Un estudio reciente desarrollado en Indonesia propone un modelo de decisión estructurado para mayoristas farmacéuticos con el objetivo de optimizar la selección de proveedores y la asignación de pedidos. Este modelo busca reducir costes y garantizar un suministro eficiente en un mercado farmacéutico que opera bajo constante presión para el abastecimiento regular, el control de costes y el cumplimiento normativo. Las decisiones poco fundamentadas en la selección de proveedores o la asignación de pedidos por parte de los distribuidores pueden llevar a rupturas de stock, acumulación de inventario innecesario o pérdida de descuentos, afectando negativamente a los fabricantes desde el punto de vista operativo, reputacional y económico. Aunque el trabajo se realizó en un entorno local, su aplicabilidad se extiende a compañías farmacéuticas y mayoristas de otros países, especialmente en aquellos con cadenas logísticas complejas y reguladas como España o América Latina.

El modelo propuesto integra y pondera objetivamente múltiples criterios que suelen considerarse de forma aislada, como el precio, la calidad, el cumplimiento de plazos, la flexibilidad de pago, el historial del proveedor y las condiciones de entrega. A partir de esta evaluación, se genera una asignación de pedidos que minimiza los costes totales y maximiza el valor aportado por los proveedores seleccionados. Entre sus ventajas tangibles se incluyen la reducción del coste unitario de los medicamentos, la disminución de la exposición a riesgos por proveedores poco fiables y una gestión más eficiente del inventario. La aplicación práctica del modelo a cinco productos farmacéuticos y nueve proveedores demostró costes de adquisición optimizados y una mejora en la estabilidad del suministro, incluso permitiendo anticipar picos de demanda y evitar desabastecimientos. Además, el modelo contempla variables realistas como los costes de almacenamiento y escasez, y los umbrales de descuento, siendo robusto ante variaciones de costes, pero sensible a cambios en la demanda, ajustándose automáticamente para evitar rupturas de stock en contextos volátiles.