Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones en la Gestión del Inventario de Medicamentos Vigentes Para la Farmacia General del Hospital Universitario San.

Presentación del tema: "Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones en la Gestión del Inventario de Medicamentos Vigentes Para la Farmacia General del Hospital Universitario San."— Transcripción de la presentación:

1 Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones en la Gestión del Inventario de Medicamentos Vigentes Para la Farmacia General del Hospital Universitario San Ignacio Jorge Luis Ruge Leiva Camilo Andres Sierra Niño Directores: Ing. Alexandra Pomares Quimbaya Ph.D. Ing. José Alejandro Páez Rodríguez

2 Origen HUSI Inventarios Análisis de Datos Conocimientos 1 1 2 2 3 3 4 4

3 Problemática Pronósticos Órdenes de Pedido Máximos y Mínimos Medicamentos Vencidos 1 1 2 2 3 3 4 4

4 Objetivo General Construir un sistema prototipo que complemente al sistema actual (SAHI) en la toma de decisiones sobre el control de los medicamentos que tiene la farmacia general del Hospital Universitario San Ignacio, teniendo en cuenta la demanda y la fecha de vencimiento de los productos.

5 Objetivos Específicos 1 1 Diagnóstico 2 2 Sistema 3 3 Indicadores 4 4 Funcionalidad del Sistema 5 5 Análisis Financiero

6 1. Diagnóstico 1 1 Situación Actual As Is 2 2 Análisis DOFA 3 3 Trabajos Relacionados

7 Pronósticos Ordenes de Pedido Máximos y Mínimos Medicamentos Vencidos 1 1 2 2 3 3 4 4 1. Diagnóstico

8 2. Desarrollo del Sistema 1. Metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) 2. Metodología SCRUM 3. Herramientas de Ingeniería Industrial para el análisis de información Metodología

9 2. Desarrollo del Sistema Modelo Propuesto Ilustración 1: "Modelo Propuesto y Sus Componentes – Elaboración Propia”

10 2. Desarrollo del Sistema Clasificador de Medicamentos 1 1 Clasificación ABC 2 2 Pareto

11 2. Desarrollo del Sistema Expiración en 3 meses o menos Expiración entre 3 y 6 meses PEPS Generador de Alertas por Vencimientos 1 1 Clasificación Vencimiento 2 2 Política de Administración

12 Generador de Cantidades Óptimas de Pedido - Generador de Pronósticos 2. Desarrollo del Sistema Ilustración 2: “´Técnicas de Minería de Datos en RapidMiner– Elaboración Propia”

13 Generador de Cantidades Óptimas de Pedido – Identificador de Medicamentos Asociados 2. Desarrollo del Sistema Ilustración 3: “´Técnicas de Minería de Datos en RapidMiner– Elaboración Propia”

14 Generador de Cantidades Óptimas de Pedido 2. Desarrollo del Sistema Modelo de Inventario de Periodos Fijos – Modelo P Ilustración 4: “Modelo de Inventarios de Periodo Fijo” [1]

15 2. Desarrollo del Sistema Objetivo 3: Indicadores de Gestión: Evaluador de Indicadores 1 1 2 2 3 3

16 2. Desarrollo del Sistema Tecnologías Usadas

17 2. Desarrollo del Sistema Programación en PHP Ilustración 5: “Características del Software Yii 2” [2]

18 2. Desarrollo del Sistema Análisis y Diseño de Software Ilustración 6: “Análisis y Diseño de Software – Elaboración Propia”

19 2. Desarrollo del Sistema Uso de Datos e Información Ilustración 7: “Modelo Entidad Relación – Elaboración Propia”

20 2. Desarrollo del Sistema Patrones de Diseño de Software y Arquitectura: Modelo Vista Controlador - Active Record - Observer Ilustración 8: “Diagrama de Despliegue del Sistema– Elaboración Propia”

21 2. Desarrollo del Sistema Funcionalidades Login Administra ción de Usuarios Importar Datos Análisis de Datos Próximos a vencer Indicadores de Inventario Video simulación de funcionamiento del Software Ilustración 9: “Funcionalidades del Sistema – Elaboración Propia”

22 4. Funcionalidad del Sistema Ver Video: Uso del Sistema

23 5. Análisis Financiero Ilustración 10: “Costos del Proyecto – Elaboración Propia”

24 5. Análisis Financiero Ilustración 11: “Beneficios del Proyecto – Elaboración Propia”

25 5. Análisis Financiero Ilustración 12: “Flujo de Caja del Proyecto – Elaboración Propia”

26 5. Análisis Financiero Ilustración 13: “TIRM, VPN y ROI del Proyecto – Elaboración Propia”

27 Conclusiones Impacto Administrativo Impacto Económico Impacto Social 1 1 2 2 3 3

28 Conclusiones 1 1 Diagnóstico 2 2 Sistema 3 3 Indicadores 4 4 Funcionalidad del Sistema 5 5 Análisis Financiero Se Cumplieron Todos los Objetivos del Proyecto

29 Trabajos Futuros Integración con la herramienta de análisis de datos Resultados Reglas de Asociación como variable de los pronósticos Aplicación de técnicas de minería de datos adicionales Conexión directa de la herramienta de análisis de datos con la BD

30 [1] Administración de Operaciones, Producción y Cadena de Suministro, Richard Chase,Robert Jacobs, Nicholas Aquilano, Mc Graw Hill, Duodécima Edición, 2009. [2] The Definitive Guide to Yii 2.0, ¿Qué es Yii?, consultado el 19 de Octubre de 2015, disponible en. [3] CRISP-DM: Towards A Standard Process Model For Data Mining, Rüdiger Wirth, DaimlerChrysler Research & Technology FT3/KL, Jochen Hipp, Wilhelm-Schickard-Institute, University of Tübingen. [4] Minería de Datos: Técnicas y Herramientas, César Pérez López, Thomson Ediciones Paraninfo, S.A. 1ª Edición, 2ª Reimpresión 2008. [5] Observer Design Patern, consultado el 20 de Octubre de 2015, disponible en:. Bibliografía