Back to Skills

implement-pharma-serialisation

pjt222
Updated 2 days ago
2 views
17
2
17
View on GitHub
Othergeneral

About

This skill implements pharmaceutical serialization and track-and-trace systems compliant with global regulations like EU-FMD and US-DSCSA. It handles unique identifier generation, aggregation hierarchies, EPCIS data exchange, and verification endpoint integration. Use it for new product launches, integrating with EMVS/NMVS, designing compliant transaction exchanges, or extending serialization to additional markets.

Quick Install

Claude Code

Recommended
Primary
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin CommandAlternative
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternative
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/implement-pharma-serialisation

Copy and paste this command in Claude Code to install this skill

Documentation


name: implement-pharma-serialisation description: > Pharmazeutische Serialisierungs- und Track-and-Trace-Systeme konform mit EU-FMD, US-DSCSA und anderen globalen Vorschriften implementieren. Umfasst Generierung eindeutiger Identifikatoren, Aggregationshierarchie, EPCIS-Datenaustausch und Verifizierungs-Endpunkt-Integration. Anzuwenden bei der Serialisierungsimplementierung fuer einen neuen Produktlaunch, Integration mit EMVS/NMVS, Gestaltung DSCSA-konformer Transaktionsaustausche, Aufbau eines EPCIS-Ereignisrepositories oder Ausdehnung der Serialisierung auf zusaetzliche Maerkte (China, Brasilien, Russland). locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: compliance complexity: advanced language: multi tags: serialisation, eu-fmd, dscsa, epcis, track-and-trace, pharma

Pharmazeutische Serialisierung implementieren

Pharmazeutische Serialisierungssysteme fuer die regulatorische Konformitaet mit globalen Track-and-Trace-Mandaten einrichten.

Wann verwenden

  • Serialisierungsimplementierung fuer einen neuen Produktlaunch in der EU oder den USA
  • Integration mit dem European Medicines Verification System (EMVS/NMVS)
  • Gestaltung DSCSA-konformer Transaktionsinformationsaustausche
  • Aufbau oder Integration eines EPCIS-Ereignisrepositories fuer Lieferkettentransparenz
  • Ausdehnung der Serialisierung auf zusaetzliche Maerkte (China NMPA, Brasilien ANVISA usw.)

Eingaben

  • Erforderlich: Produktinformationen (GTIN, Produktcode, Darreichungsform, Packungsgroessen)
  • Erforderlich: Zielmarktvorschriften (EU FMD, DSCSA oder beide)
  • Erforderlich: Verpackungshierarchie (Einheit, Buendel, Karton, Palette)
  • Optional: Details zu bestehenden ERP-/MES-Systemen fuer Integration
  • Optional: Serialisierungsmoeglichkeiten des Lohnherstellers
  • Optional: Verifizierungs-Endpunkt-Spezifikationen

Vorgehensweise

Schritt 1: Regulatorische Rahmenbedingungen verstehen

VorschriftRegionKernanforderungenFrist
EU FMD (2011/62/EU)EU/EEAEindeutiger Identifikator + Originalitaetsverschluss auf jeder EinheitSeit Feb. 2019 in Kraft
DSCSAUSAElektronische, interoperable Rueckverfolgung auf PackungsebeneVolle Durchsetzung Nov. 2024+
China NMPAChinaEindeutiger Arzneimittelrueckverfolgungscode pro MindestverkaufseinheitRollierend
Brasilien ANVISA (SNCM)BrasilienSerialisierung mit IUMRollierend
Russland MDLPRusslandKrypto-Code pro Einheit, PflichtscanningIn Kraft

Schluesseldatenelemente pro Vorschrift:

EU-FMD-Eindeutiger-Identifikator (gemaess Delegierter Verordnung 2016/161):

  • Produktcode (GTIN-14 von GS1)
  • Seriennummer (bis zu 20 alphanumerische Zeichen, randomisiert)
  • Charge-/Lotnummer
  • Verfallsdatum

DSCSA-Transaktionsinformationen:

  • Produktidentifikator (NDC/GTIN, Seriennummer, Lot, Verfall)
  • Transaktionsinformationen (Datum, Unternehmen, Lieferdetails)
  • Transaktionshistorie und Transaktionserklaerung
  • Verifizierung auf Packungsebene

Erwartet: Klares Verstaendnis, welche Vorschriften fuer jede Produkt-Markt-Kombination gelten. Bei Fehler: Regulatory Affairs zur Bestaetigung der Marktanforderungen hinzuziehen, bevor weitergemacht wird.

Schritt 2: Serialisierungsdatenmodell konzipieren

-- Core serialisation data model
CREATE TABLE serial_numbers (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    gtin VARCHAR(14) NOT NULL,          -- GS1 GTIN-14
    serial_number VARCHAR(20) NOT NULL,  -- Unique per GTIN
    batch_lot VARCHAR(20) NOT NULL,
    expiry_date DATE NOT NULL,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE', -- ACTIVE, DECOMMISSIONED, DISPENSED, etc.
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
    UNIQUE(gtin, serial_number)
);

-- Aggregation hierarchy
CREATE TABLE aggregation (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    parent_code VARCHAR(50) NOT NULL,     -- SSCC or higher-level code
    parent_level VARCHAR(10) NOT NULL,    -- CASE, PALLET, BUNDLE
    child_code VARCHAR(50) NOT NULL,      -- GTIN+serial or child SSCC
    child_level VARCHAR(10) NOT NULL,     -- UNIT, BUNDLE, CASE
    aggregation_event_id UUID NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- EPCIS events
CREATE TABLE epcis_events (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    event_type VARCHAR(30) NOT NULL,      -- ObjectEvent, AggregationEvent, TransactionEvent
    action VARCHAR(10) NOT NULL,          -- ADD, OBSERVE, DELETE
    biz_step VARCHAR(100),               -- urn:epcglobal:cbv:bizstep:commissioning
    disposition VARCHAR(100),             -- urn:epcglobal:cbv:disp:active
    read_point VARCHAR(100),             -- urn:epc:id:sgln:location
    event_time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    event_timezone VARCHAR(6) NOT NULL,
    payload JSONB NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

Aggregationshierarchie:

Pallet (SSCC)
  └── Case (SSCC)
       └── Bundle (GTIN + serial) [optional level]
            └── Unit (GTIN + serial)

Erwartet: Datenmodell unterstuetzt vollstaendige Verpackungshierarchie mit EPCIS-Ereignisverfolgung. Bei Fehler: Kollidiert das vorhandene ERP-Schema, eine Integrationsschicht entwerfen, anstatt das ERP direkt zu aendern.

Schritt 3: Seriennummerngenerierung implementieren

import secrets
import string

def generate_serial_number(length: int = 20, charset: str = None) -> str:
    """Generate a random serial number compliant with GS1 standards.

    EU FMD requires randomised serial numbers to prevent prediction.
    Max 20 characters, alphanumeric (GS1 Application Identifier 21).
    """
    if charset is None:
        # GS1 AI(21) allows: digits, uppercase, lowercase, and some special chars
        # Most implementations use alphanumeric only for interoperability
        charset = string.ascii_uppercase + string.digits
    return ''.join(secrets.choice(charset) for _ in range(length))


def generate_serial_batch(gtin: str, batch_lot: str, expiry: str, count: int) -> list:
    """Generate a batch of unique serial numbers for a production run."""
    serials = set()
    while len(serials) < count:
        serials.add(generate_serial_number())
    return [
        {
            "gtin": gtin,
            "serial_number": sn,
            "batch_lot": batch_lot,
            "expiry_date": expiry,
            "status": "COMMISSIONED"
        }
        for sn in serials
    ]

Erwartet: Seriennummern sind kryptografisch zufaellig, pro GTIN eindeutig und vor dem Druck gespeichert. Bei Fehler: Tritt eine Eindeutigkeitskollision auf, die konfligierende Seriennummer neu generieren und das Ereignis protokollieren.

Schritt 4: GS1-DataMatrix-Kodierung implementieren

Der 2D-DataMatrix-Barcode kodiert den GS1-Elementstring:

(01)GTIN(21)Serial(10)Batch(17)Expiry

Beispiel:

(01)05012345678901(21)A1B2C3D4E5(10)LOT123(17)261231

Dabei:

  • AI(01) = GTIN-14
  • AI(21) = Seriennummer
  • AI(10) = Charge-/Lotnummer
  • AI(17) = Verfallsdatum (JJMMTT)

Der GS1-DataMatrix verwendet FNC1 als Trennzeichen (GS-Zeichen, ASCII 29) zwischen Feldern variabler Laenge.

def encode_gs1_element_string(gtin: str, serial: str, batch: str, expiry: str) -> str:
    """Encode GS1 element string for DataMatrix printing.

    FNC1 (GS character \\x1d) separates variable-length fields.
    AI(01) and AI(17) are fixed length, so no separator needed after them.
    AI(21) and AI(10) are variable length and need FNC1 terminator.
    """
    GS = '\x1d'  # GS1 FNC1 / Group Separator
    return f"01{gtin}21{serial}{GS}10{batch}{GS}17{expiry}"

Erwartet: Kodierte Strings durch Scannen von Testdrucken mit einem GS1-zertifizierten Verifier verifiziert (ISO 15415 Grad C oder besser). Bei Fehler: Schlaegt die Scanverifizierung fehl, Druckqualitaet, ruhige Zonen und Kodierungsreihenfolge pruefen.

Schritt 5: Integration mit nationalen Verifizierungssystemen

EU FMD — EMVS/NMVS-Integration

MAH → Upload serial data → EU Hub → Distribute to National Systems (NMVS)
                                      ├── Germany (securPharm)
                                      ├── France (CTS)
                                      ├── Italy (AIFA)
                                      └── ... 31 markets

API-Operationen:

  1. Upload (MAH → EU Hub): Stapelupload in Betrieb genommener Seriennummern
  2. Verifizieren (Apotheke → NMVS): Seriennummerstatus vor Abgabe pruefen
  3. Ausser Betrieb setzen (Apotheke → NMVS): Als abgegeben am Verkaufspunkt markieren
  4. Reaktivieren (MAH → NMVS): Versehentliche Ausserbetriebnahme rueckgaengig machen

DSCSA — Verification Router Service

Trading Partner A → VRS Request → Verification Router → MAH's VRS → Response

Einen VRS-Responder-Endpunkt implementieren:

# Simplified VRS endpoint (DSCSA verification)
from fastapi import FastAPI, HTTPException

app = FastAPI()

@app.get("/verify/{gtin}/{serial}/{lot}/{expiry}")
async def verify_product(gtin: str, serial: str, lot: str, expiry: str):
    """DSCSA product verification endpoint."""
    record = await lookup_serial(gtin, serial)
    if record is None:
        return {"verified": False, "reason": "SERIAL_NOT_FOUND"}
    if record.batch_lot != lot or str(record.expiry_date) != expiry:
        return {"verified": False, "reason": "DATA_MISMATCH"}
    if record.status != "ACTIVE":
        return {"verified": False, "reason": f"STATUS_{record.status}"}
    return {"verified": True, "status": record.status}

Erwartet: Verifizierungs-Endpunkte antworten innerhalb von 1 Sekunde mit korrektem Status. Bei Fehler: Schlaegt der Upload ins nationale System fehl, mit exponentiellem Backoff wiederholen und Betrieb alarmieren.

Schritt 6: EPCIS-Ereigniserfassung implementieren

Lieferkettenevents im EPCIS-2.0-Format aufzeichnen:

{
  "@context": "https://ref.gs1.org/standards/epcis/2.0.0/epcis-context.jsonld",
  "type": "ObjectEvent",
  "eventTime": "2025-03-15T10:30:00.000+01:00",
  "eventTimeZoneOffset": "+01:00",
  "epcList": ["urn:epc:id:sgtin:5012345.067890.A1B2C3D4E5"],
  "action": "ADD",
  "bizStep": "urn:epcglobal:cbv:bizstep:commissioning",
  "disposition": "urn:epcglobal:cbv:disp:active",
  "readPoint": {"id": "urn:epc:id:sgln:5012345.00001.0"},
  "bizLocation": {"id": "urn:epc:id:sgln:5012345.00001.0"}
}

Wichtige Geschaeftsschritte in der Pharma-Lieferkette:

  • commissioning — Seriennummer wird der physischen Einheit zugewiesen
  • packing — Aggregation in Kartons/Paletten
  • shipping — Abgang von einem Standort
  • receiving — Ankunft an einem Standort
  • dispensing — An Patienten ausgegeben (Ausserbetriebnahme ausgeloest)

Erwartet: Jede Statusaenderung erzeugt ein EPCIS-Ereignis mit korrekten Zeitstempeln und Standorten. Bei Fehler: Fehlgeschlagene Ereigniserfassung muss in die Warteschlange gestellt und erneut versucht werden; nie still verwerfen.

Validierung

  • Seriennummern sind randomisiert und pro GTIN eindeutig
  • GS1-DataMatrix-Kodierung durch Barcode-Scanner verifiziert (ISO 15415 Grad C+)
  • Aggregationshierarchie verknuepft korrekt Einheiten → Buendel → Kartons → Paletten
  • Nationale Verifizierungssystem-Integration getestet (Upload, Verifizieren, Ausser Betrieb setzen)
  • EPCIS-Ereignisse fuer alle Geschaeftsschritte erfasst
  • Verifizierungs-Endpunkt antwortet innerhalb von 1 Sekunde
  • Fehlerbehandlung deckt Upload-Fehler, Scan-Fehler und Netzwerkfehler ab

Haeufige Stolperfallen

  • Sequenzielle Seriennummern: EU FMD erfordert ausdruecklich Randomisierung zur Verhinderung von Faelschungen. Niemals sequenzielle Nummerierung verwenden.
  • Aggregationsfehler: Disaggregation (Aufbrechen eines Kartons) muss die Hierarchie aktualisieren. Der Versand eines Kartons mit falschen Kinderzuordnungen verursacht Verifizierungsfehler nachgelagert.
  • Zeitzonenbehandlung: EPCIS-Ereignisse muessen den Zeitzonenversatz enthalten. Die Verwendung von Ortszeit ohne Versatz verursacht Ereignisreihenfolge-Doppeldeutigkeiten standortuebereifend.
  • Spaete Uploads: Seriennummerndaten muessen in nationale Systeme hochgeladen werden, bevor das Produkt in die Lieferkette gelangt. Spaeter Upload = Produkt wird in der Apotheke als verdaechtig markiert.
  • Ausnahmen ignorieren: Legitime Produkte werden regelmaessig markiert (Fehlalarme). Ein Prozess zur Untersuchung und Auflosung von Warnmeldungen ist unerlaeesslich.

Verwandte Skills

  • perform-csv-assessment — Serialisierungssystem als computergestuetztes System validieren
  • conduct-gxp-audit — Serialisierungsprozesse auditieren
  • implement-audit-trail — Auditpfad fuer Serialisierungsereignisse
  • serialize-data-formats — allgemeine Datenserialisierung (anderer Bereich, komplementaere Konzepte)
  • design-serialization-schema — Schemagestaltung fuer Datenaustauschformate

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Path: i18n/de/skills/implement-pharma-serialisation
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Related Skills

llamaguard

Other

LlamaGuard is Meta's 7-8B parameter model for moderating LLM inputs and outputs across six safety categories like violence and hate speech. It offers 94-95% accuracy and can be deployed using vLLM, Hugging Face, or Amazon SageMaker. Use this skill to easily integrate content filtering and safety guardrails into your AI applications.

View skill

cost-optimization

Other

This Claude Skill helps developers optimize cloud costs through resource rightsizing, tagging strategies, and spending analysis. It provides a framework for reducing cloud expenses and implementing cost governance across AWS, Azure, and GCP. Use it when you need to analyze infrastructure costs, right-size resources, or meet budget constraints.

View skill

quantizing-models-bitsandbytes

Other

This skill quantizes LLMs to 8-bit or 4-bit precision using bitsandbytes, achieving 50-75% memory reduction with minimal accuracy loss. It's ideal for running larger models on limited GPU memory or accelerating inference, supporting formats like INT8, NF4, and FP4. The skill integrates with HuggingFace Transformers and enables QLoRA training and 8-bit optimizers.

View skill

dispatching-parallel-agents

Other

This Claude Skill dispatches multiple agents to investigate and fix 3+ independent problems concurrently. It is designed for scenarios involving unrelated failures that can be resolved without shared state or dependencies. The core capability is parallel problem-solving, assigning one agent per independent problem domain to maximize efficiency.

View skill