[論文レビュー] Analyzing Vaccine Manufacturing Supply Chain Disruptions for Pandemic Preparedness using Discrete-Event Simulation

Robin Kelchtermans, Valentijn Stienen+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2026

Supply Chain Resilience and Risk Management被引用数 0

ひとこと要約

論文は、生産、QA/QC、原材料を統合した離散イベントシミュレーションを開発し、ワクチン製造の中断を定量化しレジリエンス投資を評価。mRNAのケーススタディで実証。

ABSTRACT

The COVID-19 pandemic exposed critical vulnerabilities in vaccine supply chains, highlighting the need for robust manufacturing for rapid pandemic response to support CEPI's 100 Days Mission. We develop a discrete-event simulation model to analyze supply chain disruptions and enables policymakers and vaccine manufacturers to quantify disruptions and assess mitigation strategies. Unlike prior studies examining components in isolation, our approach integrates production processes, quality assurance and control (QA/QC) activities, and raw material procurement to capture system-wide dynamics. A detailed mRNA case study analyzes disruption scenarios for a facility targeting 50 million doses: facility shutdowns, workforce reductions, raw material shortages, infrastructure failures, extended procurement lead times, and increased QA/QC capacity. Three main insights emerge. First, QA/QC personnel are the primary bottleneck, with utilization reaching 84.5% under normal conditions while machine utilization remains below 33%. Doubling QA/QC capacity increases annual output by 79.1%, offering greater returns than equipment investments. Second, raw material disruptions are highly detrimental, with extended lead times reducing three-year output by 19.6% and causing stockouts during 51.8% of production time. Third, the model shows differential resilience: acute disruptions (workforce shortages, shutdowns, power outages) allow recovery within 6 to 9 weeks, whereas chronic disruptions (supply delays) cause prolonged performance degradation.

研究の動機と目的

• 通常条件と中断条件の下でのワクチン製造のシステム全体のボトルネックを特定する。
• 中断シナリオが生産性能とパンデミック対応能力に与える影響を定量化する。
• ワクチン供給連鎖の頑健性を改善するための緩和戦略とレジリエンス投資を評価する。

提案手法

• Juliaで生産プロセス、QA/QC活動、および原材料調達を統合するモジュラー離散イベントシミュレーションモデルを開発する。
• 確率的リードタイム、処理時間、在庫管理、QA/QCおよび材料のリソース競合を組み込む。
• 複数の中断シナリオを評価するための動的シナリオ生成と並列再現を可能にする。
• ユニットテスト、専門家のフェイスバリデーション、感度分析を通じてモデルを検証する。
• 意思決定支援フレームワークを提供し、緩和戦略とKPIへの影響を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 原材料調達の中断とQA/QCの人員制約は、パンデミック対応中のワクチン製造パフォーマンスにどのように影響するか。
• RQ2 QA/QCボトルネックと材料リードタイムのばらつきを考慮して、最も効果的にレジリエンスを改善する緩和戦略はどれか。

主な発見

• QA/QC担当者が主要なボトルネックで、通常条件下での利用率は84.5%、一方で機械利用率は33%未満。
• QA/QC能力を倍増させると年間生産量が79.1%増加する。
• 原材料の中断は極めて有害で、リードタイムの延長は3年間の生産量を19.6%低下させ、製造時間の51.8%で在庫切れを招く。
• 急性の中断（例：人員不足、操業停止、電力障害）は6〜9週間で回復する一方、慢性中断（供給遅延）は長期的な性能低下を引き起こす。