

estar en el negocio de distribución de medicamentos, sin embargo, nadie estaba

dispuesto a pagar por estos servicios. Inicialmente las farmacias y hospitales

únicamente compraban a un mayorista, posteriormente uno de los más grandes

mayoristas de Estados Unidos incorpora un sistema lean de distribución, en este

sentido la cadena de suministro iniciaba en las fábricas que posteriormente vendían a

los mayoristas, estos a su vez distribuían a los hospitales y farmacias para finalmente

entregar al paciente. (Handfield, 2012)

Actualmente el proceso de distribución de medicamentos se ha enfrentado a

muchos cambios, por temas legales, del entorno y de posición geográfica cada vez es

un sistema más complejo. La intermediación es uno de los temas con más

complejidad, ya que se deben determinar las responsabilidades de cada uno de los

actores y las actividades que cada uno cumple. (Handfield, 2012)

1.6.1.3 Modelos de Gestión de Inventarios

La gestión de inventarios es la administración productos, con el objetivo de mantener

un inventario de seguridad al momento de ser requerido garantizando su

disponibilidad, pero para esto se debe identificar que tipo de técnica de inventario se

ajusta a cada organización según el comportamiento de la demanda de los productos

y determinadas situaciones en las cuales no es posible especificar su comportamiento

con precisión. (Ballou, 2004)

Los modelos de inventarios entan divididos en dos tipos los modelos con demanda

deterministica y modelos con demanda aleatoria o estocástica, los cuales se pueden

ejecutar con una buena toma de decisiones y planificación. En la tabla 5 se encuentra

los modelos de planeación y gestión de inventario, de demandas estocasticas. (Sipper

& Bulfin, 1998)

27

Tabla 5. Gestión de inventario para demandas estocásticas

Fuente: (Ciencia Unisalle, 2019)

El tiempo de entrega tambien juega un papel importante ya que este puede ser más

corto o largo afectando asi la temporada de ventas, por lo que si la demanda es más

grande que la orden original, no se puede hacer un pedido urgente de productos

adicionales. Entonces, existe una sola oportunidad de ordenar. (Sipper & Bulfin,

1998)

Es por ello que debe decidirse el número de artículos a ordenar antes del periodo de

ventas, que puede ser un día, una semana o cualquier otro periodo. Si la demanda se

conoce (el caso deterministico), el problema es trivial; se ordena el número exacto de

unidades que se demanda. La situación práctica, y por lo tanto la de interés, es cuando

la demanda exacta es desconocida, pero puede describirse como una variable

aleatoria. En el diagrama 3 se encuentra una estructura de las decisiones de tiempo.

(Sipper & Bulfin, 1998)

Modelo Politica Objetivo Descripción

(Q,R) Revisión

Continua

Costo

Esperado

Mínimo

Se presenta un enfoque administrativo, en el cual se

establece una política de servicio y un enfoque de

optimización. Este modelo es la versión estocástica del

EOQ determinístico.

Inventario

Base

Revisión

Continua

Costo

Esperado

Mínimo

El nivel de inventario base es la porción más baja del

inventario necesaria para mantener un nivel de servicio

dado. Este modelo tiene los niveles más bajos de

inventario, pero el número de ordenes es alta.

Dos

contenedores

Revisión

Continua

Costo

Esperado

Mínimo

El inventario se almacena en dos contenedores, una vez

se vacía el primer contenedor, se usa el segundo

contenedor como repuesto mientras llega la orden que

abastece el contenido original del contenedor suplente y

el restante se deposita en el contenedor uno; teniendo así

Stock disponible para suplir la demanda.

(S,T) Revisión

periódica

Costo

Esperado

Mínimo

Este modelo tiene dos enfoques, uno de optimización que

se basa en el costo por faltantes y un enfoque

administrativo que se fija en el nivel de servicio.

Considera dos variables de decisión: el intervalo de

revisión y el inventario meta

28

Diagrama 3 Estructura de decisiones de tiempo

Fuente: (Sipper & Bulfin, 1998)

1.6.2 Marco conceptual

1.6.2.1 Términos asociados al sistema de salud

El acceso a la salud y la cobertura a nivel mundial implica que toda la persona

tenga acceso, sin excepción, a los servicios de salud adecuados, de calidad y

oportunos, determinados de acuerdo con las necesidades, así como la medicación

correspondiente para su tratamiento oportuno además que cuenten con calidad, sean

seguros, eficaces y asequibles. (Organizacion mundial de la salud, 2020)

La cubertura de salud requiere la implementación de políticas y acciones para

un sistema de salud equitativo esto se convierte en una meta inalcanzable.

(Organizacion mundial de la salud, 2020)

A continuación, se encuentran términos relacionados con el sistema de salud

que son relevantes para la contextualización con la investigación.

Cobertura universal en Salud: Acceso para todas las personas y comunidades sin

discriminación alguna a los servicios integrales de salud. (Organizacion mundial de

la salud, 2020)

Morbilidad: Se refiere a la presencia de una enfermedad o síntoma de una

enfermedad, o a la proporción de enfermedad en una población. La morbilidad

también se refiere a los problemas médicos que produce un tratamiento. (Instituto

Nacional de cancer, 2020)

29

Hospital: Establecimiento público o privado, el cual proporciona asistencia médica

que permite la prevención, recuperación y/o tratamiento que padecen alguna

enfermedad o dolencia. (Flores, 2010)

Centros de salud: Lugar que brinda cuidados para la salud los cuales brindan

atención primaria. En caso de que el paciente requiera de una atención más completa,

compleja o específica, es derivado a otro tipo de lugar, como un hospital.

(Definición.de, 2020)

Extramurales: Es la prestación de servicios de salud de consulta externa, promoción

y prevención, apoyo, diagnóstico y complementación terapéutica de baja complejidad

en infraestructuras físicas no destinadas a la atención en salud, o en unidades móviles

aéreas, fluviales, marítimas o terrestres. (Salud ocupacional del Huila, 2020)

Medicamento: Sustancia con propiedades para el tratamiento, prevención, paliación,

diagnóstico o rehabilitación de enfermedades en los seres humanos. Así mismo, se

consideran aquellas sustancias empleadas para restaurar, corregir o modificar

funciones fisiológicas del organismo. (Medicamentos a un clic., 2020)

1.6.2.2 Términos asociados a la distribución y logística

Uno de los enfoques que trata el problema de redes de distribución es el

problema de transporte para la distribución de mercancía desde el origen a los

destinos. En un problema de este tipo se debe distribuir cierta cantidad de suministro

que debe cubrir la demanda de unidades que se deben de obtener de los centros de

suministro del modelo que se está analizando. (Hillier, 2010). Para contextualizarse

con estas técnicas hay que tener claro algunos términos como:

Logística: Es el proceso estratégico de adquirir, mover y almacenar los materiales

y/o el inventario, junto con el flujo de la información desde el punto de origen hasta

el punto de destino para satisfacer las necesidades. (Velazquez, 2012)

Distribución: Proceso en el cual se realiza el traslado de bienes y servicios, desde

que finaliza su etapa de producción y pasa a ser parte del cliente. (Velazquez, 2012)

Canales de distribución: Medios (organizaciones, transportes) que hacen parte del

proceso de trasladar un bien y/o servicio al consumidor final (cliente). (Velazquez,

2012)

Abastecimiento: Son la agrupación de diferentes actividades con el objetivo de

identificar, adquirir bienes y/o servicios que una organización requiere para su

adecuada y eficiente operación, ya sea de interna o externa. (GestioPolis, 2020)

30

1.6.2.3 Términos asociados a gestión de inventarios

Costo de compra: Es el costo por artículo que se paga a un proveedor, lo cual incluye

el costo del material para producir dicha unidad y el costo de la cantidad que se va a

producir del artículo siendo este último un costo variable. (Sipper & Bulfin, 1998)

Costo de ordenar: Es el costo de preparar y controlar la orden cada vez que se coloca

una orden con el proveedor. Este costo es independiente del tamaño de lote que se

compra, por lo cual es un costo fijo. (Sipper & Bulfin, 1998)

Costo de almacenaje: Es el costo por el uso del espacio para mantener un artículo

en almacén y que necesita mantenimiento, lo que implica que cuente con costos de:

oportunidad, manejo y almacenaje, seguros, impuestos, hurtos, daños, caducidad,

entre otros. (Sipper & Bulfin, 1998)

Costo por faltante: Es el costo por contar con una demanda de un artículo del cual

no se tiene inventario. Por lo tanto, genera penalizaciones debido a la ganancia que

se pierde por no cumplir con un pedido, lo que significa un costo adicional por expedir

la orden o bien por no hacer efectiva una venta. (Sipper & Bulfin, 1998)

Costo de operación del sistema: Es el costo que se relaciona con el control de los

sistemas de inventario y de la operación, ya sean de tipo físico, tecnológico, humano,

etc. (Sipper & Bulfin, 1998)

1.6.3 Marco legal

A continuación, se muestra la normativa colombiana para todas las disposiciones en

cuanto a medicamentos.

• Decreto 1416 de 1990: Se reglamenta la participación comunitaria en la prestación

de los servicios de salud. En su artículo 49 dispone que los servicios de salud se deben

organizar en forma descentralizada, por niveles de atención y con participación de la

comunidad (Sistema Único de Información Normativa, 2020)

• Constitución Política de Colombia de 1991: declara la salud como derecho

inalienable de todos los ciudadanos y la seguridad social en salud como un servicio

público, que tiene que ser proporcionado bajo la dirección del estado y siguiendo los

principios de solidaridad, eficiencia y universalidad.

• Ley 100 de 1993: La cual crea el Sistema de Seguridad Social en Salud Integral

(SGSSS) e introduce la competencia entre aseguradoras (EPS) y proveedores de salud

(IPS), así como la participación social en la organización y control de las funciones

del sistema. (Decreto 1757 de 1994: Establece las formas de participación social en

la prestación de los servicios de salud. (Secretaria Senado, 2020)

• Decreto 3518 de 2006: Estableció el sistema de vigilancia en salud pública

(SIVIGILA), el cual está ligado a la responsabilidad estatal y ciudadana de protección

de la salud; este sistema define un proceso constante, oportuno y sistemático de

31

acopio de información para su análisis e intervención en salud, de igual forma, esta

información tiene como finalidad ser base para la orientación de políticas públicas.

El sistema de vigilancia del departamento utiliza como principal fuente de

comunicación. (Ministerio de Salud, 2020)

• Ley 691 de 2001: Mediante la cual se reglamenta la participación de los Grupos

Étnicos en el Sistema General de Seguridad Social en Colombia. o Artículo 22:

Principio de concertación. El diseño y la implantación de los planes de beneficios,

programas y en general toda acción de salud para los Pueblos Indígenas definidos en

el artículo sexto (6°) de la presente ley, se concertarán con sus respectivas

autoridades. (Ministerio de Salud, 2020)

• Decreto 4725 de 2005: por el cual se reglamenta el régimen de registros sanitarios,

permiso de comercialización y vigilancia sanitaria de los dispositivos médicos para

uso humano. (INVIMA, 2020)

• Resolución 4002 de 2007 por la cual se adopta el Manual de Requisitos de Capacidad

de Almacenamiento y/o Acondicionamiento para Dispositivos Médicos. (INVIMA,

2020)

1.6.4 Estado del arte

La logística hospitalaria con el desarrollo de la comunicación principalmente el internet y

los canales dedicados a la transferencia de información, dieron inició a la búsqueda de

modelos económicos que optimicen el costo de los sistemas de inventarios, distribución y

abastecimiento de la cadena de suministros.

A continuación, se presenta la literatura del estado del arte, que contiene investigaciones

que desarrollaron diferentes técnicas para abortar problemas en la cadena de suministro hospitalaria

por consiguiente pueden ser guías para el desarrollo de esta investigación:

Tabla 6 Estado del arte

Titulo/autor Fecha Objetivo Metodología

Logistical models for planning and

operating medical countermeasure

distribution networks during public

health emergencies (K. A. King)

2012

Desarrollar un modelo de

pronóstico único que varía en el

tiempo para la demanda dinámica

de recursos médicos.

Modelo de red de

distribución

Modelo para la operación logística

de distribución de medicamentos

del programa de salud pública en

Colombia (Castrellón, Torres,

Adarme)

2014

Mejorar la necesidad de

coordinación de las actividades de

la operación logística en forma

general, en relación con las que se

ejecutan actualmente,

Programación entera

mixta

Análisis de la Estructura para la

Gestión del Suministro de

Medicamentos en el Ministerio de

Salud Pública (Álvarez)

2016

Mejorar el acceso y la

disponibilidad de medicamentos

esenciales en la Red Pública

Integral de Salud

Herramientas de

diagnóstico Dofa

32

Coordinación en redes de suministro

de

medicamentos. caso aplicado al

sector salud

Colombiano (Zamora, Adarme)

2016

Evalúa los escenarios de

coordinación de actores en la red

de suministro de medicamentos

oncológicos utilizando la dinámica

de sistemas (Zamora Aguas, 2018)

Metodología para la

formulación de

escenarios con

Dinámica de

Sistemas (DS)

Last mile distribution in

humanitarian logistics under

stochastic and dynamic

consideration (Maghfiroh &

Hanaoka)

2018 Minimizar tiempo y demanda

insatisfecha

Modelación

estocástica

A Model for Humanitarian Supply

Chain: An Operation Research

Approach (Gutierrez)

2017

Busca identificar la mejor

ubicación de las operaciones de los

centros de ayuda temporales para

optimizar la entrega de artículos de

ayuda a los centros de evacuación

dispersos al azar.

Cadena de suministro

humanitaria

Diseño del modelo de operación

logístico del centro de distribución

del Laboratorio Siegfried S.A.S para

evaluar y recomendar la

conveniencia de manejarlo

directamente o tercerizado.

(Carreño)

2015

Diseñar el modelo de operación

logístico para las operaciones de

almacenaje y

distribución de los productos

terminados en Laboratorios

Siegfried

Pronósticos de

demanda

Distribution of essential medicines

to primary care institutions in

Hubei of China: effects of

centralized procurement

arrangements (Yang)

2014

Este estudio evaluó el impacto de

los nuevos acuerdos de

adquisición que limitan el número

de distribuidores a nivel de

condado en la provincia de Hubei,

China

Se realiza un análisis

estadístico de los

impactos.

Fuente: Elaboración propia

33

PARTE II.

DESARROLLO DE INVESTIGACIÓN

CAPITULO 2

CARACTERIZACIÓN DEL MODELO ACTUAL DE ABASTECIMIENTO DE

MEDICAMENTOS DEL DEPARTAMENTO DEL VAUPÉS

En este capítulo, se caracteriza el proceso actual de suministro de medicamentos del

departamento del Vaupés, por medio de la recolección y análisis de información que permiten

tener un mejor entendimiento de los elementos a tener en cuenta para establecer las posibles

acciones de mejora a incorporar y a su vez seleccionar la(s) técnica(s) de ingeniería a utilizar.

2.1 Caracterización de la Cadena de Suministro de Medicamentos e Insumos Médicos

en Colombia

La distribución de medicamentos en países de mayor extensión geográfica como

Bolivia, Colombia, México, los productos son directamente adquiridos por entes

descentralizados (eso quiere decir que las compras, el almacenamiento y la distribución hasta

los establecimientos son una responsabilidad del nivel departamental/regional) y

transportados a sus almacenes por el proveedor comercial. En Colombia específicamente se

maneja de la siguiente forma los medicamentos son comprados a nivel distrital, municipal o

regional y estos son recolectados por niveles inferiores o entregados a almacenes regionales,

distritales, o municipales bajo administración del sector público. (USAID; SIAPS, 2015)

En cuanto a las regulaciones Colombia se reportó con un alto nivel de regulación.

Existen políticas, leyes y normas que regulan el suministro de medicamentos, por ejemplo,

controles de precios y certificación de establecimientos, procedimientos estandarizados para

el manejo de insumos. Hay instituciones públicas (departamentos, unidades) dotadas de

recursos para cumplir con estas funciones. (USAID; SIAPS, 2015)

Por otra parte, Colombia no cuenta con un sistema capaz de ofrecer información

oportuna y precisa a los tomadores de decisión, al menos sobre consumo y existencias a nivel

de establecimientos de salud y, por agregación, a nivel nacional. En cuanto al

desabastecimiento los datos recolectados para el informe muestran (al menos durante los

pasados 12 meses) un desabastecimiento ocasional (menos de 5 días por mes) en

establecimientos de salud de medicamentos esenciales para enfermedades crónicas y de los

medicamentos usados por los programas de control de enfermedades (USAID; SIAPS, 2015)

En la figura 2 se detalla las entidades participantes y los enlaces que los relacionan

para la prestación de servicio del sector salud, mediante la caracterización del flujo de

materiales (insumos y medicamentos), flujo de información y flujo de recursos. En este se

encuentra cada una de las relaciones entre los eslabones de la cadena abastecimiento. (García

Cáceres, Torres Valdivieso, Olaya Escobar, & Díaz Gómez, 2009)

34

Figura 2. Descripción de la cadena de abastecimiento del sector salud en Colombia

Fuente: (García Cáceres, Torres Valdivieso, Olaya Escobar, & Díaz Gómez, 2009)

35

2.2 Caracterización de la cadena de suministros de E.S. E Hospital San Antonio de

Mitú - Vaupés

El hospital de San Antonio de Mitú cuenta con una cadena de suministros donde se

encuentra los siguientes eslabones, el primero es el abastecimiento de medicamentos e

insumos médicos esto se realiza mediante la compra para el hospital principal, los centros de

salud de Carurú y Taraira, junto con los insumos para los extramurales de ser necesario.

El segundo es el almacenamiento y recepción los medicamentos llegan al hospital de

San Antonio de Mitú se registra, se almacena según las cantidades de los pedidos realizados

por el hospital, luego se aparta los pedidos de los centros de salud y extramurales para

proceder a enviarlas.

Finalmente, el tercer eslabón es la distribución de los medicamentos estos se

transportan por vía aérea al aeropuerto Alberto León Bentley donde se trasladan al hospital

y una vez definidas las cantidades correspondientes a ser enviadas a los centros de salud o

extramurales se realiza el transporte por vía aérea a los centros de salud de Carurú y Taraira,

para finalizar en el uso o la entrega a los pacientes en cada punto correspondiente. En la

figura 3 se puede observar con mayor facilidad la cadena de suministros descrita

anteriormente.

Figura 3 Cadena de suministros del Hospital San Antonio

Fuente: Elaboración propia

Como fuente de información se utilizó la base de datos de SECOP I que contiene

datos públicos de contratación, se seleccionó la información específica de contratos

celebrados de medicamentos y productos farmacéuticos del hospital de San Antonio de Mitú

entre las fechas de febrero de 2018 y Julio de 2020. Luego de esto se consolidó una base de

datos para facilitar la consulta y tratamiento de los datos. A continuación, se realiza una

descripción general de cada elemento de la cadena con base en la información recolectada.

36

Tabla 7 Elementos de la cadena de suministro

Proceso Información general Información adicional

Abastecimiento

Los proveedores son seleccionados a

través de la modalidad de compra por

licitación

Proveedores que se manejaron del 2018 al

2020:

• Labmedics

• Dermedical

• María Inés Gutiérrez Bohórquez

Almacenamiento

El almacenamiento principal es la bodega

del hospital y los secundarios son las

bodegas de los centros de salud

En general se contaría con 3 bodegas para

el almacenamiento de medicamentos.

Se genera ordenes mensuales de

medicamentos.

Distribución

La distribución se realiza por vía área del

origen al hospital y del hospital a los

centros de salud

El transporte de los medicamentos a realizar

se realizaría de la siguiente manera:

• Origen – Mitú

• Mitú – Carurú

• Mitú – Taraira Fuente: Elaborado a partir de base contratos del SECOP I

2.2.1 Abastecimiento

El proceso de abastecimiento se compone de la selección de proveedores, compras, y

la planificación, como se menciono anteriormente se realizan de manera conjunta los pedidos

de medicamentos del hospital, los centros de salud y los extramurales. Con base en los datos

recolectados el hospital manejo 443 tipos de medicamentos, por otra parte los extramurales

realizan los pedidos de medicamentos para la contratación entre los meses de julio y octubre.

El proveedor principal durante los años de 2018 a 2020 es LABMEDICS, con

contratos de suministros,compra ventas y ordenes de compra especificas. En el diagrama 4

se encuentra el proceso de abastecimiento que realiza el hospital.

Diagrama 4 Proceso de abastecimiento

Fuente: Elaboración propia

37

2.2.2 Almacenamiento

El proceso de almacenamiento se realiza en cada una de las bodegas de los centros de

salud y el hospital. En el diagrama 5 se encuentra el proceso de almacenamiento del hospital

de manera general.

Diagrama 5 Proceso de almacenamiento

Fuente: Elaboración propia

El hospital realiza sus pedidos cada mes estos tienen un tiempo de entrega entre 8 a

20 días, por ello se infiere que se realizan revisión de inventario cada mes, ajustándose a un

sistema de revisión periódico.

2.2.3 Distribución

Para la distribución de medicamentos del hospital se realiza el pedido al proveedor

una vez que el pedido de medicamentos llega, el hospital se encarga de los costos de entrega

de transporte de los medicamentos a los centros de salud. En la tabla 8 se encuentran las

ubicaciones y costos de transporte.

38

Figura 4. Extramurales

Fuente: (Hospital San Antonio de Mitú, 2020)

Tabla 8 Costos de transporte

Punto Ubicación Costo en el contrato Número de viajes

Hospital de Mitú Carrera 13 A No.15 A –

127. Barrio el Centro - -

Centro de Salud Carurú Barrio Centro - Carurú –

Vaupés. $ 3’206,500 5

Centro de Salud Taraira Carrera 5 # 3-09 barrio

Telecom $ 2’153,800 5

Fuente Elaborado a partir de contratos (SIGEP I, 2020)

Para las brigadas de vacunación y extramurales se utiliza una moto carro o una lancha para

el transporte de los medicamentos e insumos médicos a las diferentes zonas del departamento.

Figura 5. Moto carro en C.S Taraira

Fuente: (Hospital San Antonio de Mitú, 2020)

En el diagrama 6 se representa el proceso de distribución a los puntos mencionados

anteriormente, iniciando con la recepción de medicamentos en el hospital y finalizando en la

recepción en cada centro de salud.

Diagrama 6 Distribución

Fuente: Elaboración propia

39

2.3 Selección de medicamentos

Para seleccionar los medicamentos comprendidos entre los periodos 2018 y 2020, se

tuvo en cuenta la rotación de 443 medicamentos que el hospital maneja, por lo que,

para el criterio de selección, se consideró como factor el tipo de contrato de suministro

para el hospital en concordancia a los que presentaban alta rotación de medicamentos.

Para este caso, se realizó un análisis de Pareto el cual nos indicó los medicamentos

que presentaban un índice de mayor demanda, es decir, aquellos medicamentos que

eran más solicitados, como se puede evidenciar a continuación:

Diagrama 7 Pareto selección de medicamentos

Fuente: Elaboración propia En el diagrama anterior se puede observar que, de los 443 medicamentos, 31

medicamentos representan el 79.80% de la cantidad total que se solicitaron en los periodos

2018, 2019 y 2020.

Con el anterior diagrama de Pareto, se consolidaron los medicamentos que fueron

analizados en la investigación. En la tabla 9 se muestran los medicamentos seleccionados con

el criterio evaluado.

Tabla 9 Medicamentos seleccionados

Medicamentos por criterio de alta rotación

1.Acetaminofén 500 mg 12.Dicloxacilina 500 mg 23.Metronidazol 500 mg

2.Losartán 50 mg 13.Amlodipino 5 mg 24.Loratadina 10 mg

3.Ibuprofeno 400 mg 14.Atorvastatina 20 mg 25.Hidroclorotiazida 25 mg

4.Hierro sulfato 300 mg 15.Ibuprofeno 800 mg 26.Enalapril 20 mg

5.Omeprazol 20 mg 16.Carbamazepina20mg 27.Hioscina N butilbromuro 10 mg

6.Naproxeno 250 mg 17.Azitromicina 500 mg 28.Ácido acetil salino 100mg

7.Carbonato de calcio 600mg 18.Ácido valproico 250mg 29.Ácido fólico 1 mg

8.Amoxicilina 500 mg 19.Enalapril 5 mg 30.Metocarbamol 750 mg

9.Metformina 850 mg 20.Glibenclamida 5 mg 31.Ácido ascórbico 500 mg

10.Diclofenaco 50 mg 21.Cefalexina 500 mg

11.Albendazol 200 mg 22.Gemfibrozil 600 mg Fuente: Elaboración propia

0,00000%10,00000%20,00000%30,00000%40,00000%50,00000%60,00000%70,00000%80,00000%90,00000%100,00000%

050000

100000150000200000250000300000350000400000450000500000

AC

ETA

MIN

OFE

N…

MET

OC

AR

BA

MO

L…

CA

RB

AM

AZE

PIN

A…

RA

NIT

IDIN

A 1

50

…

DIP

IRO

NA

…

HIE

RR

O S

ULF

ATO

…

ESP

IRO

NO

LAC

TO…

AC

ETA

MIN

OFE

N+…

HIO

SCIN

A…

SALB

UTA

MO

L…

MET

RO

NID

AZO

L…

FUR

OSE

MID

A 2

0…

CIP

RO

FIB

RA

TO…

MIC

OFE

NO

LATO

…

BR

OM

UR

O D

E…

PEN

ICIL

INA

G…

BEC

LOM

ETA

SOB

…

AM

INO

FILI

NA

…

CA

RB

AM

AZE

PIN

A…

TER

BU

TALI

NA

…

INSU

LIN

A…

AC

ICLO

VIR

…

PEN

ICIL

INA

…

ATR

OP

INA

…

ALB

UM

INA

…

CA

RB

OX

IMET

ILC

E…

HA

LOP

ERID

OL…

AM

OX

ILIN

A +

…

SEV

OR

AN

E 1

00

%

IOP

RO

MID

A-…

Diagrama de Pareto por criterio de medicamentos (2018-2020)

Series1 Series2

40

2.4 Cálculo de Costos

Para el cálculo de costos del proceso de abastecimiento en el hospital de San Antonio

de Mitú se escogieron las actividades que son parte del mismo y de este modo diferenciar los

costos de un sistema de inventarios (costo de compra, orden de pedido, mantener inventario);

los cuales son utilizados en los modelos de pedidos para medicamentos perecederos y no

perecederos, dependiendo de los criterios y características generales que presenten.

2.4.1 Costo de compra

El costo de compra hace referencia al costo que paga el hospital de San Antonio de

Mitú al proveedor por la adquisición o compra de un medicamento. Se estima al momento

de realizar el costo promedio de los medicamentos en el periodo 2018, 2019 y 2020.

2.4.2 Costo de mantener inventario

El costo de mantener inventario en almacén es la suma de todos los costos que son

proporcionales a la cantidad de inventario físicamente disponible en un intervalo de tiempo,

por ello (Nahmias & Olsen, 2015), plantean realizar el cálculo de una tasa anual de

mantenimiento en conformidad a los gastos asociados de mantener el inventario en el hospital

y en proporción al total de los costos de ventas, y así conseguir el costo de mantener por

medio de la tasa multiplicada por el costo de compra de cada producto. Obteniendo la

siguiente formula:

𝑖 = 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑎 𝑚𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠

ℎ = 𝑖𝐶

Donde:

𝑖: Tasa anual de mantenimiento.

h: Costo de mantener inventario.

𝐶: Costo promedio de compra por medicamento.

El cálculo de la tasa mensual de mantenimiento es necesario, por lo tanto, se requiere

del costo promedio de ventas al mes y los gastos promedio de inventario al mes, obteniendo

así, que para el año 2018 el costo mensual de ventas corresponde a medicamentos del Plan

Obligatorio de Salud (POS y no POS) de $57.867.485 COP y los gastos de mantener

inventario al mes $ 1.207.820 COP respectivamente, presentando una tasa mensual de

mantenimiento 𝑖: 2,0872%

41

2.4.3 Costo de ordenar

El costo de ordenar se presenta en la actividad de emitir una orden de pedido a un

proveedor, para el caso del hospital San Antonio de Mitú, se deduce del costo total

operacional que está compuesto por gastos administrativos, gastos de ventas y otros gastos.

Según los registros del hospital el costo de ordenar representa el 26,42% del costo total de

operación del hospital. Se realiza el cálculo del costo de ordenar, a continuación:

S =Costo promedio de operación mes ∗ 26.42%

Órdenes de pedido promedio al mes

Para los años 2018 al 2020, se presenta un costo total de operación promedio al mes

de $ 5.875.208 COP, donde se solicitaron 15 órdenes de pedido en promedio, por lo que, así

el costo de ordenar es de: $103.481 COP.

2.4.4 Costo por faltantes

El costo por faltantes se da cuando la demanda de un medicamento que no se tiene

disponible es solicitado, por lo que, el hospital incide en el costo de penalización, es decir,

que asume la pérdida de la ganancia que hubiera adquirido por el producto, al no cumplir con

la solicitud o el pedido al momento que un usuario lo pretende. El costo por faltantes para los

medicamentos de tipo perecedero se calcula en los modelos de pedidos, teniendo en cuenta:

π = (Pv − Cc) + 𝐶𝑃𝐵𝑉

Donde:

𝜋: Costo de faltantes.

𝑃𝑣: Precio de venta del producto.

𝐶𝑐: Costo de compra del producto, precio de venta del proveedor.

𝐶𝑃𝐵𝑉: Costo de pérdida de buena voluntad

Estimar el CPBV resulta difícil para el hospital, principalmente porque no lo tienen

como un costo reconocido en su contabilidad por lo cual se decide que este costo tiene un

valor de 0.

Lo anterior, describe el proceso de cada eslabón de la cadena de suministro del

hospital de San Antonio, por medio de la recolección de información de cada proceso y los

limitantes que esta presenta para obtención de ésta.

La investigación se enfocó en el primer eslabón de la cadena que es el abastecimiento

de medicamentos, por otra parte, se realizó la selección de los medicamentos con alta rotación

en el hospital y los centros de salud, en los cuales se seleccionaron 31 medicamentos. De la

misma manera, se calcularon los costos de: compra, mantenimiento en inventario, ordenar y

faltantes, este último al no ser registrado en la contabilidad se decidió que su valor fuera de

0.

42

PARTE III. DESARROLLO DEL MODELO

CAPITULO 3

FORMULACIÓN DEL MODELO PARA LA PLANIFICACIÓN DE

ABASTECIMIENTO DE LOS MEDICAMENTOS SELECCIONADOS

En el presente capítulo, se realizó la planificación para el abastecimiento de cada

medicamento teniendo en cuenta su respectiva demanda. En el numeral 3.1 se explica el

análisis inicial y las pruebas estadísticas usadas para reconocer y diagnosticar si la demanda

para cada tipo de medicamento presenta un comportamiento de tipo probabilístico o

determinístico. En el numeral 3.2 se presentan los resultados del análisis inicial para los

medicamentos de alta rotación. Por último, en el numeral 3.3 se determina el modelo de cada

medicamento, por medio de las características del comportamiento que presenta la demanda

del respectivo medicamento y analiza cual es la que más se ajusta según los criterios que se

evalúan.

3.1 Análisis inicial de los medicamentos de alta rotación

El análisis inicial se aplica para determinar el tipo de comportamiento que tiene un

conjunto de datos ya sea probabilístico o determinístico. El análisis se aplicó a los contratos

de suministro para la compra de medicamentos de alta rotación, en los cuales 31

medicamentos fueron seleccionados. Es importante identificar el tipo de comportamiento que

tienen los medicamentos antes de diseñar el modelo de distribución de abastecimiento,

debido a que con ello se pueden establecer las características, las tendencias, los patrones que

puedan tener los parámetros que se puedan aplicar al modelo.

Se presenta el diagrama de flujo del análisis de datos:

Diagrama 8. Flujo de análisis de datos - Fuente: (Ciencia Unisalle, 2019)

43

3.1.1 Estadísticos de prueba

El estadístico de prueba es un cálculo de datos muestrales para hallar una o varias

variables aleatorias, la cual se utiliza en una prueba de hipótesis para determinar si se puede

rechazar o no la hipótesis nula y así comparar los datos del estadístico de prueba con la

hipótesis.

3.1.1.1 Prueba de Rachas

Las pruebas de rachas son una técnica para probar la hipótesis nula H0 la cual verifica

que las observaciones muestrales se obtuvieron de forma aleatoria. Esta se constituye por una

racha por lo que “es una subsecuencia de uno o más símbolos idénticos que representan una

propiedad común de los datos”.

Para la aleatoriedad se usa la prueba de rachas de modo que está fundamentada en la

variable aleatoria V, donde el número total de rachas que acontecen en la secuencia completa

del experimento. De igual manera funciona para descubrir desviaciones que se presenten en

la aleatoriedad de una secuencia de mediciones cuantitativas a lo largo del tiempo, ocasionada

por tendencias o periodos. (Walpole, 2012)

Parámetros

𝑛1,2… = 𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑒

𝑀𝑅 = 𝑙𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑐ℎ𝑎𝑠

𝑅 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑐ℎ𝑎𝑠

ơ𝑅 = 𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑛ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑐ℎ𝑎𝑠

Hipótesis:

H0= Secuencia de datos aleatoria

H1= Secuencia de datos no aleatoria

Matemáticamente la prueba de Rachas se define como:

µ𝑅 =2𝑛1𝑛2

𝑛1 + 𝑛2+ 1

El estadístico de la prueba de Rachas se define como:

𝑍𝑅 =𝑅 − µ𝑅

ơ𝑅≊ 𝑵(0,1).

Se debe tener presente el nivel de significancia α, el cual nos indica que si es mayor-

igual a 0.05 se tienen las pruebas suficientes para aceptar la hipótesis nula (H0) y rechazar la

44

hipótesis alternativa (H1), por lo cual, se puede interpretar que la secuencia de datos posee

un comportamiento aleatorio.

3.1.1.2 Prueba de Kruskal - Wallis

La prueba de Kruskal – Wallis es una universalización de la prueba de la suma de

rangos para el caso de 𝑘 > 2 muestras. La prueba se utiliza para probar la hipótesis nula H0

de k muestras independientes provienen de poblaciones semejantes y así determinar la

igualdad de las medias. (Walpole, 2012)

Hipótesis:

H0= K muestras independientes provienen de poblaciones idénticas

H1= K muestras independientes no provienen de poblaciones idénticas

La hipótesis nula (H0) de K muestras independientes provienen de poblaciones

idénticas se prueba con base en el cálculo del siguiente estadístico:

𝐻 =12

𝑁(𝑁 + 1)(∑

𝑟𝑖2

𝑛𝑖

𝑘

𝑖=1

) − 3(𝑁 + 1)

Donde N es el total de datos, 𝑟𝑖 es el valor supuesto de 𝑅𝑖 para 𝑖 = 1,2, … , 𝑘. La

suma de los rangos que corresponde a las 𝑛𝑖 muestras. Si h cae en la región crítica 𝐻 > 𝑋𝛼2

con 𝑣 = 𝑘 − 1 grados de libertad, se rechaza H0 al nivel de significancia α; de lo contrario

no se rechaza H0.

3.1.1.3 Prueba de Levene

La prueba de Levene se usa para validar la homogeneidad de varianzas para muestras

aleatorias independientes.

Hipótesis:

H0= Las varianzas poblacionales son iguales

H1= Las varianzas poblacionales no son iguales

El estadístico de Levene se define como:

𝑊 =(𝑁 − 𝑘) ∑ 𝑛𝑖 (𝑍�̅� − �̅�. . )2𝑘

𝑖=1

(𝑘 − 1) ∑ ∑ (𝑍𝑖𝑗 − 𝑛𝑖

𝑗=1 𝑍�̅�)2𝑘𝑖=1

Donde 𝑍𝑖𝑗 puede tener una de las siguientes tres definiciones:

1. 𝑍𝑖𝑗 = |𝑋𝑖𝑗 − 𝑋𝑖.̅̅ ̅| donde 𝑋𝑖. es la media del i-ésimo subgrupo.

2. 𝑍𝑖𝑗 = |𝑋𝑖𝑗 − 𝑋𝑖.̃| donde 𝑋𝑖. es la mediana del i-ésimo subgrupo.

45

3. 𝑍𝑖𝑗 = |𝑋𝑖𝑗 − 𝑋′𝑖.̅̅ ̅̅ | donde 𝑋′𝑖. es la media recortada al 10% del i-ésimo subgrupo.

�̅�.. es la medida global de 𝑍𝑖𝑗 y 𝑍�̅� es la media del i-ésimo subgrupo de los 𝑍𝑖𝑗. (Correa,

Iral, & Rojas, 2006)

La prueba de Levene rechaza la hipótesis de que las varianzas son iguales con un nivel

de significancia 𝛼 si 𝑊 > 𝐹𝛼,𝑘−1,𝑁−𝑘 donde 𝐹𝛼,𝑘−1,𝑁−𝑘 es el valor crítico superior de la

distribución F con 𝑘 − 1 grados de libertad en el numerador y 𝑁 − 𝑘 grados de libertad en el

denominador a un nivel de significancia α. (Correa, Iral, & Rojas, 2006)

3.1.1.4 Prueba de Kolmogorov Smirnov

La prueba de Kolmogorov Smirnov se trata de una prueba de bondad de ajuste, lo

cual quiere decir, que funciona para verificar si las puntuaciones que se han obtenido de la

muestra tienen o no una distribución normal. Lo anterior, significa que puede medir el grado

de coincidencia que hay entre la distribución teórica específica y la distribución de un

conjunto de datos. (Universitat de Valencia, 2010)

Hipótesis:

𝐻0 = 𝐿a distribución de frecuencia observada es consistente con la distribución teórica

H1 = La distribución de frecuencia observada no es consistente con la distribución teórica

El estadístico Kolmogorov Smirnov, D, considera la desviación de la función de

distribución de probabilidades de la muestra P(x) de la función de probabilidades teórica,

escogida Po(x) tal que: (Universidad Tecnológica de Panama, 2020)

𝐷𝑛 = max|𝑃(𝑥) − 𝑃𝑜(𝑥)|

La prueba requiere que el valor Dn calculado con la expresión anterior sea menor que

el valor tabulado Dα para un nivel de significancia (o nivel de probabilidad) requerido. El

valor crítico Dα de la prueba se obtiene de la tabla mostrada, en función del nivel de

significancia α y el tamaño de la muestra n. (Universidad Tecnológica de Panama, 2020)

46

3.1.1.5 Prueba de Shapiro Wilk

La prueba de Shapiro Wilk se usa para contrastar la normalidad de un conjunto de

datos.

Hipótesis:

𝐻0 = 𝐿𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙

𝐻1 = 𝐿𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙

La hipótesis nula se rechazará su W es demasiado pequeño.

El estadístico de Shapiro Wilk se define como:

𝑊 =(∑ 𝑎𝑖𝑥(𝑖))2𝑛

𝑖=1

∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑛𝑖=1

Se debe tener en cuenta que el nivel de significancia α, el cual nos indica si es mayor-igual a

0.05 se tienen las pruebas suficientes para aceptar la hipótesis nula (H0) y rechazar la hipótesis

alternativa (H1), por lo tanto, se puede interpretar que la secuencia de datos tiene

comportamiento normal. (Bookdown, 2020)

47

3.2 Resultados análisis de medicamentos de alta rotación

Diagrama 9 Procedimiento para los análisis estadísticos de datos y selección del modelo de inventario a implementar para cada medicamento

Fuente: Elaborado a partir de (Ciencia Unisalle, 2019)

48

En el análisis de los datos se realizó una agrupación por años según los pedidos que

se realizaban durante ese periodo para los medicamentos seleccionados, se determinaron

valores entre 1 y 3 según los pedidos del respectivo año. Se definieron 2 variables, una de

tipo escala la cual contenía la demanda de medicamentos solicitados, y una variable tipo

ordinal que contenía el número correspondiente al año del pedido, así de esta manera se puede

identificar si el comportamiento en todos los años era el mismo por media y varianza. Para

realizar los respectivos análisis estadísticos se usó el software IBM SPSS Statistics.

En la siguiente tabla se pueden detallar los resultados de las cantidades solicitadas de

los 31 medicamentos en los periodos de 2018, 2019 y 2020. Para cada una de las

comprobaciones se observa el nivel de significancia (α) con respecto a cada medicamento, la

función de distribución de probabilidad (F.D.P) a la que se adapta conforme a su

comportamiento ligado a sus respectivos parámetros.

49

Tabla 10. Resultados análisis de entrada de medicamentos seleccionados por tableta

Dato Medicamento Prueba de

Rachas

Prueba de

Kruskal Wallis

Prueba de

Levene

Prueba de

Kolmogorov Smirnov

Prueba de Shapiro

Wilk

Prueba de

Kolmogorov Smirnov Parámetros Unidad

1 Acetaminofén

500 mg

α= 0,403

Aleatorio

α= 0,479

Medias iguales

α= 0,609

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,015) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,720)

Ajuste distribución

conocida

= 39936,67

S= 42792,69

Tableta/Men

sual

2 Losartán 50

mg

α= 0,056

Aleatorio

α= 0,298

Medias iguales

α= 0,199

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,255)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,550)

Ajuste distribución

conocida

= 30068,38

S=

28513,173

Tableta/Mensu

al

3 Ibuprofeno

400 mg

α= 0,95

Aleatorio

α= 0,563

Medias iguales

α= 0,144

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,177)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,891)

Ajuste distribución

conocida

= 13485,09

S=

12660,763

Tableta/Mensu

al

4 Hierro sulfato

300 mg

α= 0,683

Aleatorio

α= 0,884

Medias iguales

α= 0,279

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,535)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,815)

Ajuste distribución

conocida

= 16176,22

S=

13122,008

Tableta/Mensu

al

5 Omeprazol 20

mg

α= 0,329

Aleatorio

α= 0,715

Medias iguales

α= 0,113

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,313)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,893)

Ajuste distribución

conocida

= 12632,73

S=

11449,846

Tableta/Mensu

al

6 Naproxeno

250 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,464

Medias iguales

α= 0,116

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,182)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,854)

Ajuste distribución

conocida

= 12714,80

S=

10709,811

Tableta/Mensu

al

7 Carbonato de

calcio 600 mg

α= 0,329

Aleatorio

α= 0,715

Medias iguales

α= 0,138

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,092)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,519)

Ajuste distribución

conocida

= 11171,45

S=

11335,770

Tableta/Mensu

al

8 Amoxicilina

500mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,259

Medias iguales

α= 0,254

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,022) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,012) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,675)

Ajuste distribución

conocida

= 10653,00

S=

11576,503

Tableta/Mensu

al

9 Metformina

850 mg

α= 0,056

Aleatorio

α= 0,384

Medias iguales

α= 0,537

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,362)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,732)

Ajuste distribución

conocida

= 14130,88

S=

14196,949

Tableta/Mensu

al

10 Diclofenaco

50 mg

α= 0,502

Aleatorio

α= 0,382

Medias iguales

α= 0,750

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,528)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,588)

Ajuste distribución

conocida

= 9908,36

S= 7987,520

Tableta/Mensu

al

11 Albendazol

200 mg

α= 0,688

Aleatorio

α= 0,142

Medias iguales

α= 0,694

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,343)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,651)

Ajuste distribución

conocida

= 8366,85

S= 7009,142

Tableta/Mensu

al

50

12 Dicloxacilina

500 mg

α= 0,952

Aleatorio

α= 0,565

Medias iguales

α= 0,036

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,231)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,755)

Ajuste distribución

conocida

= 13819,00

S=

10733,361

Tableta/Mensu

al

13 Amlodipino 5

mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,127

Medias iguales

α= 0,000

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,032)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,005)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,124)

Ajuste distribución

conocida

= 9212,50

S=

13637,913

Tableta/Mensu

al

14 Atorvastatina

20 mg

α= 0,704

Aleatorio

α= 0,116

Medias iguales

α= 0,013

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,374)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,663)

Ajuste distribución

conocida

= 9742,86

S= 8770,758

Tableta/Mensu

al

15 Ibuprofeno

800 mg

α= 0,363

Aleatorio

α= 0,157

Medias iguales

α= 0,730

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,175)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,739)

Ajuste distribución

conocida

= 2945,71

S= 2581,207

Tableta/Mensu

al

16 Carbamazepin

a 200 mg

α= 0,589

Aleatorio

α= 0,731

Medias iguales

α= 0,065

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,168)

Ajuste distribución

conocida

= 2662,50

S= 4309,106

Tableta/Mensu

al

17 Azitromicina

500 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,059

Medias iguales

α= 0,004

Varianzas

no iguales

No es normal (α=

0,000) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,000) Ajuste

distribución conocida

No es exponencial (α=

0,005) Ajuste

distribución conocida

= 2444,33

S= 6214,689

Tableta/Mensu

al

18

Acido

valproico 250

mg

α= 0,171

Aleatorio

α= 0,121

Medias iguales

α= 0,396

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,347)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,972)

Ajuste distribución

conocida

= 3950,00

S= 3502,999

Tableta/Mensu

al

19 Enalapril 5 mg α= 1,000

Aleatorio

α= 0,401

Medias iguales

α= 0,076

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,467)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,841)

Ajuste distribución

conocida

= 3100,00

S= 2873,524

Tableta/Mensu

al

20 Glibenclamida

5 mg

α= 0,377

Aleatorio

α= 0,529

Medias iguales

α= 0,021

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,066)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,080)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,600)

Ajuste distribución

conocida

= 4833,33

S= 5454,417

Tableta/Mensu

al

21 Cefalexina

500 mg

α= 0,149

Aleatorio

α= 0,704

Medias iguales

α= 0,213

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,439)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,712)

Ajuste distribución

conocida

= 3777,50

S= 3211,234

Tableta/Mensu

al

22 Gemfibrozil

600 mg

α= 0,952

Aleatorio

α= 0,270

Medias iguales

α= 0,168

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,143)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,056)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,662)

Ajuste distribución

conocida

= 5135,71

S= 6540,051

Tableta/Mensu

al

23 Metronidazol

500 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,399

Medias iguales

α= 0,282

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,049) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,456)

Ajuste distribución

conocida

= 4068,44

S= 4403,793

Tableta/Mensu

al

51

24 Loratadina 10

mg

α= 0,623

Aleatorio

α= 0,477

Medias iguales

α= 0,617

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,074)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,030) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,442)

Ajuste distribución

conocida

= 3741,20

S= 4041,891

Tableta/Mensu

al

25 Hidroclorotiaz

ida 25 mg

α= 0,703

Aleatorio

α= 0,502

Medias iguales

α= 0,469

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,160)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,778)

Ajuste distribución

conocida

= 5800,00

S= 6218,865

Tableta/Mensu

al

26 Enalapril 20

mg

α= 0,056

Aleatorio

α= 0,232

Medias iguales

α= 0,376

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,160)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,771)

Ajuste distribución

conocida

= 6434,25

S= 6383,907

Tableta/Mensu

al

27

Hioscina n

butilbromuro

10mg

α= 0,051

Aleatorio

α= 0,694

Medias iguales

α= 0,464

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,362)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,489)

Ajuste distribución

conocida

= 4705,09

S= 5391,004

Tableta/Mensu

al

28 Acido acetil

sálico 100mg

α= 0,537

Aleatorio

α= 0,113

Medias iguales

α= 0,770

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,075)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,031) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,550)

Ajuste distribución

conocida

= 6737,50

S= 5631,021

Tableta/Mensu

al

29 Acido fólico 1

mg

α= 0,314

Aleatorio

α= 0,211

Medias iguales

α= 0,954

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,338)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,557)

Ajuste distribución

conocida

= 5403,60

S= 4616,140

Tableta/Mensu

al

30 Metocarbamol

750 mg

α= 0,537

Aleatorio

α= 0,232

Medias iguales

α= 0,215

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,171)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,446)

Ajuste distribución

conocida

= 7018,75

S= 5993,683

Tableta/Mensu

al

31

Ácido

ascórbico 500

mg

α= 0,502

Aleatorio

α= 0,392

Medias iguales

α= 0,78

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,325)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,926)

Ajuste distribución

conocida

= 5892,00

S= 5412,628

Tableta/Mensu

al

Fuente: Elaboracion propia

52

Tabla 11. Resultados análisis de entrada de medicamentos seleccionados por caja

Dato Medicamento Prueba de

Rachas

Prueba de

Kruskal Wallis

Prueba de

Levene

Prueba de

Kolmogorov Smirnov

Prueba de Shapiro

Wilk

Prueba de

Kolmogorov Smirnov Parámetros Unidad

1 Acetaminofén

500 mg

α= 0,403

Aleatorio

α= 0,479

Medias iguales

α= 0,610

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,015) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,718)

Ajuste distribución

conocida

= 133,08

S= 142,658

Tableta/Men

sual

2 Losartán 50

mg

α= 0,056

Aleatorio

α= 0,298

Medias iguales

α= 0,200

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,256)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,557)

Ajuste distribución

conocida

= 100,25

S= 95,020

Tableta/Men

sual

3 Ibuprofeno

400 mg

α= 0,95

Aleatorio

α= 0,563

Medias iguales

α= 0,145

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,178)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,891)

Ajuste distribución

conocida

= 134,91

S= 126,624

Tableta/Men

sual

4 Hierro sulfato

300 mg

α= 0,683

Aleatorio

α= 0,884

Medias iguales

α= 0,277

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,536)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,808)

Ajuste distribución

conocida

= 161,89

S= 131,133

Tableta/Men

sual

5 Omeprazol 20

mg

α= 0,329

Aleatorio

α= 0,715

Medias iguales

α= 0,113

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,312)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,893)

Ajuste distribución

conocida

= 126,36

S= 114,533

Tableta/Men

sual

6 Naproxeno

250 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,464

Medias iguales

α= 0,117

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,182)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,854)

Ajuste distribución

conocida

= 127,20

S= 107,125

Tableta/Men

sual

7 Carbonato de

calcio 600 mg

α= 0,329

Aleatorio

α= 0,715

Medias iguales

α= 0,138

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,093)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,519)

Ajuste distribución

conocida

= 111,82

S= 113,304

Tableta/Men

sual

8 Amoxicilina

500mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,259

Medias iguales

α= 0,253

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,022) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,012) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,671)

Ajuste distribución

conocida

= 106,64

S= 115,697

Tableta/Men

sual

9 Metformina

850 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,665

Medias iguales

α= 0,001

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,041)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,069)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,690)

Ajuste distribución

conocida

= 133,38

S= 122,948

Tableta/Men

sual

10 Diclofenaco

50 mg

α= 0,502

Aleatorio

α= 0,382

Medias iguales

α= 0,747

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,531)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,590)

Ajuste distribución

conocida

= 99,18

S= 79,887

Tableta/Men

sual

11 Albendazol

200 mg

α= 0,688

Aleatorio

α= 0,142

Medias iguales

α= 0,692

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,344)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,651)

Ajuste distribución

conocida

= 83,69

S= 70,121

Tableta/Men

sual

53

12 Dicloxacilina

500 mg

α=1,000

Aleatorio

α= 0,341

Medias iguales

α= 0,684

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,057)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,267)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,622)

Ajuste distribución

conocida

= 107,57

S= 78,388

Tableta/Men

sual

13 Amlodipino 5

mg

α= 0,837

Aleatorio

α= 0,547

Medias iguales

α= 0,283

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,136)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,880)

Ajuste distribución

conocida

= 45,75

S= 44,525

Tableta/Men

sual

14 Atorvastatina

20 mg

α= 0,704

Aleatorio

α= 0,116

Medias iguales

α= 0,013

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,374)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,663)

Ajuste distribución

conocida

= 97,43

S= 87,708

Tableta/Men

sual

15 Ibuprofeno

800 mg

α= 0,363

Aleatorio

α= 0,157

Medias iguales

α= 0,762

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,169)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,708)

Ajuste distribución

conocida

= 29,57

S= 25,838

Tableta/Men

sual

16 Carbamazepin

a 200 mg

α= 0,589

Aleatorio

α= 0,731

Medias iguales

α= 0,065

Varianzas

iguales

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,001) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,168)

Ajuste distribución

conocida

= 26,63

S= 43,091

Tableta/Men

sual

17 Azitromicina

500 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,059

Medias iguales

α= 0,004

Varianzas

no iguales

No es normal (α=

0,000) Ajuste

distribución conocida

No es normal (α=

0,000) Ajuste

distribución conocida

No es exponencial (α=

0,005) Ajuste

distribución conocida

= 244,44

S= 621,470

Tableta/Men

sual

18

Acido

valproico 250

mg

α= 0,171

Aleatorio

α= 0,121

Medias iguales

α= 0,396

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,347)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,972)

Ajuste distribución

conocida

= 79,00

S= 70,060

Tableta/Men

sual

19 Enalapril 5 mg α= 1,000

Aleatorio

α= 0,401

Medias iguales

α= 0,076

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,467)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,841)

Ajuste distribución

conocida

= 31,00

S= 28,735

Tableta/Men

sual

20 Glibenclamida

5 mg

α= 0,377

Aleatorio

α= 0,529

Medias iguales

α= 0,021

Varianzas

no iguales

Normal (α= 0,066)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,080)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,600)

Ajuste distribución

conocida

= 48,33

S= 54,544

Tableta/Men

sual

21 Cefalexina

500 mg

α= 0,149

Aleatorio

α= 0,704

Medias iguales

α= 0,213

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,439)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,712)

Ajuste distribución

conocida

= 377,75

S= 321,123

Tableta/Men

sual

22 Gemfibrozil

600 mg

α= 0,952

Aleatorio

α= 0,270

Medias iguales

α= 0,168

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,143)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,056)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,662)

Ajuste distribución

conocida

= 102,71

S= 130,801

Tableta/Men

sual

23 Metronidazol

500 mg

α= 1,000

Aleatorio

α= 0,399

Medias iguales

α= 0,291

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,054) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,455)

Ajuste distribución

conocida

= 40,89

S= 44,129

Tableta/Men

sual

54

24 Loratadina 10

mg

α= 0,623

Aleatorio

α= 0,477

Medias iguales

α= 0,620

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,072)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,030) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,442)

Ajuste distribución

conocida

= 37,50

S= 40,448

Tableta/Men

sual

25 Hidroclorotiaz

ida 25 mg

α= 0,703

Aleatorio

α= 0,502

Medias iguales

α= 0,469

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,160)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,778)

Ajuste distribución

conocida

= 58,00

S= 62,189

Tableta/Men

sual

26 Enalapril 20

mg

α= 0,056

Aleatorio

α= 0,232

Medias iguales

α= 0,377

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,362)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,771)

Ajuste distribución

conocida

= 64,38

S= 63,839

Tableta/Men

sual

27

Hioscina n

butilbromuro

10mg

α= 0,051

Aleatorio

α= 0,694

Medias iguales

α= 0,465

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,082)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,032)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,489)

Ajuste distribución

conocida

= 47,09

S= 53,888

Tableta/Men

sual

28 Acido acetil

sálico 100mg

α= 0,537

Aleatorio

α= 0,113

Medias iguales

α= 0,770

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

No es normal (α=

0,338) Ajuste

distribución conocida

Exponencial (α= 0,550)

Ajuste distribución

conocida

= 67,38

S= 56,310

Tableta/Men

sual

29 Acido fólico 1

mg

α= 0,314

Aleatorio

α= 0,211

Medias iguales

α= 0,956

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,170)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,556)

Ajuste distribución

conocida

= 54,00

S= 46,089

Tableta/Men

sual

30 Metocarbamol

750 mg

α= 0,537

Aleatorio

α= 0,232

Medias iguales

α= 0,217

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,324)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,447)

Ajuste

distribución

conocida

= 70,25

S= 59,952

Tableta/Men

sual

31

Ácido

ascórbico 500

mg

α= 0,502

Aleatorio

α= 0,392

Medias iguales

α= 0,078

Varianzas

iguales

Normal (α= 0,200)

Ajuste distribución

conocida

Normal (α= 0,221)

Ajuste distribución

conocida

Exponencial (α= 0,926)

Ajuste distribución

conocida

= 59,00

S= 54,111

Tableta/Men

sual

Fuente: Elaboracion propia

55

En la tabla 10 y 11 se observa que los 31 medicamentos presentan un comportamiento

aleatorio al presentar un valor de 𝛼 > 0,05 en la prueba de rachas. Las funciones de

distribución de probabilidad a las que se ajustaron los comportamientos de los datos fueron:

normal, exponencial con 𝛼 > 0,05 en la prueba de Kolmogorov Smirnov.

El medicamento Azitromicina 500 mg presento un comportamiento aleatorio, pero

no se ajustó a ninguna de las funciones de distribución de probabilidad (F.D.P) conocidas, se

determinó que los datos seguían el comportamiento de una función de distribución empírica

por medio del software estadístico Statgraphics. Se identificó como parámetros la frecuencia,

los intervalos de la demanda mensuales y la probabilidad de ocurrencia esto lo puede

encontrar en el anexo 3.

Si el conjunto de datos presenta un comportamiento aleatorio, es posible utilizar la

función de distribución empírica cuando no se puede ajustar a ninguna de las funciones de

distribuciones de probabilidad teóricas conocidas, en función a esto se construye una tabla

de k pares de valores (𝑋𝑗, 𝐹 (𝑋𝑗)), donde F es la distribución acumulada de observaciones (F

monótona creciente con j, 𝐹 ≤ 1). (Mauttone, 2010)

3.2.1 Análisis de los Tiempos de entrega de los medicamentos seleccionados

Para el análisis del Lead Time de cada medicamento se realizó la secuencia de pasos

anteriormente mostrada en el diagrama de flujo de análisis de datos, sin embargo, solo se

realizó la prueba de Rachas y Kolmogorov Smirnov debido a que los tiempos de entrega se

calcularon de manera independiente de acuerdo con la emisión y recepción de las órdenes de

pedido.

Para el análisis de los datos recolectados de los tiempos de entrega, se transformó la

variable Lead Time o tiempos de entrega de días a meses, teniendo en cuenta que una semana

laboral del hospital es equivalente a 5,5 días y un mes tiene 4 semanas, ya que los días

laborales son de lunes a sábado; para facilitar el análisis del Lead time se utilizó el software

estadístico SPSS de IBM.

A continuación, en la tabla 11 se muestra los resultados del análisis de entrada de los

tiempos de entrega de los 31 medicamentos con el proveedor Labmedics. De la misma

manera, se encontrará el nivel de significancia (∝) de cada prueba realizada, junto con la

función de distribución de probabilidad (F.D.P) y sus respectivos parámetros:

56

Tabla 11. Resultados análisis de entrada de los Lead Time

Medicamento Prueba de

rachas

Prueba de

Kolmogorov Smirnov Parámetros

Acetaminofén 500 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,5114;

S= ,11487]

= ,5114;

S= ,11487]

Losartán 50 mg α= 0,713

Aleatorio N~[ = ,5738638;

S= ,16104860]

= ,5738638;

S= ,16104860

Ibuprofeno 400 mg α= 0,540

Aleatorio N~[ = ,5867782;

S=,16695243]

= ,5867782;

S=,16695243

Hierro sulfato 300 mg α= 0,495

Aleatorio N~[ = ,5858589;

S= ,15818569]

= ,5858589;

S= ,15818569

Omeprazol 20 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,6033073;

S= ,20639520]

= ,6033073;

S= ,20639520

Naproxeno 250 mg α= 0,314

Aleatorio N~[ = ,6363660;

S= ,17539092]

= ,6363660;

S= ,17539092

Carbonato de calcio 600 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,6446291;

S=,19898172]

= ,6446291;

S=,19898172

Amoxicilina 500mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,6198355;

S=,19206558]

= ,6198355;

S=,19206558

Metformina 850 mg α= 0,837

Aleatorio N~[ = ,6988650;

S=,19427538]

= ,6988650;

S=,19427538

Diclofenaco 50 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,6198355;

S=,19206558]

= ,6198355;

S=,19206558

Albendazol 200 mg α= 0,253

Aleatorio N~[ = ,5874131;

S= ,18691768]

= ,5874131;

S= ,18691768

Dicloxacilina 500 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,5324686;

S= ,15462100]

= ,5324686;

S= ,15462100

Amlodipino 5 mg α= 0,703

Aleatorio N~[ = ,6818175;

S= ,18343338]

= ,6818175;

S= ,18343338

Atorvastatina 20 mg α= 0,363

Aleatorio N~[ = ,5844157;

S=,21064563]

= ,5844157;

S=,21064563

Ibuprofeno 800 mg α= 0,494

Aleatorio N~[ = ,5519486;

S= ,17881520]

= ,5519486;

S= ,17881520

Carbamazepina 200 mg α= 0,252

Aleatorio N~[ = ,6875013;

S= ,19803720]

= ,6875013;

S= ,19803720

Azitromicina 500 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,7323244;

S= ,19477060]

= ,7323244;

S= ,19477060

57

Acido valproico 250 mg α= 0,860

Aleatorio N~[ = ,6893950;

S=,22711926]

= ,6893950;

S=,22711926

Enalapril 5 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ =,7784088;

S= ,16377528]

=,7784088;

S= ,16377528

Glibenclamida 5 mg α= 0,377

Aleatorio N~[ = ,6742417;

S= ,14205205]

= ,6742417;

S= ,14205205

Cefalexina 500 mg α= 0,149

Aleatorio N~[ = ,6647738;

S= ,17509722]

= ,6647738;

S= ,17509722

Gemfibrozil 600 mg α= 0,079

Aleatorio N~[ = ,8246757;

S= ,07152685]

= ,8246757;

S= ,07152685

Metronidazol 500 mg α= 0,968

Aleatorio N~[ = ,7828278;

S= ,17571713]

= ,7828278;

S= ,17571713

Loratadina 10 mg α= 1,000

Aleatorio N~[ = ,7227270;

S= ,12576706]

N~[ = ,7227270;

S= ,12576706

Hidroclorotiazida 25 mg α= 0,149

Aleatorio N~[ = ,7272738;

S= ,15366383]

= ,7272738;

S= ,15366383

Enalapril 20 mg α= 0,252

Aleatorio N~[ =0.7670463;

S= 0.15450163]

=0.7670463;

S= 0.15450163

Hioscina N butilbromuro

10mg

α= 1,000

Aleatorio N~[ = 0.6446291;

S= 0.19898172]

= 0.6446291;

S= 0.19898172

Ácido acetil sálico 100mg α= 0,056

Aleatorio N~[ = 0.7556825;

S= 0.14565146]

= 0.7556825;

S= 0.14565146

Ácido fólico 1 mg α=0,623

Aleatorio N~[ = 0.65909;

S= 0.09877538]

= 0.65909;

S= 0.09877538

Metocarbamol 750 mg α=1,000

Aleatorio N~[ = 0.6818188;

S= 0.1647864]

= 0.6818188;

S= 0.1647864

Ácido ascórbico 500 mg α= 0,210

Aleatorio N~[ = 0.6611582;

S= 0.20666802]

= 0.6611582;

S= 0.20666802

Fuente: Elaboracion propia

En la tabla 10, se observa que el Lead Time de los medicamentos presentan un

comportamiento aleatorio, debido a que en la prueba de rachas el valor del nivel de

significancia (∝) fue mayor al 0,05 y se ajustaron a la función de distribución de probabilidad

normal en la tabla podrá encontrar sus respectivos parámetros.

La prueba de rachas se aplicó únicamente para el proveedor Labmedics S.A.

(principal proveedor del hospital). En cambio, para Dermedical y María Inés Gutiérrez

(proveedores secundarios), no fue posible realizar la prueba porque no se tienen registros

para la investigación. Sin embargo, se sabe que éstos dos proveedores realizan entregas en

caso de faltantes o pedidos de última hora

58

3.2.2 Resumen de análisis

A continuación, en la tabla 12 encontrará un resumen del análisis de estadística

inferencial de la demanda y el Lead time de los 31 medicamentos seleccionados

anteriormente. La unidad de medida utilizada para los datos de la demanda y el Lead time es

de cajas al mes siendo probabilístico. De igual manera, se hallarán los respectivos parámetros

para cada tipo de distribución.

Tabla 12. Resumen del análisis estadístico de la demanda y Lead Time con sus respectivos parámetros

Medicamento Parámetros de

demanda

Parámetros de Lead

time unidad

Acetaminofén 500 mg e~[λ= 133,08] N~[ = ,5114;

S= ,11487] Cajas/ mes

Losartán 50 mg N~[ = 100,25;

S= 95,020]

N~[ = ,5738638;

S= ,16104860] Cajas/ mes

Ibuprofeno 400 mg N~[ = 134,91;

S=126,624]

N~[ = ,5867782;

S=,16695243] Cajas/ mes

Hierro sulfato 300 mg N~[ = 161,89

S= 131,133]

N~[ = ,5858589;

S= ,15818569] Cajas/ mes

Omeprazol 20 mg N~[ = 126,36;

S= 114,533]

N~[ = ,6033073;

S= ,20639520] Cajas/ mes

Naproxeno 250 mg N~[ = 127,20;

S= 107,125]

N~[ = ,6363660;

S= ,17539092] Cajas/ mes

Carbonato de calcio 600 mg N~[ = 111,82;

S= 113,304]

N~[ = ,6446291;

S=,19898172] Cajas/ mes

Amoxicilina 500mg e~[λ= 106,64] N~[ = ,6198355;

S=,19206558] Cajas/ mes

Metformina 850 mg e~[λ= 133,38] N~[ = ,6988650;

S=,19427538] Cajas/ mes

Diclofenaco 50 mg N~[ = 99,18

S= 79,887]

N~[ = ,6198355;

S=,19206558] Cajas/ mes

Albendazol 200 mg N~[ = 83,69

S= 70,121]

N~[ = ,5874131;

S= ,18691768] Cajas/ mes

Dicloxacilina 500 mg N~[ = 107,57

S= 78,388]

N~[ = ,5324686;

S= ,15462100] Cajas/ mes

Amlodipino 5 mg N~[ = 45,75

S= 44,525]

N~[ = ,6818175;

S= ,18343338] Cajas/ mes

Atorvastatina 20 mg N~[ = 97,43

S= 87,708]

N~[ = ,5844157;

S=,21064563] Cajas/ mes

Ibuprofeno 800 mg N~[ = 29,57

S= 25,838]

N~[ = ,5519486;

S= ,17881520] Cajas/ mes

Carbamazepina 200 mg e~[λ= 26,63] N~[ = ,6875013;

S= ,19803720] Cajas/ mes

59

Azitromicina 500 mg ~[ = 244,44;

S= 621,470]

N~[ = ,7323244;

S= ,19477060] Cajas/ mes

Acido valproico 250 mg N~[ = 79,00;

S= 70,060]

N~[ = ,6893950;

S=,22711926] Cajas/ mes

Enalapril 5 mg N~[ = 31,00;

S= 28,735]

N~[ =,7784088;

S= ,16377528] Cajas/ mes

Glibenclamida 5 mg N~[ = 48,33;

S= 54,544]

N~[ = ,6742417;

S= ,14205205] Cajas/ mes

Cefalexina 500 mg N~[ = 377,75;

S= 321,123]

N~[ = ,6647738;

S= ,17509722] Cajas/ mes

Gemfibrozil 600 mg N~[ = 102,71;

S= 130,801]

N~[ = ,8246757;

S= ,07152685] Cajas/ mes

Metronidazol 500 mg N~[ = 40,89;

S= 44,129]

N~[ = ,7828278;

S= ,17571713] Cajas/ mes

Loratadina 10 mg N~[ = 37,50;

S= 40,448]

N~[ = ,7227270;

S= ,12576706] Cajas/ mes

Hidroclorotiazida 25 mg N~[ = 58,00;

S= 62,189]

N~[ = ,7272738;

S= ,15366383] Cajas/ mes

Enalapril 20 mg N~[ = 64,38;

S= 63,839]

N~[ =0.7670463;

S= 0.15450163] Cajas/ mes

Hioscina N butilbromuro

10mg N~[ = 47,09;

S= 53,888]

N~[ = 0.6446291;

S= 0.19898172] Cajas/ mes

Acido acetil sálico 100mg N~[ = 67,38;

S= 56,310]

N~[ = 0.7556825;

S= 0.14565146] Cajas/ mes

Ácido fólico 1 mg N~[ = 54,00;

S= 46,089]

N~[ = 0.65909;

S= 0.09877538] Cajas/ mes

Metocarbamol 750 mg N~[ = 70,25

S= 59,952]

N~[ = 0.6818188;

S= 0.1647864] Cajas/ mes

Ácido ascórbico 500 mg N~[ = 59,00;

S= 54,111]

N~[ = 0.6611582;

S= 0.20666802] Cajas/ mes

Fuente: Elaboración propia

3.3 Determinación de un modelo de abastecimiento.

Para determinar el modelo de abastecimiento que se ajuste mejor al comportamiento

de los datos de la demanda del respectivo medicamento, se tienen en cuenta los criterios: tipo

de comportamiento de la demanda (en este caso es aleatoria); la vida útil del medicamento

(perecedero, no perecedero este siendo el caso de los medicamentos seleccionados),

realizando la aclaración de que los medicamentos perecederos son aquellos que se deben

mantener en cadena de frío, mientras que los no perecederos son aquellos que no necesitan

cadena de frío para su manutención.

�̂�

60

Debido a que los medicamentos seleccionados tienen una demanda con las siguientes

características: cuentan con comportamiento probabilístico, aleatorio, no son medicamentos

perecederos y son de revisión periódica. Se determinó que el modelo de política de inventario

que se ajusta es el modelo (S, T). En la página 58, numeral 3.3.2 se detalla más a fondo la

descripción de este modelo.

En la tabla 13 encontrara los 31 medicamentos con el comportamiento de la demanda,

el tipo de vida útil, el costo unitario clasificado como costo alto o costo bajo, siendo alto para

los medicamentos que superan un costo promedio de $17,658 COP y bajo para aquellos que

están por debajo. Se determinó que la política de inventario tiene un sistema de revisión

periódico debido a que el hospital verifica el nivel de inventario cada mes.

Tabla 13. Propuestas de modelos por medicamento

Dato Medicamento Demanda Lead Time Vida Útil Costo Unitario Modelo

1 Acetaminofén 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

2 Losartán 50 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

3 Ibuprofeno 400 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

4 Hierro sulfato 300 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

5 Omeprazol 20 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

6 Naproxeno 250 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

7 Carbonato de calcio 600 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

8 Amoxicilina 500mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

9 Metformina 850 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

10 Diclofenaco 50 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

11 Albendazol 200 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

12 Dicloxacilina 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

13 Amlodipino 5 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

14 Atorvastatina 20 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

15 Ibuprofeno 800 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

16 Carbamazepina 200 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

17 Azitromicina 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

18 Acido valproico 250 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

19 Enalapril 5 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

20 Glibenclamida 5 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

21 Cefalexina 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

22 Gemfibrozil 600 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

23 Metronidazol 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

24 Loratadina 10 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

25 Hidroclorotiazida 25 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

26 Enalapril 20 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

27 Hioscina N butilbromuro 10mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

28 Acido acetil sálico 100mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Bajo ST

29 Ácido fólico 1 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

30 Metocarbamol 750 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST

31 Ácido ascórbico 500 mg Aleatoria Aleatorio No perecedero Alto ST Fuente: Elaboración propia

Una vez seleccionado el modelo de política de inventarios a formular para cada

medicamento, se tienen en cuenta los costos del sistema de inventarios: costo de compra,

costo de ordenar y costo de mantener inventario estos son utilizados e ingresados al programa

WinQSB versión 2.0. para facilitar el desarrollo del modelo de la política de pedidos.

61

3.3.1 Formulación de la política de pedido e inventario para medicamentos con

demanda con comportamiento aleatorio y vida útil no perecedera.

La formulación de pedido e inventario para los medicamentos con demanda aleatoria

y vida útil no perecedera, se determinó aplicar el modelo (S, T) para los 31 medicamentos

que presentan esta característica. Este modelo es usado en la política de revisión periódica en

instantes concretos, tras intervalos temporales de igual longitud (T), en los cuales se verifica

el nivel del inventario y luego de la revisión se determina si se lanza una orden de pedido a

partir de la diferencia entre la cobertura del inventario meta (S) Éste es un caso especial R =

S, y el nivel de stock (s) observado. Este sistema de pedido debe ser lo suficientemente grande

para que perdure hasta la siguiente revisión, para que el inventario meta sea al menos igual a

la demanda esperada durante (𝑇+𝜏). (Sipper & Bulfin, 1998).

Las fórmulas que se usaron a continuación fueron para estimar la política óptima de

pedido la decisión del periodo de revisión. El periodo de revisión T se puede basar en la

conveniencia, es decir una vez al mes, todos los lunes, etcétera, o según la fórmula EOQ, esto

es: (Sipper & Bulfin, 1998)

𝑇 = √2𝑆𝑝

ℎ�̅�

Para los sistemas (S, T), una orden de pedido debe ser lo suficientemente grande para

que dure hasta la siguiente revisión, T periodos después (Sipper & Bulfin, 1998) .Por lo tanto,

S debe ser por lo menos igual a la demanda esperada durante (T + x), que no incluye

inventario de seguridad. Al considerar el inventario de seguridad y usar la misma notación

que para el modelo (Q, R), se obtiene: (Sipper & Bulfin, 1998)

𝑆 = �̅�(T + τ) + 𝑍𝜎T+τ

𝑆𝑆 = 𝑍𝜎T+τ

Donde:

𝑆𝑝: Costo de ordenar un pedido

ℎ: Costo de mantener una unidad por periodo de tiempo

𝐶𝑐: Costo unitario de compra de un medicamento

𝑇: 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑒𝑎𝑐𝑖ó𝑛.

𝜎𝑇+𝑡: 𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑡á𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒 (𝑇 + 𝜏).

𝑆𝑆: 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑.

�̅�: Media de la demanda del artículo en el horizonte de planeación.

62

Tabla 14. Política de pedido para medicamentos con demanda con comportamiento aleatorio y vida útil no perecedera.

Medicamento Demanda

(Cajas) Lead Time

Cantidad

optima (S)

(Cajas)

Inventari

o

promedio

disponibl

e

(Cajas)

Stock de

seguridad

(Cajas)

Costo total de

ordenar

($/mes)

Costo total de

mantener

($/mes)

Costo total del

inventario

($/mes)

Costo total

esperado ($/mes)

Acetaminofén

500 mg e~[λ= 133,08]

N~[ = ,5114;

S= ,11487] 1378 1172 1033 $ 49,750.48 $ 421,220.60 $ 471,971.10 $ 2,292,436.00

Losartán 50

mg N~[ = 100,25;

S= 95,020]

N~[ = ,5738638;

S= ,16104860] 556 382 267 $ 44,816.37 $ 148,069.10 $ 192,885.50 $ 1,859,537.00

Ibuprofeno

400 mg N~[ = 134,91;

S=126,624]

N~[ = ,5867782;

S=,16695243] 801 547 373 $ 40,031.34 $ 125,627.60 $ 165,658.90 $ 1,484,010.00

Hierro sulfato

300 mg N~[ = 161,89

S= 131,133]

N~[ = ,5858589;

S= ,15818569] 847 562 372 $ 44,071.98 $ 130,319.10 $ 174,391.10 $ 1,798,760.00

Omeprazol 20

mg N~[ = 126,36;

S= 114,533]

N~[ = ,6033073;

S= ,20639520] 857 576 372 $ 31,987.95 $ 90,165.64 $ 122,153.60 $ 947,700.00

Naproxeno

250 mg N~[ = 127,20;

S= 107,125]

N~[ = ,6363660;

S= ,17539092] 674 448 303 $ 45,426.25 $ 140,502.90 $ 185,929.10 $ 1,911,562.00

Carbonato de

calcio 600 mg N~[ = 111,82;

S= 113,304]

N~[ = ,6446291;

S=,19898172] 871 625 524 $ 115,235.00 $ 1,432,308.00 $ 1,547,543.00 $ 24,730,100.00

Amoxicilina

500mg e~[λ= 106,64]

N~[ = ,6198355;

S=,19206558] 1020 860 765 $ 58,299.16 $ 529,339.90 $ 587,639.00 $ 314,880.00

Metformina

850 mg e~[λ= 133,38]

N~[ = ,6988650;

S=,19427538] 1652 1399 1239 $ 43,099.13 $ 376,610.20 $ 419,709.30 $ 1,720,602.00

Diclofenaco

50 mg N~[ = 99,18

S= 79,887]

N~[ = ,6198355;

S=,19206558] 732 476 282 $ 26,384.75 $ 64,620.14 $ 91,004.89 $ 644,670.00

Albendazol

200 mg N~[ = 83,69

S= 70,121]

N~[ = ,5874131;

S= ,18691768] 420 281 192 $ 48,468.85 $ 152,667.80 $ 201,136.70 $ 2,174,380.00

63

Dicloxacilina

500 mg N~[ = 107,57

S= 78,388]

N~[ = ,5324686;

S= ,15462100] 379 250 178 $ 77,746.81 $ 271,039.20 $ 348,786.00 $ 5,593,640.00

Amlodipino 5

mg N~[ = 45,75

S= 44,525]

N~[ = ,6818175;

S= ,18343338] 391 262 164 $ 24,127.07 $ 64,442.29 $ 88,569.35 $ 539,163.80

Atorvastatina

20 mg N~[ = 97,43

S= 87,708

N~[ = ,5844157;

S=,21064563] 605 409 270 $ 36,270.95 $ 106,604.80 $ 142,875.80 $ 1,217,875.00

Ibuprofeno

800 mg N~[ = 29,57

S= 25,838]

N~[ = ,5519486;

S= ,17881520] 196 131 83 $ 31,869.73 $ 87,167.08 $ 119,036.80 $ 940,503.40

Carbamazepin

a 200 mg e~[λ= 26,63]

N~[ = ,6875013;

S= ,19803720] 484 414 363 $ 26,815.50 $ 216,070.00 $ 242,885.50 $ 665,750.00

Azitromicina

500 mg

~[ = 244,44;

S= 621,470]

N~[ = ,7323244;

S= ,19477060] 2335 1917 1678 $ 52,904.40 $ 424,139.00 $ 477,043.40 $ 2,591,107.00

Acido

valproico 250

mg

N~[ = 79,00;

S= 70,060]

N~[ = ,6893950;

S=,22711926] 537 356 229 $ 32,327.71 $ 90,936.46 $ 123,264.20 $ 967,750.00

Enalapril 5

mg N~[ = 31,00;

S= 28,735]

N~[ =,7784088;

S= ,16377528] 366 236 130 $ 15,197.68 $ 33,990.30 $ 49,187.98 $ 213,900.00

Glibenclamida

5 mg N~[ = 48,33;

S= 54,544]

N~[ = ,6742417;

S= ,14205205] 662 444 259 $ 13,516.33 $ 32,450.18 $ 45,966.51 $ 169,155.00

Cefalexina

500 mg N~[ = 377,75;

S= 321,123]

N~[ = ,6647738;

S= ,17509722] 2112 1399 938 $ 42,358.16 $ 128,483.90 $ 170,842.10 $ 1,662,100.00

Gemfibrozil

600 mg N~[ = 102,71;

S= 130,801]

N~[ = ,8246757;

S= ,07152685] 612 437 346 $ 58,629.46 $ 282,823.50 $ 341,452.90 $ 3,184,010.00

Metronidazol

500 mg N~[ = 40,89;

S= 44,129]

N~[ = ,7828278;

S= ,17571713] 356 242 160 $ 25,735.14 $ 75,687.94 $ 101,423.10 $ 613,350.00

Loratadina 10

mg N~[ = 37,50;

S= 40,448]

N~[ = ,7227270;

S= ,12576706] 488 325 188 $ 14,230.06 $ 33,879.72 $ 48,109.78 $ 187,500.00

Hidroclorotiaz

ida 25 mg N~[ = 58,00;

S= 62,189]

N~[ = ,7272738;

S= ,15366383] 756 502 290 $ 14,158.02 $ 33,551.11 $ 47,709.13 $ 185,600.00

�̂�

64

Enalapril 20

mg N~[ = 64,38;

S= 63,839]

N~[ =0.7670463;

S= 0.15450163] 613 406 250 $ 21,257.39 $ 55,153.24 $ 76,410.64 $ 418,470.00

Hioscina N

butilbromuro

10mg

N~[ = 47,09;

S= 53,888]

N~[ = 0.6446291;

S= 0.19898172] 267 190 144 $ 52,635.30 $ 216,497.60 $ 269,132.90 $ 2,566,405.00

Acido acetil

sálico 100mg N~[ = 67,38;

S= 56,310]

N~[ = 0.7556825;

S= 0.14565146] 802 507 262 $ 14,273.24 $ 29,619.69 $ 43,892.93 $ 188,664.00

Ácido fólico 1

mg N~[ = 54,00;

S= 46,089]

N~[ = 0.65909;

S= 0.09877538] 321 213 139 $ 38,184.87 $ 110,938.80 $ 149,123.70 $ 1,350,000.00

Metocarbamol

750 mg N~[ = 70,25

S= 59,952]

N~[ = 0.6818188;

S= 0.1647864] 393 260 175 $ 42,672.58 $ 130,266.40 $ 172,939.00 $ 1,686,000.00

Ácido

ascórbico 500

mg

N~[ = 59,00;

S= 54,111]

N~[ = 0.6611582;

S= 0.20666802] 366 246 165 $ 37,684.27 $ 114,700.80 $ 152,385.10 $ 1,315,169.00

Fuente: Elaboración propia

65

Se realiza el paso a paso del cálculo, con los medicamentos de Losartán 50mg

(distribución normal) y Acetaminofén 500mg (distribución exponencial), con el fin de indicar

el proceso que se llevó a cabo, para la obtención de los resultados.

Nota: Las fórmulas fueron tomadas del aplicativo WinQSB 2.0 y del libro Planeación y

control de la producción (Sipper & Bulfin, 1998)

Distribución Normal (Losartán 50mg)

- Cantidad óptima cajas:

𝑆 = �̅�(T + τ) + 𝑍𝜎T+τ

𝑆 = 100.25(2.883) + 267

𝑆 = 556.02

- Stock de Seguridad:

𝑆𝑆 = 𝑍𝜎T+τ

𝑆𝑆 = 1.645 ∗ 162.1403

𝑆𝑆 = 266.72

- Costo total de ordenar:

𝑄 = √2 ∗ 100.25 ∗ 103481

387.15

𝑄 = 231.498

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = �̅�

𝑄∗ 𝑆𝑝

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = 100.25

231.498∗ 103481

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = 44812.16

- Costo total de mantener:

𝐼𝑝: Inventario promedio disponible (Este dato se obtuvo del programa WinQSB

2.0).

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 𝐼𝑝 ∗ ℎ

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 382.4093 ∗ 387.15

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 148068.27

66

- Costo total del inventario:

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 + 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 44812.16 + 148068.27

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 192884.64

Distribución Exponencial (Acetaminofén 500mg)

- Cantidad óptima cajas:

𝑆 = �̅�(T + τ) + 𝑍𝜎T+τ

𝑆 = 810.76 + 567.21

𝑆 = 1377.98

- Stock de Seguridad:

�̅�𝐿 = 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑔𝑎

𝑆𝑆 = 𝑍𝜎L = 𝑍�̅�𝐿

𝑆𝑆 = 1.645 ∗ 627.727

𝑆𝑆 = 1032.6109

Nota: Para la distribución exponencial se realiza un cambio en la fórmula del

Stock de Seguridad (SS) referente a la distribución normal que utiliza la

desviación estándar de la demanda durante (𝑇 + 𝜏) y ésta es reemplaza por la

demanda promedio durante el lead time en la distribución exponencial. (K.

NAJDAWI & J. LIBERATORE)

- Costo total de ordenar:

𝑄 = √2 ∗ 133.08 ∗ 103481

359.55

𝑄 = 276.771.

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = �̅�

𝑄∗ 𝑆𝑝

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = 133.08

276.771∗ 103481

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 = 49756.84

67

- Costo total de mantener:

𝐼𝑝: Inventario promedio disponible (Este dato se obtuvo del programa WinQSB

2.0).

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 𝐼𝑝 ∗ ℎ

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 1171.522 ∗ 359.55

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟 = 421220.73

- Costo total del inventario:

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑂𝑟𝑑𝑒𝑛𝑎𝑟 + 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑡𝑒𝑛𝑒𝑟

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 49756.84 + 421220.73

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 470977.57

En la tabla 14 de la política de pedido se muestran los resultados obtenidos a través del

software WinQSB versión 2.0, para los 31 medicamentos con una demanda con

comportamiento aleatorio y medicamentos de vida útil no perecedera. Estos datos se

ingresaron al programa de acuerdo con la función de distribución de probabilidad de la

demanda y el Lead Time, además de ser un sistema de revisión periódico. A continuación,

un ejemplo del medicamento Hioscina N butilbromuro 10mg se obtuvo un S inventario meta

de 267 cajas, un inventario promedio disponible de 190 y un inventario de seguridad de 144,

con un costo total esperado de $ 2´566,405 COP.

Este modelo nos da a conocer las cantidades optimas de inventario, de inventario promedio

disponible y del stock de seguridad, que a diferencia del proceso actual de abastecimiento

del hospital, estos datos no son conocidos y/o no cuentan con registros dentro de la

planificación, por lo que impide una adecuada planeación de los pedidos a solicitar, para

reabastecer su dispensario con la cantidad optima de medicamentos requeridos para mantener

el inventario y contar con un control de reabastecimiento adecuado. Así mismo, el

departamento encargado podrá llevar la contabilidad tanto del presupuesto como de la

inversión que se realizará periódicamente para su correcto funcionamiento.

3.4 Validación de la política propuesta al hospital San Antonio de Mitú.

Para validar la política de pedido propuesta para el hospital San Antonio de Mitú, se

propone un diagrama de flujo de la secuencia de pasos a seguir en el proceso de selección de

la política de pedidos e inventarios que mejor se ajuste a las condiciones de la demanda, la

vida útil de los medicamentos (perecedera o no perecedera) y el sistema de revisión de

inventario. En el diagrama 10 se encuentran las etapas del proceso.

68

Diagrama 10. Estructura para la selección de una política de pedido según el comportamiento de la demanda y su vida

útil.

Fuente: Elaboración a partir de (Sipper & Bulfin, 1998)

Al determinar el comportamiento de la demanda de los medicamentos ya sea que estos tengan

comportamiento aleatorio o regular se sigue el camino trazado el diagrama de flujo del

análisis de datos anteriormente mencionado en el capítulo 3. Para las demandas de

medicamentos que cuentan con un comportamiento aleatorio, una vida útil perecedera

generalmente y un sistema de revisión periódica utilizan una política enfocada en el modelo

de decisión de una sola vez, con el objetivo de crear un equilibrio entre los excedentes y

faltantes de esta manera que se minimice el costo esperado.

Por otra parte, los medicamentos que tienen una vida útil no perecedera como es este caso se

utiliza una política con enfoque en el modelo (S, T) de esta forma se ordenará cada vez que

el inventario se encuentre por debajo del nivel del inventario meta(S). Una vez se establece

la política de pedido que se ajuste se puede obtener los resultados: cantidad optima a ordenar

durante el tiempo de planeación, longitud de ciclo siendo esta el intervalo de tiempo en que

se ordena (cada n meses) y el costo total de la política de gestión incluyendo costo de compra,

costo de ordenar, costo de mantener, según el tipo de política que se utilice.

69

PARTE IV. EVALUACIÓN DEL MODELO

CAPITULO 4

COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL MODELO PROPUESTO CON LA

OPERACIÓN ACTUAL DEL HOSPITAL

En este capítulo se compararon los resultados del modelo propuesto con la operación

actual del hospital, asumiendo como demanda los pedidos solicitados comprendidos entre el

año 2018 al 2020 para los 31 medicamentos. Se realiza la caracterización de los escenarios

del modelo propuesto frente al método actual en el numeral 4.1, en el cual por medio del

programa Microsoft Excel se ubican las cantidades en inventario, las cantidades ordenadas,

y los costos del mismo sistema de inventarios como: el costo de ordenar, costo de mantener

y costo de adquisición o de compra esto de acuerdo con la política de inventario que se

maneje para cada modelo. En el numeral 4.2, se encuentra el análisis de resultados de la

comparación, en donde se establecieron los costos totales de la política de pedidos, basados

del modelo y el método actual del proceso de pedido del hospital. Una vez establecidas las

cantidades y los costos totales, se procede al cálculo de los indicadores que describan y

comparen el estado del sistema actual y propuesto. Lo anterior, con la intención de tener la

comparativa de los indicadores de: costo promedio por unidad, costo promedio por período

y tiempo promedio de rotación, aplicados al proceso actual y propuesto de la investigación

realizada. Consecuentemente, en el numeral 4.3 se procede a crear las conclusiones y

recomendaciones de la investigación para aplicativos del hospital.

4.1 Caracterización de escenarios del modelo propuesto vs modelo actual del hospital

de Mitú

Para la caracterización de escenarios del modelo propuesto y el modelo actual se

realizó la comparación, asumiendo como demanda los pedidos de medicamentos por medio

de los contratos del año 2018 al 2020. En Microsoft Excel se realiza la simulación del proceso

de pedidos con el método actual del hospital y con la política para cada medicamento.

Teniendo en cuenta los históricos de los datos de los años 2018 al 2020, se obtuvieron las

cantidades y las fechas de pedidos en los contratos que realizó el hospital, mientras que con

la política obtenida de los modelos, para la simulación de 12 meses se obtuvieron las

cantidades, puntos de reorden e intervalos a ordenar, por consiguiente la intención de

encontrar los resultados necesarios que posibiliten establecer las similitudes y diferencias

entre el modelo propuesto y el método de pedido actual del hospital. Se presentan los

resultados obtenidos a continuación:

70

4.1.1 Contraste de política de pedido e inventario para medicamentos con demanda

aleatoria y vida útil no perecedera frente a la política actual del hospital de Mitú

Para realizar el contraste de la política de pedido e inventario para los medicamentos

con un comportamiento de demanda aleatorio y vida útil no perecedera se utilizó la política

de pedido propuesta del modelo (ST), y de este modo establecer las cantidades a ordenar,

inventario máximo y puntos de reorden para los años 2018, 2019 y 2020 con la operación del

proceso actual del hospital y la política de pedido e inventario propuesta. Los resultados del

contraste de los medicamentos se presentan a continuación:

Tabla 15. Contraste modelo actual del hospital frente a la Política de pedido enfoque ST-Ss

Medicamen

to Proveedor Demanda

Cantidad por ordenar

(Cajas /año)

Inventario máximo

(Cajas /año) Punto de reorden

Actual Propuesto Actual Propuesto Actual Propuesto

Acetaminofén

500 mg Labmedics 17589 21708 16536 8832 15708

No

establecido 1101

Losartán 50

mg Labmedics 9624 9612 6672 3576 5976

No

establecido 325

Ibuprofeno

400 mg Labmedics 17808 12933 9612 4800 8652

No

establecido 452

Hierro sulfato

300 mg Labmedics 17484 14364 10164 5244 9024

No

establecido 467

Omeprazol 20

mg Labmedics 16680 12015 10284 4428 9360

No

establecido 448

Naproxeno

250 mg Labmedics 15264 11799 8088 4260 7116

No

establecido 375

Carbonato de

calcio 600 mg Labmedics 15990 11136 10452 9396 8712

No

establecido 596

Amoxicilina

500mg Labmedics 14076 15180 12240 7488 11448

No

establecido 831

Metformina

850 mg Labmedics 21489 24435 19824 9744 18708

No

establecido 1332

Diclofenaco

50 mg Labmedics 12372 8937 8784 3228 8052

No

establecido 343

Albendazol

200 mg Labmedics 11968 7560 5040 2772 4452

No

establecido 241

Dicloxacilina

500 mg Labmedics 7744 6213 4548 3228 3852

No

establecido 234

Amlodipino 5

mg Labmedics 7370 4844 4692 1704 4320

No

establecido 195

Atorvastatina

20 mg Labmedics 8184 9153 7260 3384 6564

No

establecido 327

71

Ibuprofeno

800 mg Labmedics 2484 2700 2352 996 2148

No

establecido 99

Carbamazepin

a 200 mg Labmedics 4260 6480 5808 1932 5580

No

establecido 381

Azitromicina

500 mg Labmedics 28600 35420 28020 19104 25872

No

establecido 1857

Acido

valproico 250

mg Labmedics 5688 7722 6444 2784 5784

No

establecido 766

Enalapril 5

mg Labmedics 3472 4284 4392 1128 4092

No

establecido 154

Glibenclamida

5 mg Labmedics 5220 7128 7944 1980 7548

No

establecido 292

Cefalexina

500 mg Labmedics 36264 35613 25344 12816 22320

No

establecido 1189

Gemfibrozil

600 mg Labmedics 8628 9560 7344 4728 6336

No

establecido 431

Metronidazol

500 mg Labmedics 4416 4617 4272 1656 3888

No

establecido 192

Loratadina 10

mg Labmedics 4500 5472 5856 1500 5400

No

establecido 215

Hidroclorotiaz

ida 25 mg Labmedics 6032 8460 9072 2316 8568

No

establecido 332

Enalapril 20

mg Labmedics 6180 9144 7356 2460 6756

No

establecido 299

Hioscina N

butilbromuro

10mg Labmedics 5180 4032 3204 1944 2844

No

establecido 174

Acido acetil

sálico 100mg Labmedics 6468 8712 9624 2292 9012

No

establecido 313

Ácido fólico 1

mg Labmedics 6480 5076 3852 1824 3432

No

establecido 175

Metocarbamol

750 mg Labmedics 6744 6669 4716 2388 4140

No

establecido 223

Ácido

ascórbico 500

mg Labmedics 7788 5778 4392 2100 2952

No

establecido 204

Fuente: Elaboración propia

72

Tabla 16. Costos del contraste del modelo actual del hospital frente a la política de pedido con enfoque ST-Ss

Medicame

nto Proveedor Demanda

Costo total de compra ($/Año) Costo total de ordenar

($/Año)

Costo total de mantener

($/Año) Costo total ($/Año)

Actual Propuesto Actual Propuesto Actual Propuesto Actual Propuesto

Acetaminof

én 500 mg Labmedics 17589 $ 373,949,244 $284,854,648 $ 743,077 $ 597,006 $ 3,902,534 $2,972,743 $ 378,594,856 $ 288,424,397

Losartán 50

mg Labmedics 9624 $ 178,289,784 $123,756,704 $ 785,042 $ 537,796 $ 1,860,632 $1,291,525 $ 180,935,458 $ 125,586,025

Ibuprofeno

400 mg Labmedics 17808 $ 142,263,000 $105,732,000 $ 670,205 $ 480,376 $ 1,484,657 $1,103,419 $ 144,417,862 $ 107,315,795

Hierro

sulfato 300

mg Labmedics 17484 $ 159,598,404 $112,932,204 $ 409,866 $ 528,864 $ 1,665,569 $1,563,829 $161,673,839 $ 115,024,897

Omeprazol

20 mg Labmedics 16680 $ 90,112,500 $ 77,130,000 $ 279,587 $ 383,855 $ 940,414 $1,081,988 $ 91,332,501 $ 78,595,843

Naproxeno

250 mg Labmedics 15264 $ 177,311,439 $121,543,768 $1,045,312 $ 545,115 $ 1,850,422 $1,686,035 $ 180,207,173 $ 123,774,918

Carbonato

de calcio

600 mg Labmedics 15990 $1,223,304,448 $1,148,166,136 $ 356,788 $1,382,820 $12,766,405 $17,187,696 $1,236,427,642 $1,166,736,652

Amoxicilina

500mg Labmedics 14076 $ 447,810,000 $ 361,080,000 $ 688,985 $ 699,590 $ 4,673,345 $ 6,352,079 $ 453,172,331 $ 368,131,669

Metformina

850 mg Labmedics 21489 $ 315,211,500 $ 255,729,600 $ 739,673 $ 517,190 $ 3,289,547 $ 4,519,322 $ 319,240,720 $ 260,766,112

Diclofenaco

50 mg Labmedics 12372 $ 58,090,500 $ 57,096,000 $ 324,599 $ 316,617 $ 606,232 $ 775,442 $ 59,021,332 $ 58,188,059

Albendazol

200 mg Labmedics 11968 $ 196,560,000 $ 131,040,000 $ 650,667 $ 581,626 $ 2,051,300 $ 1,832,014 $ 199,261,967 $ 133,453,640

Dicloxacilin

a 500 mg Labmedics 7744 $ 323,076,000 $ 236,496,000 $ 640,381 $ 932,962 $ 3,371,621 $ 3,252,470 $ 327,088,002 $ 240,681,432

Amlodipino

5 mg Labmedics 7370 $ 57,084,925 $ 55,293,656 $ 372,313 $ 289,525 $ 595,738 $ 773,307 $ 58,052,977 $ 56,356,488

Atorvastatin

a 20 mg Labmedics 8184 $ 114,412,500 $ 90,750,000

$1,200,005 $ 435,251 $ 1,194,009 $ 1,279,258 $ 116,806,514 $ 92,464,509

73

Ibuprofeno

800 mg Labmedics 2484 $ 85,875,300 $ 74,806,928 $157,707 $ 382,437 $ 896,195 $ 1,046,005 $ 86,929,201 $ 76,235,370

Carbamazep

ina 200 mg Labmedics 4260 $ 162,000,000 $ 145,200,000 $1,019,676 $ 321,786 $ 1,690,632 $ 2,592,840 $ 164,710,308 $ 148,114,626

Azitromicin

a 500 mg Labmedics 28600 $ 375,452,000 $ 297,012,000 $ 634,600 $ 634,853 $ 3,918,217 $ 5,089,668 $ 380,004,817 $ 302,736,521

Acido

valproico

250 mg Labmedics 5688 $ 94,594,500 $ 78,939,000 $1,193,672 $ 387,933 $ 987,188 $ 1,091,238 $ 96,775,360 $ 80,418,170

Enalapril 5

mg Labmedics 3472 $ 29,559,600 $ 30,304,800 $ 573,723 $ 182,372 $ 308,484 $ 407,884 $ 30,441,807 $ 30,895,056

Glibenclami

da 5 mg Labmedics 5220 $ 24,948,000 $ 27,804,000 $ 730,103 $ 162,196 $ 260,357 $ 389,402 $ 25,938,460 $ 28,355,598

Cefalexina

500 mg Labmedics 36264 $ 156,697,200 $ 111,513,600 $ 366,066 $ 508,298 $ 1,635,292 $ 1,541,807 $ 158,698,558 $ 113,563,705

Gemfibrozil

600 mg Labmedics 8628 $ 296,360,000 $ 227,664,000 $ 914,093 $ 703,554 $ 3,092,813 $ 3,393,882 $ 300,366,906 $ 231,761,436

Metronidaz

ol 500 mg Labmedics 4416 $ 69,255,000 $ 64,080,000 $ 575,976 $ 308,822 $ 722,745 $ 908,255 $ 70,553,721 $ 65,297,077

Loratadina

10 mg Labmedics 4500 $ 27,360,000 $ 29,280,000 $1,167,261 $ 170,761 $ 285,529 $ 406,557 $ 28,812,790 $ 29,857,317

Hidrocloroti

azida 25 mg Labmedics 6032 $ 27,072,000 $ 29,030,400 $ 256,727 $ 169,896 $ 282,523 $ 402,613 $ 27,611,250 $ 29,602,910

Enalapril 20

mg Labmedics 6180 $ 59,436,000 $ 47,814,000 $ 337,766 $ 255,089 $ 620,274 $ 661,839 $ 60,394,040 $ 48,730,928

Hioscina N

butilbromur

o 10mg Labmedics 5180 $ 219,744,000 $ 174,618,000 $1,068,825 $ 631,624 $ 2,293,248 $ 2,597,971 $ 223,106,073 $ 177,847,595

Acido acetil

sálico

100mg Labmedics 6468 $ 24,393,600 $ 26,947,200 $ 376,641 $ 171,279 $ 254,572 $ 355,436 $ 25,024,813 $ 27,473,915

Ácido fólico

1 mg Labmedics 6480 $ 126,900,000 $ 96,300,000 $ 848,717 $ 458,218 $ 1,324,328 $ 1,331,266 $ 129,073,045 $ 98,089,484

Metocarbam

ol 750 mg Labmedics 6744 $ 160,056,000 $ 113,184,000 $ 332,603 $ 512,071 $ 1,670,344 $1,563,197 $ 162,058,947 $ 115,259,268

Ácido

ascórbico

500 mg Labmedics 7788 $ 128,799,324 $ 97,903,536

$1,041,719 $ 452,211 $ 1,344,150 $ 1,376,410 $ 131,185,193 $ 99,732,157

Fuente: Elaboración propia

74

En las tablas 15 y 16 de contraste de cantidad y costos se muestran los resultados obtenidos

para los 31 medicamentos los cuales tienen una demanda con comportamiento aleatorio.

Como, por ejemplo, para el medicamento Losartán 50 mg con proveedor Labmedics, se

presentó una demanda de 9624 cajas para los años 2018 al 2020. En la operación actual del

hospital se ordenan 9612 cajas con un costo total de $ 180.935.458. Mientras que el propuesto

se ordenan 6672 cajas con un inventario máximo de 15708 unidades, con un punto de reorden

es de 325 cajas, con un costo total de $ 125.586.025. Por lo tanto, los resultados obtenidos

de los modelos contrastados permiten concluir que el modelo propuesto garantiza menor

cantidad de costos.

4.2 Análisis de resultados del modelo de política propuesta frente a operación actual

del hospital de Mitú

En el análisis de resultados del proceso de operación actual del hospital y el modelo

propuesto se plantean indicadores de gestión para medir los resultados obtenidos. Para

seleccionar un modelo de operación (actual o propuesto), el cual se recomiende seguir en el

hospital, se tendrán presente los beneficios que se van a obtener concerniente al costo total

de la política recordando que un factor importante, junto con el nivel de servicio debido a

que se debe asegurar el servicio que se prestará a los usuarios.

4.2.1 Determinación de indicadores de gestión de los procesos

Se propusieron para la política de inventario los siguientes indicadores de gestión que

se definieron por medio de las variables de cantidad ordenada, tiempo en meses o en días

para los medicamentos y los costos totales. De esta manera, se establecerían las diferencias

significativas en su respectiva medición.

4.2.1.1 Indicador de costo promedio por unidad

Este indicador tiene como objetivo definir la aproximación del costo promedio de una

unidad adquirida o comprada durante un lapso con relación a los costos totales de la gestión

de inventarios (Ciencia Unisalle, 2019). A continuación, la fórmula:

Donde:

𝐶. 𝑃. 𝑈 =𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠

𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜

75

Costo total de la gestión de inventarios: Costos totales de ordenar, comprar, mantener

excedentes y faltantes durante un tiempo determinado. (Ciencia Unisalle, 2019)

Cantidad total de pedido: Medicamento solicitado a un proveedor durante un tiempo

determinado. (Ciencia Unisalle, 2019)

4.2.1.2 Indicador costo promedio por periodo

Este indicador tiene como objetivo definir el costo total promedio de la gestión de

inventarios con relación a un horizonte de planificación (Ciencia Unisalle, 2019). A

continuación, la fórmula:

𝐶. 𝑃. 𝑃 =𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜𝑠

𝑃𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖ó𝑛

Donde:

Costo total de gestión de inventarios: Costos totales de ordenar, compra, mantener,

excedentes y faltantes durante un tiempo determinado. (Ciencia Unisalle, 2019)

Periodo de gestión: Periodo en meses o días durante el cual se realiza la gestión de

inventarios. (Ciencia Unisalle, 2019)

4.2.1.3 Indicador tiempo promedio de rotación

Este indicador tiene como objetivo definir una aproximación de la rotación de las

cantidades totales de pedido durante un horizonte de planeación (Ciencia Unisalle, 2019). A

continuación, la fórmula:

𝑇. 𝑃. 𝑅 =𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑑𝑖𝑑𝑜

𝑃𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑠𝑡𝑖ó𝑛

Donde:

Cantidad total de pedido: Medicamento solicitados a un proveedor durante un tiempo

establecido. (Ciencia Unisalle, 2019)

Periodo de gestión: Periodo en meses o días durante el cual se realiza la gestión de

inventarios. (Ciencia Unisalle, 2019)

76

4.2.2 Indicadores para política de pedido de medicamentos con demanda aleatoria y

vida útil no perecedera frente el modelo actual del hospital de Mitú para los

resultados

En la siguiente tabla se observan los resultados para los indicadores de gestión de la

política de pedido actual y propuesta, para los medicamentos con demanda aleatoria y vida

útil no perecedera para los años 2018 al 2020.

Tabla 17. Indicadores para medicamentos con demanda aleatoria y vida útil no perecedera para los

resultados

Medicamento Indicador de Unidad Indicador de Periodo Indicador de Rotación

Actual Propuesto Actual Propuesto Actual Propuesto

Acetaminofén 500 mg $ 17.440 $ 17.442 $ 31.549.571 $ 24.035.366 1809 1378

Losartán 50 mg $ 18.824 $ 18.823 $ 15.077.955 $ 10.465.502 801 556

Ibuprofeno 400 mg $ 11.167 $ 11.165 $ 12.034.822 $ 8.942.983 1077,75 801

Hierro sulfato 300 mg $ 11.255 $ 11.317 $ 13.472.820 $ 9.585.408 1197 847

Omeprazol 20 mg $ 7.602 $ 7.643 $ 7.611.042 $ 6.549.654 1001,25 857

Naproxeno 250 mg $ 15.273 $ 15.304 $ 15.017.264 $ 10.314.576 983,25 674

Carbonato de calcio

600 mg $ 111.030 $ 111.628 $103.035.637 $ 97.228.054 928 871

Amoxicilina 500mg $ 29.853 $ 30.076 $ 37.764.361 $ 30.677.639 1265 1020

Metformina 850 mg $ 13.065 $ 13.154 $ 26.603.393 $ 21.730.509 2036,25 1652

Diclofenaco 50 mg $ 6.604 $ 6.624 $ 4.918.444 $ 4.849.005 744,75 732

Albendazol 200 mg $ 26.357 $ 26.479 $ 16.605.164 $ 11.121.137 630 420

Dicloxacilina 500 mg $ 52.646 $ 52.920 $ 27.257.334 $ 20.056.786 517,75 379

Amlodipino 5 mg $ 11.985 $ 12.011 $ 4.837.748 $ 4.696.374 403,667 391

Atorvastatina 20 mg $ 12.762 $ 12.736 $ 9.733.876 $ 7.705.376 762,75 605

Ibuprofeno 800 mg $ 32.196 $ 32.413 $ 7.244.100 $ 6.352.947 225 196

Carbamazepina 200

mg $ 25.418 $ 25.502 $ 13.725.859 $ 12.342.886 540 484

Azitromicina 500 mg $ 10.729 $ 10.804 $ 31.667.068 $ 25.228.043 2951,667 2335

Acido valproico 250

mg $ 12.532 $ 12.480 $ 8.064.613 $ 6.701.514 643,5 537

Enalapril 5 mg $ 7.106 $ 7.034 $ 2.536.817 $ 2.574.588 357 366

Glibenclamida 5 mg $ 3.639 $ 3.569 $ 2.161.538 $ 2.362.967 594 662

Cefalexina 500 mg $ 4.456 $ 4.481 $ 13.224.880 $ 9.463.642 2967,75 2112

Gemfibrozil 600 mg $ 31.419 $ 31.558 $ 25.030.575 $ 19.313.453 796,667 612

Metronidazol 500 mg $ 15.281 $ 15.285 $ 5.879.477 $ 5.441.423 384,75 356

77

Loratadina 10 mg $ 5.265 $ 5.099 $ 2.401.066 $ 2.488.110 456 488

Hidroclorotiazida 25

mg $ 3.264 $ 3.263 $ 2.300.937 $ 2.466.909 705 756

Enalapril 20 mg $ 6.605 $ 6.625 $ 5.032.837 $ 4.060.911 762 613

Hioscina N

butilbromuro 10mg $ 55.334 $ 55.508 $ 18.592.173 $ 14.820.633 336 267

Acido acetil sálico

100mg $ 2.872 $ 2.855 $ 2.085.401 $ 2.289.493 726 802

Ácido fólico 1 mg $ 25.428 $ 25.465 $ 10.756.087 $ 8.174.124 423 321

Metocarbamol 750

mg $ 24.300 $ 24.440 $ 13.504.912 $ 9.604.939 555,75 393

Ácido ascórbico 500

mg $ 22.704 $ 22.708 $ 10.932.099 $ 8.311.013 481,5 366

Fuente: Elaboración propia

Se pude observar a través de los resultados de los indicadores que, por ejemplo, para

el medicamento Acido valproico 250 mg, el costo promedio unidad actual es de $ 12,532

COP y el propuesto $ 12,480 COP respectivamente, por lo cual se evidencia una reducción

para el proceso propuesto porque se solicita un pedido con una cantidad bastantemente

grande para asegurar el acatamiento de la demanda durante un horizonte de planeación y de

esta manera realizar una solicitud para ordenar cada vez que el nivel del inventario este por

debajo del inventario meta; el costo promedio por periodo del proceso actual es $ 8.064.613

COP y el propuesto es de $ 6.701.514 COP al mes, evidenciando una reducción respecto al

nivel de inventario que se mantiene y al número de órdenes que se realizan al año, mientras

que el tiempo promedio de rotación para el modelo propuesto es de 537 cajas al mes.

Gráfico 1 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

$378.594.856

$180.935.458 $144.417.862 $161.673.839

$91.332.501 $180.207.173

$288.424.397

$125.586.025 $107.315.795 $115.024.897 $78.595.843

$123.774.918

$-

$100.000.000

$200.000.000

$300.000.000

$400.000.000

Acetaminofén500 MG

Losartán 50 MG Ibuprofeno 400MG

Hierro sulfato300 MG

Omeprazol 20MG

Naproxeno 250MG

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Actual Propuesta

78

En el grafico 1 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso de

operación actual del hospital, se muestra una disminución del costo total para los

medicamentos acetaminofén 500 mg, losartán 50 mg, ibuprofeno 400 mg, hierro sulfato 300

mg, omeprazol 20 mg, naproxeno 250 mg con proveedor Labmedics de 23.82%, 30.59%,

25.69%, 28.85%, 13.95% y 31.32% respectivamente en cuanto al costo de ordenar.

Gráfico 2 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

En el gráfico 2 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso de

operación actual del hospital, se evidencia una disminución del costo total para los

medicamentos carbonato de calcio 600 mg, amoxicilina 500 mg, metformina 850 mg,

diclofenaco 50 mg, albendazol 200 mg con proveedor Labmedics de 5.64%, 18.77%,

18.32%, 1.41%, y 33.03% respectivamente en cuanto al costo de ordenar.

Gráfico 3 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

$1.236.427.642

$453.172.331 $319.240.720

$59.021.332 $199.261.967

$1.166.736.652

$368.131.669 $260.766.112

$58.188.059 $133.453.640

$-

$200.000.000

$400.000.000

$600.000.000

$800.000.000

$1.000.000.000

$1.200.000.000

$1.400.000.000

Carbonato decalcio 600 MG

Amoxicilina500MG

Metformina 850MG

Diclofenaco 50 MG Albendazol 200MG

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Actual Propuesta

$327.088.002

$58.052.977

$116.806.514 $86.929.201

$164.710.308

$240.681.432

$56.356.488

$92.464.509 $76.235.370

$148.114.626

$-

$50.000.000

$100.000.000

$150.000.000

$200.000.000

$250.000.000

$300.000.000

$350.000.000

Dicloxacilina 500MG

Amlodipino 5 MG Atorvastatina 20MG

Ibuprofeno 800 MG Carbamazepina200 mg

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Actual Propuesto

79

En el grafico 3 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso de

operación actual del hospital, se evidencia una disminución del costo total para los

medicamentos dicloxacilina 500 mg, amlodipino 5 mg, atorvastatina 20 mg, ibuprofeno 800

mg, carbamazepina 200 mg con proveedor Labmedics 26.42%, 2.92%, 20.84%, 12.30% y

10.08% respectivamente en cuanto al costo de ordenar.

Gráfico 4 Costo total del modelo actual del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

En el grafico 4 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso del

modelo actual del hospital, se evidencia una disminución del costo total para los

medicamentos azitromicina 500 mg, ácido valproico 250 mg y cefalexina 500 mg, con

proveedor Labmedics de 20.33% 16.90% y 28.44% respectivamente en cuanto al costo de

ordenar, mientras que para los medicamentos enalapril 5mg y glibenclamida 5 mg,

aumentaron los costos respecto al actual proceso en un 1.49% y 9.32% respectivamente,

debido al aumento de los costos de ordenar y mantener inventario.

$380.004.817

$96.775.360

$30.441.807 $25.938.460

$158.698.558

$302.736.521

$80.418.170 $30.895.056 $28.355.598

$113.563.705

$-

$100.000.000

$200.000.000

$300.000.000

$400.000.000

Azitromicina 500mg

Acido valproico 250MG

Enalapril 5 MG Glibenclamida 5MG

Cefalexina 500 MG

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Series1 Series2

80

Gráfico 5 Costo total del modelo del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

En el grafico 5 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso del

modelo actual del hospital, se evidencia una disminución del costo total para los

medicamentos gemfibrozil 600 mg, metronidazol 500 mg y enalapril 20 mg, con proveedor

Labmedics de 22.84%, 7.45% y 19.31% respectivamente en cuanto al costo de ordenar,

mientras que para los medicamentos loratadina 10 mg e hidroclorotiazida 25 mg, aumentaron

los costos respecto al actual proceso en un 3.63% y 7.21&% respectivamente, debido al

aumento de los costos de ordenar y mantener inventario.

Gráfico 6 Costo total del modelo del hospital Vs el modelo de política propuesto

Fuente: Elaboración propia

$300.366.906

$70.553.721 $28.812.790 $27.611.250 $60.394.040

$231.761.436

$65.297.077 $29.857.317 $29.602.910 $48.730.928

$-

$50.000.000

$100.000.000

$150.000.000

$200.000.000

$250.000.000

$300.000.000

$350.000.000

Gemfibrozil 600MG

Metronidazol 500MG

Loratadina 10 MG Hidroclorotiazida25 MG

Enalapril 20 MG

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Actual Propuesta

$223.106.073

$25.024.813

$129.073.045 $162.058.947

$131.185.193

$177.847.595

$27.473.915 $98.089.484 $115.259.268 $99.732.157

$-

$50.000.000

$100.000.000

$150.000.000

$200.000.000

$250.000.000

Hioscina Nbutilbromuro

10MG

Acido acetil sálico100MG

Ácido fólico 1 MG Metocarbamol 750MG

Ácido ascórbico500 MG

Costo Total Proceso Actual VS Modelo Propuesto

Series1 Series2

81

En el gráfico 6 se puede observar que, en el proceso propuesto versus el proceso del

modelo actual del hospital, se evidencia una disminución del costo total para los

medicamentos hioscina n butilbromuro 10 mg, ácido fólico 1 mg, metocarbamol 750 mg y

ácido ascórbico 500 mg, con proveedor Labmedics de 20.29%, 24.00%, 28.88% y 23.98%

respectivamente en cuanto al costo de ordenar, mientras que para el medicamento ácido acetil

sálico 1 mg, aumentaron los costos respecto al actual proceso en un 9.79% respectivamente,

debido al aumento de los costos de ordenar y mantener inventario.

82

4.3 Conclusiones y recomendaciones

4.3.1 Conclusiones de la investigación

Se logró determinar los medicamentos más relevantes en cuanto a criterios de

cantidad comprada para el hospital de San Antonio de Mitú durante el periodo 2018 a 2020

por medio de un diagrama de Pareto, seleccionando 31 medicamentos de los 443 que maneja

el hospital que representan el 79.80% de la cantidad total posicionando el acetaminofén de

500 mg, uno de los medicamentos más comprados, seguido del Losartán 50 mg, el

medicamento más costoso de adquirir es el carbonato de calcio 600 mg.

Para calcular los costos se determinó que se tendrían en cuenta aquellos que son parte

del sistema de inventarios como: el costo de compra, orden de pedido y mantener. El costo

total de ordenar un pedido es de $103,481 COP. Éste se calculó con base al costo total

operacional y el total de ordenes durante la operación; por otra parte, el costo de mantener se

determinó una tasa mensual de mantenimiento en función de los gastos de mantener

inventario en el hospital y el total del costo de ventas esta tasa es del 2,0872% la cual se

relaciona directamente con el costo promedio de compra por medicamento.

Al analizar el comportamiento del conjunto de datos de la demanda de los 31

medicamentos seleccionados, se concluyó que tienen un comportamiento aleatorio

ajustándose a las funciones de distribución de probabilidad (F.D.P) tales como la distribución

normal, exponencial y empírica.

Se estableció una la política de inventario para un sistema de revisión periódica, ya

que actualmente el hospital verifica sus niveles de inventario mensualmente. Para seleccionar

la política que mejor se ajustara al comportamiento de los datos del hospital, se tuvo en cuenta

como criterios el comportamiento de la demanda y la vida útil del medicamento ajustándose

estos a una política con enfoque (S,T); como resultado se obtuvo el intervalo a ordenar

mensual, la cantidad optima de pedido, el punto de reorden y los costos totales de la política.

Al realizar las políticas de inventario propuestas para el proceso de estimación de las

cantidades optimas de pedido y sus costos asociados de los 31 medicamentos analizados

frente al proceso actual del hospital San Antonio de Mitú y sus centros de salud, se encontró

que el modelo propuesto disminuye los costos totales en un 18.12% frente al proceso de

operación actual que es de $ 6’007,918,463, mientras que el propuesto es de $4’919,471,566,

lo que nos deja un ahorro de $1,088,446,896 COP al año para el periodo evaluado.

Debido a la disminución de los costos y la planificación del abastecimiento de

medicamentos, el usuario podrá contar con la disponibilidad de éstos en el momento que lo

requiera. Además, el ahorro del presupuesto para el abastecimiento se puede transferir para

la mejora del servicio para otras áreas del hospital y sus centros de salud. Al igual, se podría

proponer la creación de nuevos proyectos y propuestas para ampliación de brigadas o

extramurales y mejoramiento de la infraestructura física de los centros de salud.

83

La metodología utilizada en esta investigación se puede utilizar en todo tipo de

organizaciones, por lo que es útil para las organizaciones con inconvenientes o condiciones

similares al hospital San Antonio de Mitú en su proceso de abastecimiento, como es el caso

de aquellas organizaciones que manejan productos de vida útil no precederá como en la

investigación, por medio del manejo y control de inventarios de las diferentes políticas se

puede tener un conocimiento más detallado del manejo de la disponibilidad del producto

reduciendo las perdidas por faltantes o el costo por pedidos de emergencia o última hora.

Por otra parte, se puede escalar esta investigación a otros casos, por ejemplo, para el

abastecimiento de medicamentos con vida útil perecedera o no perecedera, ya que se dejaron

los pasos a seguir en el caso de cumplir con las condiciones del producto, abriendo diferentes

caminos para su manejo y procedimiento al que debe someterse en caso de que sea un sistema

de revisión continua, con demanda regular, descuentos o algún otra característica de

abastecimiento del producto, los pasos para el manejo del comportamiento de los datos que

se encuentran expuestos en esta investigación.

4.3.2 Recomendaciones

Se recomienda implementar la política de pedido propuesta para los datos actuales

del proceso del hospital San Antonio de Mitú, ya que fue posible comprobar que

efectivamente disminuyen los costos totales obteniendo ahorros durante un año de ejecución,

lo que mejoraría la prestación de servicios dependiendo de la decisión que tome el hospital

en cuanto a garantizar el menor costo total en la gestión de pedido.

Para un proyecto futuro se recomienda usar las siguientes herramientas para la

obtención de los resultados:

1, Softwares estadísticos SPSS y Statgraphics este software facilita el análisis del

comportamiento de los datos de la demanda y el lead time de los medicamentos, se obtienen

los comportamientos y parámetros estadísticos de los datos de cada medicamento. Es

importante definir sus unidades de tiempo y variables antes de ingresarlos.

2. Programa WinQSB versión 2.0 esta herramienta facilita la obtención de resultados para la

política de inventarios, se recomienda que el usuario utilice una máquina virtual ya que esta

herramienta funciona únicamente en procesadores de 32 bits.

3. Microsoft Excel esta herramienta se puede utilizar para realizar cálculos extras u otros

análisis.

Este proyecto se puede replicar. Por otra parte, para tener un mejor panorama de la

situación y condiciones de la organización se sugiere tener contempladas las variables no

estimadas en esta investigación por inexistencia o falta de acceso a esta información, por

ejemplo, el cumplimiento de normatividad de las instalaciones para conservar medicamentos,

su capacidad adquisitiva, la capacidad de las bodegas y tener en cuenta el tipo de estrategias

84

manejan en las negociaciones con los proveedores en cuanto a cumplimiento de metas, esto

para encontrar un mayor beneficio.

El proyecto se enfocó en el abastecimiento del hospital y sus centros de salud, pero

este es el primer eslabón en la cadena de suministros, por lo cual, se puede seguir

investigando este mismo o los otros eslabones de la cadena de suministros para posiblemente

evidenciar mejoras en los procesos externos y/o internos del hospital, brindando una o varias

oportunidades de optimización no solo el área de medicamentos sino para muchas otras áreas

y departamentos de este.

Se puede extender esta investigación a los medicamentos de cadena de frio y

medicamentos perecederos, por lo cual, una vez ya realizada la investigación de

abastecimiento, se puede iniciar con el segundo eslabón de la cadena que es el

almacenamiento de los medicamentos. Sin embargo, para llevar a cabo este proceso, se debe

contar con el apoyo del hospital y sus departamentos, de este modo se podrá realizar el

levantamiento de la información que sea necesaria para cumplir con los objetivos que se

lleguen a estipular.

Por ejemplo, para este caso podría verse involucrada el área de la bodega de

almacenamiento la cual facilite y suministre la información acerca de las condiciones e

implementos que sean necesarios para la conservación de los medicamentos.

De ser posible, también se podría desarrollar un aplicativo que cuente con registros

actualizados del inventario de los medicamentos, las órdenes de servicio y los tiempos de

entrega de los pedidos.

Para el tercer eslabón que es la distribución, se puede rediseñar o actualizar las rutas

de entrega de medicamentos minimizando los costos, esto debido al deterioro y/o cierre de

algunas de las pistas de aterrizaje con la que cuenta el departamento.

De igual manera, se puede ampliar la red de distribución para el envío de algunos

medicamentos que cumplan con las condiciones para ser transportados a las comunidades

que se encuentren alejadas del hospital y de los centros de salud. De este modo, el hospital

puede brindar una mejor atención para el tratamiento de lesiones menores, teniendo presente

que, para realizar esta acción, es necesario planificar la modificación o realizar la

construcción de estos puntos de atención.

Como se mencionó anteriormente, en caso de no contar con estos centros, esta mejora

sería de gran beneficio, debido a que al modificar y/o construcción de nuevos puestos de

salud, se lograría dar cobertura del servicio a la población que hoy en día no puede acceder

de manera ágil al tratamiento adecuado. Además, como plus se puede lograr una mejor

planificación de los servicios extramurales y de las campañas de vacunación.

También se pueden tomar otras perspectivas desde el hospital hacia los pacientes que

son remitidos principalmente a Bogotá y Villavicencio, como su respectiva asignación al

centro médico,

85

Otras variables que se pueden analizar e investigar en esta línea serían: el tipo de

transportes que intervienen en el proceso, el intervalo de tiempos (envíos, recepciones, entre

otros), las rutas de transporte, métodos / estrategias de entrega.

86

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90

ANEXOS

Anexo 1 Costo de compra

Medicamento Costo

1.Acetaminofén 500 mg $ 17,226

2.Losartán 50 mg $ 17,226

3.Ibuprofeno 400 mg $ 10,780

4.Hierro sulfato 300 mg $ 17,226

5.Omeprazol 20 mg $ 7,500

6.Naproxeno 250 mg $ 17,226

7.Carbonato de calcio 600mg $ 17,226

8.Amoxicilina 500 mg $ 29,500

9.Metformina 850 mg $ 17,226

10.Diclofenaco 50 mg $ 6,500

11.Albendazol 200 mg $ 26,000

12.Dicloxacilina 500 mg $ 50,889

13.Amlodipino 5 mg $ 17,226

14.Atorvastatina 20 mg $ 12,500

15.Ibuprofeno 800 mg $ 31,750

16.Carbamazepina20mg $ 25,000

17.Azitromicina 500 mg $ 10,600

18.Ácido valproico 250mg $ 12,250

19.Enalapril 5 mg $ 6,900

20.Glibenclamida 5 mg $ 3,500

21.Cefalexina 500 mg $ 4,400

22.Gemfibrozil 600 mg $ 31,000

23.Metronidazol 500 mg $ 15,000

24.Loratadina 10 mg $ 5,000

25.Hidroclorotiazida 25 mg $ 3,200

26.Enalapril 20 mg $ 6,500

27.Hioscina N butilbromuro

10 mg $ 54,500

28.Ácido acetil salino 100mg $ 2,800

29.Ácido fólico 1 mg $ 24,461

30.Metocarbamol 750 mg $ 24,000

31.Ácido ascórbico 500 mg $ 22,291

Fuente: Elaboración propia

91

Anexo 2 Costos de mantenimiento

Medicamento Costo de Mantener

1.Acetaminofén 500 mg $ 359.55

2.Losartán 50 mg $ 387.15

3.Ibuprofeno 400 mg $ 229.59

4.Hierro sulfato 300 mg $ 231.91

5.Omeprazol 20 mg $ 156.54

6.Naproxeno 250 mg $ 313.66

7.Carbonato de calcio 600mg $ 2,292.82

8.Amoxicilina 500 mg $ 615.72

9.Metformina 850 mg $ 269.25

10.Diclofenaco 50 mg $ 135.67

11.Albendazol 200 mg $ 542.67

12.Dicloxacilina 500 mg $ 1,085.34

13.Amlodipino 5 mg $ 245.97

14.Atorvastatina 20 mg $ 260.90

15.Ibuprofeno 800 mg $ 663.85

16.Carbamazepina20mg $ 521.80

17.Azitromicina 500 mg $ 221.24

18.Ácido valproico 250mg $ 255.68

19.Enalapril 5 mg $ 144.02

20.Glibenclamida 5 mg $ 73.05

21.Cefalexina 500 mg $ 91.84

22.Gemfibrozil 600 mg $ 647.03

23.Metronidazol 500 mg $ 313.08

24.Loratadina 10 mg $ 104.36

25.Hidroclorotiazida 25 mg $ 66.79

26.Enalapril 20 mg $ 135.67

27.Hioscina N butilbromuro 10 mg $ 1,137.52

28.Ácido acetil salino 100mg $ 58.44

29.Ácido fólico 1 mg $ 521.80

30.Metocarbamol 750 mg $ 500.93

31.Ácido ascórbico 500 mg $ 465.26

Fuente: Elaboración propia

92

Anexo 3 Tabla de frecuencias para el medicamento Azitromicina

No. Demanda Frecuencia Frecuencia

Relativa

Frecuencia

Rel. Acum.

0 0,0000 0,0000

1 20,0 8 0,8889 0,8889

2 260,0 0 0,0000 0,8889

3 500,0 0 0,0000 0,8889

4 740,0 0 0,0000 0,8889

5 980,0 0 0,0000 0,8889

6 1220,0 0 0,0000 0,8889

7 1460,0 0 0,0000 0,8889

8 1700,0 0 0,0000 0,8889

9 1940,0 1 0,1111 1,000

Fuente: Elaboración propia