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    基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的醫(yī)療設(shè)備配件采購管理系統(tǒng)的研究

    2017-04-20 06:21:48李文斐劉宏舉賈立民李彥博
    中國醫(yī)學裝備 2017年4期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫配件數(shù)據(jù)挖掘

    趙 然 李文斐 李 巍 劉宏舉 賈立民 李彥博*

    基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的醫(yī)療設(shè)備配件采購管理系統(tǒng)的研究

    趙 然①李文斐②李 巍①劉宏舉①賈立民①李彥博①*

    目的:針對傳統(tǒng)采購方式往往不能實時掌握庫存儲備動態(tài),無法設(shè)置科學合理的配件儲備量,訂購時間不穩(wěn)定,不利于編制嚴密的采購計劃,且難以實現(xiàn)集中訂購的缺點,進行采購方式改進。研究通過合理地組織采購,構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,控制配件質(zhì)量,降低配件采購成本,保障資金周轉(zhuǎn),提升設(shè)備開機率。方法:采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對既往維修和配件采購數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析,評估配件品目及數(shù)量,構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,對使用率較高配件采用預采購方式。結(jié)果:醫(yī)療設(shè)備配件采購管理系統(tǒng)利于實現(xiàn)統(tǒng)籌規(guī)劃采購,降低采購次數(shù),規(guī)范配件管理,縮短供應(yīng)周期。結(jié)論:運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效預測了醫(yī)療設(shè)備配件需求,提高設(shè)備管理信息化程度,縮短了配件供應(yīng)時間,為預防性維修提供有力支撐,提高了設(shè)備開機率。同時,此模式有利于組織批量采購,降低了成本。

    數(shù)據(jù)挖掘;醫(yī)療設(shè)備;配件管理;采購管理;預防性維修

    趙然,男,(1988- ),本科學歷,助理工程師。解放軍第307醫(yī)院醫(yī)學工程科,從事醫(yī)療設(shè)備管理等工作。

    隨著科學技術(shù)的進步和人們對醫(yī)療服務(wù)的需求增加,醫(yī)療設(shè)備已經(jīng)是現(xiàn)代醫(yī)療中最重要的組成部分,各種醫(yī)療設(shè)備在診斷、治療、康復以及疾病預防等方面發(fā)揮著重要的作用。各醫(yī)療單位的設(shè)備數(shù)量、品質(zhì)均有大幅度提升,更多高端新型設(shè)備已裝備到各臨床科室,且承擔著越來越重要的角色。在用醫(yī)療設(shè)備的性能和狀態(tài),直接影響醫(yī)療機構(gòu)的醫(yī)療質(zhì)量和運營效率。當醫(yī)療設(shè)備出現(xiàn)故障時,相關(guān)職能部門需要及時應(yīng)對,提高故障排除速度,以保證醫(yī)療設(shè)備的開機率,從而提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

    通過更換配件的方式進行應(yīng)急醫(yī)療設(shè)備故障處理或維修,是實際工作中常見的處理方式之一。但醫(yī)療設(shè)備種類繁多,維修所需的配件更是具有品規(guī)繁雜、通用性低、單次采購配件時間較長等特點。因而,提前批量采購配件是現(xiàn)階段行之有效的方法。提前批量采購配件可以節(jié)省維修時間,但也不可避免存在著庫存積壓、資金滯留等弊端,這就需要建立維修數(shù)據(jù)庫提早預判、統(tǒng)籌規(guī)劃以及合理采購,確保效益的最大化[1]。

    數(shù)據(jù)挖掘(data mining)技術(shù)也稱數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)(knowledge-discovery in databases),是通過統(tǒng)計、分析、檢索以及學習等方式,實現(xiàn)有目的的提取數(shù)據(jù)庫中有效信息,常廣泛應(yīng)用在商務(wù)管理、市場分析、工程設(shè)計以及信息管理等領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對設(shè)備資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、設(shè)備維修數(shù)據(jù)庫、醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫等進行數(shù)據(jù)挖掘,制定合理的采購計劃,從而優(yōu)化維修配件采購管理,降低采購及物流成本,成為本領(lǐng)域的重要研究課題[2-4]。

    1 現(xiàn)行配件采購模式分析

    在設(shè)備發(fā)生故障后,醫(yī)學工程人員判斷故障,論證更換配件的必要性,經(jīng)審批進行單次采購。單次采購計劃被批準后,聯(lián)系設(shè)備廠家或其他符合條件的第三方維修公司,以詢價、競爭性磋商等方式進行采購,簽訂采購合同,并由配件提供方發(fā)貨。醫(yī)學工程人員收貨后,驗收配件是否完好可靠,再進行更換維修,排除故障。配件采購維修流程如圖1所示。

    分析可見,在整個配件采購流程中,上級審批、議價談判及等待配件送達周期較長,且不確定因素較多。即便是設(shè)備發(fā)生同類故障,也需要再次重復此采購流程,影響了維修的及時性,設(shè)備在此期間停用,導致影響醫(yī)療工作、效益損失。

    醫(yī)院大型設(shè)備的配件往往價值較高,更換次數(shù)較少;小型設(shè)備配件價值相對較低,更換次數(shù)較多。單純根據(jù)配件價值高低,選擇性跳過或簡略審批、談判流程,雖然能夠加快采購進度,卻違背了規(guī)范化管理的要求,給配件的采購帶來風險。

    實際工作中,通過建立常用設(shè)備配件庫可以有效減少采購次數(shù),降低采購成本并能夠縮短故障維修周期[5]。配件管理主要包括配件請領(lǐng)、庫存量控制、相關(guān)文檔管理、配件采購以及庫房盤點等(如圖2所示)。

    圖1 配件采購維修流程圖

    圖2 配件管理業(yè)務(wù)圖

    雖然常用設(shè)備配件庫可以在一定程度上規(guī)范配件管理,實現(xiàn)諸如配件請領(lǐng)、文檔管理及庫房盤點等功能,但往往忽略了配件采購、效期管理等現(xiàn)實需求,容易出現(xiàn)配件閑置、老化、無法設(shè)置科學合理的配件儲備量、訂購時間不穩(wěn)定、不利于編制嚴密的采購計劃、且難以實現(xiàn)集中訂購等弊端[5]。

    本研究運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在對醫(yī)院既往設(shè)備維修、配件采購數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建設(shè)備配件需求預測模型及采購輔助決策機制,實現(xiàn)在一定程度上克服配件人工采購的盲目性,以提高采購行為的計劃性和科學性[6]。

    2 需求分析

    針對不同配件類型,采取不同的采購方法。實際的配件管理中,按照損耗方式,配件可分為損耗可預知類配件和損耗不可預知類配件,其采購模式也不盡相同[7]。據(jù)此,建立醫(yī)療設(shè)備配件采購管理系統(tǒng),其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

    2.1 損耗可預知類配件的采購模式

    對于損耗可預知類配件,即設(shè)備常規(guī)故障或更換時間可人為預知的配件,如呼吸機的氧傳感器、手術(shù)無影燈的燈泡等。對于此類配件,管理過程中可參考其設(shè)備說明書中的建議或配件標識的使用壽命(額定使用時長),建立配件更換數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)效期管理[8-10](如圖4所示)。并相應(yīng)制定采購計劃,按照壽命周期儲備配件,保障預防性維修(preventive maintenance,PM)[11-12]。損耗可預知類配件定期更換數(shù)據(jù)庫視圖及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖5所示。

    圖4 耗可預知類配件更換數(shù)據(jù)庫界面圖

    圖5 損耗可預知類配件定期更換數(shù)據(jù)庫視圖及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系圖

    圖5 顯示,可預知類配件更換數(shù)據(jù)庫中字段包括設(shè)備名稱、使用科室、設(shè)備型號、設(shè)備編號、配件名稱、配件型號、配件編號、更換時間、使用時長以及預計使用壽命和預防性維護時間。鏈接相關(guān)系統(tǒng)后,以短信和彈窗等形式,提前一定時間,提醒醫(yī)學工程人員對預計更換配件相關(guān)情況進行確認,掌握配件更換時間和庫存數(shù)量,從而制定維修或采購計劃,及時處理應(yīng)對,保證設(shè)備完好運轉(zhuǎn)。提醒短信如圖6所示。

    圖6 提醒短信示圖

    短信提醒系統(tǒng)的構(gòu)成與工作流程:短信提醒系統(tǒng)由數(shù)據(jù)服務(wù)器和發(fā)送智能機構(gòu)成,其構(gòu)成如圖7所示。

    圖7 短信提醒系統(tǒng)構(gòu)成示意圖

    該提醒系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)庫中的提醒信息,將其在指定時間發(fā)送至預存的工程人員手機中[13]。工程人員收到信息后,根據(jù)提醒信息完成指定工作,從而進行預防性維修[14-15]。系統(tǒng)運行流程如圖8所示。

    圖8 提醒系統(tǒng)運行流程圖

    2.2 損耗不可預知類配件的采購模式

    損耗不可預知類配件是無確定使用壽命或是設(shè)備非常規(guī)故障配件,一般無法預知該配件何時會發(fā)生故障,如電路板級維修中的電子元器件、機械部件(螺絲、固定架)等。此類配件無法通過預防性維修數(shù)據(jù)庫的方式進行計劃采購,一旦出現(xiàn)相關(guān)故障,往往需要臨時采購配件實施維修。

    在實際的維修工作中,配件種類、數(shù)量往往與特定的維修事件密切相關(guān)。因此,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建配件需求決策模塊,根據(jù)維修事件的特點和頻率,預測維修配件的數(shù)量和類型。實現(xiàn)相對精確的配件采購需求,統(tǒng)籌規(guī)劃,提前完成采購,以實現(xiàn)壓縮停機時間、降低維修成本的目的。

    3 系統(tǒng)設(shè)計

    3.1 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)功能

    通過建立設(shè)備維修配件數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)設(shè)備維修配件請領(lǐng)、庫存量控制、相關(guān)文檔管理、配件采購以及庫房盤點等功能。

    3.2 數(shù)據(jù)挖掘

    本模塊的主要功能是確定維修過程中所需配件的型號以及數(shù)量。采用數(shù)據(jù)分析結(jié)合領(lǐng)域經(jīng)驗,提取高指向性的數(shù)據(jù)特征集合,進而將損耗不可預知類配件變?yōu)閾p耗可預知類配件,為最終采購配件提供數(shù)據(jù)支持。

    數(shù)據(jù)倉庫原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量,即數(shù)據(jù)的真實性、客觀性,直接關(guān)系到數(shù)據(jù)挖掘的準確性和有效性。通過對醫(yī)院固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、醫(yī)學工程維修數(shù)據(jù)庫以及配件更換數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計、匯總、歸納以及整理和集成,建立起真實、可靠的數(shù)據(jù)倉庫,為正確決策提供依據(jù)。

    數(shù)據(jù)倉庫以配件名稱為庫名,規(guī)范同類同種配件名稱,合并對可通用配件的設(shè)備規(guī)格型號。以多參數(shù)監(jiān)護儀心電導聯(lián)電纜為例,討論損耗不可預知類配件預留庫存;多參數(shù)監(jiān)護儀及適配心電導聯(lián)電纜數(shù)據(jù)倉庫(如圖9所示)。

    圖9 數(shù)據(jù)倉庫整合示意圖

    年度采購計算為公式1:

    式中S為配件的計劃采購數(shù)量,E為該配件適用的設(shè)備數(shù)量,RL為相關(guān)設(shè)備去年故障率,R為近2年故障增長率,L為該配件現(xiàn)有庫存數(shù)量,C為應(yīng)急常數(shù)。

    應(yīng)急常數(shù)C是一個經(jīng)驗常數(shù),取決于配件的易損率、價值和緊急程度等,加大應(yīng)急常數(shù),可以提供較充足的維修配件,也為配件維修預留出替代品,能提高開機率。但如果應(yīng)急常數(shù)過大,會增加庫存量,造成沉積老化和自然損耗。因此,合理地選擇應(yīng)急常數(shù)C十分必要,可以使庫存配件數(shù)量始終保持在合理范圍。

    如某品牌心電導聯(lián)線適用設(shè)備總數(shù)為100臺,2014年故障率為5﹪,2015年故障率為6﹪,現(xiàn)有庫存量為2套。根據(jù)公式可得S=100×6﹪×120﹪-2+C,計算后S=5.2+C,即可得知應(yīng)采購約5套同型號心電導聯(lián)線,根據(jù)實際情況可通過應(yīng)急常數(shù)適量增減采購數(shù)量。

    依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘原理,有計劃的規(guī)范配件采購行為,合理配件庫存數(shù)量。將各類配件集中呈報,議價談判后統(tǒng)一采購,可以有效降低時間和經(jīng)濟成本,實現(xiàn)采購的規(guī)范化、高效化。其流程如圖10所示。

    圖10 基于數(shù)據(jù)挖掘的批量采購流程圖

    建立配件庫后,當設(shè)備發(fā)生故障提出配件需求時,配件庫中若存有可使用配件,即可及時更換維修,從而迅速排除故障,盡可能縮短設(shè)備停機時間;若無可使用配件,則立即轉(zhuǎn)入常規(guī)采購流程(如圖11所示)。

    改善維修配件采購流程后,大部分常用維修配件的采購周期被有效縮短,規(guī)避了流程中不確定因素較多并且耗時較長的相關(guān)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘需要建立數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)倉庫是通過大量的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析,提取高指向性的數(shù)據(jù)集合,進而將損耗不可預知類配件變?yōu)閾p耗可預知類配件,為最終采購配件提供數(shù)據(jù)支持。

    建立“維修設(shè)備—故障類別—配件”結(jié)構(gòu)表,進而完成特定維修事件所需要配件基本信息。根據(jù)結(jié)構(gòu)圖確定維修所用的配件清單,通過添加各節(jié)點,構(gòu)建維修事件結(jié)構(gòu)樹,也可以對已構(gòu)建好的維修結(jié)構(gòu)樹進行調(diào)整。使用“重新生成”功能可以對已經(jīng)建立了需求表的維修事件進行修改,重新確定該維修所需最終配件、數(shù)量和提前期。隨后,根據(jù)既往同類維修提供的實施過程,結(jié)合配件庫存信息以及配件需求結(jié)構(gòu)表,確定維修過程的配件需求數(shù)量以及需求的時間。最后按時間段歸結(jié)各配件的需求情況。

    圖11 建立配件庫后配件采購維修流程圖

    4 討論

    4.1 數(shù)據(jù)預處理

    由于分析數(shù)據(jù)中存在噪聲、缺項甚至是不一致的狀況,因此對數(shù)據(jù)挖掘所涉及的數(shù)據(jù)對象進行預處理,以提高數(shù)據(jù)挖掘效率和所獲模式知識質(zhì)量。本研究數(shù)據(jù)預處理過程主要包括:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)消減。對原始數(shù)據(jù)填補遺漏數(shù)據(jù)、消除異常數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù),以糾正不一致的數(shù)據(jù)。

    4.2 數(shù)據(jù)集成

    由于分析數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),因此在應(yīng)用過程中需要將數(shù)據(jù)結(jié)合在一起并形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)集合,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或歸并以構(gòu)成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。在設(shè)計過程中嘗試將數(shù)據(jù)集合進行精簡,在保持原有的數(shù)據(jù)集的完整性的基礎(chǔ)上,提高了挖掘效率,且挖掘出的結(jié)果與使用原數(shù)據(jù)集的結(jié)果基本相同。

    4.3 數(shù)據(jù)挖掘

    在經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理之后的數(shù)據(jù)集合之上,數(shù)據(jù)集合中有大量的數(shù)據(jù),蘊藏著一些潛在的規(guī)則和知識,本研究采用關(guān)聯(lián)分析和聚類分析等各種分析方法發(fā)現(xiàn),特定的“維修-配件”往往關(guān)聯(lián)性較強。通過對維修信息與特定配件消耗之間的聯(lián)系進行關(guān)聯(lián)性分析,將既往維修信息應(yīng)用于預測配件的消耗過程,較之去年同期采購次數(shù)有所降低,取得了一定的效果。

    4.4 制訂采購計劃

    利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以獲得消耗率較高的配件信息,有助于科學分析各類配件需求情況,為采購配件提供合理的分析報告及預測信息,從而指導采購人員按照需求制訂采購計劃,及時補充短缺的配件,剔除超過效期的配件,從而保障配件采購的科學性和合理性。

    5 結(jié)語

    醫(yī)療設(shè)備配件采購的及時與否直接影響著設(shè)備的維修進度,高效的配件集中采購可以提高設(shè)備的維修效益。本研究利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),開發(fā)了帶有優(yōu)化決策功能的配件采購系統(tǒng)。為醫(yī)院醫(yī)學工程科配件采購管理以及采購提供優(yōu)化方案,全面地反映決策過程,有效地、智能地解決配件采購這一難題,從而降低采購成本,優(yōu)化工作流程。采購優(yōu)化系統(tǒng)能夠增加決策的針對性,同時本系統(tǒng)既可以由系統(tǒng)推薦方案,又允許用戶手工選擇參數(shù)確定方案,增加了系統(tǒng)的靈活性,具有一定的使用價值和廣闊的應(yīng)用前景。

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    A research of procurement management system for medical equipment accessories based on data mining techniques

    ZHAO Ran, LI Wen-fei, LI Wei, et al//
    China Medical Equipment,2017,14(4):157-161.

    Objective: To improve the traditional procurement mode because it has series of disadvantages, such as it couldn't grasp dynamic state of store in real time, couldn't scientifically and reasonably dispose store amount of accessories, couldn't have steady subscription time and couldn't achieve central subscription. To research how to construct data warehouse, control quality of accessory, reduce procurement cost, guarantee turnover of capital and increase operating rate of equipment through reasonably organized procurement. Methods: Data mining technique was used to analyze past procurement data of maintenance and accessory, evaluate the type and amount of accessory and construct data warehouse. And used pre-procurement mode for accessory with higher usage rate. Results: The accessory procurement management system of medical equipment contributed to achieve overall planning for procurement, reduce frequency of procurement, standard management of accessory and shorten supplying period. Conclusion: Data mining technique can effectively predict the requirement for accessory of medical equipment, increase informationization degree of equipment management, shorten supply time of accessory, and provide enough support for preventative maintenance, besides, it also can increase the operating rate. At the same time, this mode contributes to organize procurement in batches and reduce cost.

    Data mining; Medical equipment; Accessory management; Procurement management; Preventive maintenance

    10.3969/J.ISSN.1672-8270.2017.04.044

    1672-8270(2017)04-0157-05

    R197.324

    A

    2016-12-06

    ①解放軍第307醫(yī)院醫(yī)學工程科 北京 100071

    ②第四軍醫(yī)大學航醫(yī)系 陜西 西安 710032

    *通訊作者:liyanbo@medmail.com.cn

    [First-author’s address] Department of Medical Engineering, The 307thHospital of Chinese People's Liberation Army, Beijing 100071,China.

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