Curso especialista – Logística del Frío: Normativa, trazabilidad y control térmico inteligente

• ¿Está tu cadena de frío preparada para superar una auditoría sin desviaciones térmicas?
• ¿Sabes cómo garantizar la trazabilidad y el cumplimiento normativo en cada eslabón de la logística del frío?
• ¿Tu empresa está aprovechando al máximo las nuevas tecnologías de control térmico inteligente y predictivo?
• ¿Quieres convertir la normativa en una ventaja competitiva para tu logística del frío?

Este curso de especialización te va a enseñar a como entender la normativa vigente relacionada con la cadena de frío (farmacéutica, alimentaria, sanitaria), y conocer las tecnologías disponibles para garantizar la calidad y seguridad a lo largo de todo el proceso.

Además, aplicar ejemplos prácticos que permitan ilustrar cómo detectar y corregir desviaciones térmicas, usando herramientas modernas de trazabilidad y control predictivo.

PROGRAMA (*) sujeto a cambios

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1. Introducción a la logística del frío
   • Conceptos básicos y relevancia en los sectores farmacéutico, alimentario y sanitario.
   • Tipos de cadenas de frío (transporte, almacenamiento, distribución final).
   • Riesgos asociados al fallo en la cadena de frío.
2. Normativa clave (GDP, ATP, ISO, UE)
   • Buenas Prácticas de Distribución (GDP) para productos farmacéuticos.
   • Acuerdos ATP para el transporte internacional de productos perecederos.
   • Normas ISO aplicables al control térmico, almacenamiento y transporte.
   • Regulaciones de la Unión Europea y legislación local: requisitos legales, auditorías, certificaciones.
3. Herramientas de trazabilidad (IoT, blockchain, sensores)
   • Sensores de temperatura/humedad, registradores de datos, geolocalización.
   • Internet de las Cosas (IoT) para monitoreo en tiempo real.
   • Blockchain para asegurar inmutabilidad y transparencia en los registros de la cadena de suministro.
   • Integración de sistemas de gestión de calidad con plataformas digitales para alertas automáticas.
4. Control térmico inteligente y predictivo
   • Sistemas automatizados de control térmico: refrigeración activo/pasivo.
   • Modelos predictivos: alertas, desviaciones, mantenimiento preventivo.
   • Inteligencia en datos: análisis de tendencias, aprendizaje automático (machine learning) para anticipar problemas.
   • Protocolos de contingencia ante fallos tecnológicos o eléctricos.
5. Caso práctico: análisis de desviación térmica en transporte de farma/alimentos
   • Estudio real o simulado de una situación con desviación térmica en transporte.
   • Identificación de puntos críticos, análisis de causas.
   • Implementación de soluciones correctivas y preventivas.