基于大數(shù)據(jù)和人工智能的新型醫(yī)藥物流體系構(gòu)建

陳心媛 廖吉林

摘 ?要：隨著居民健康意識(shí)增強(qiáng)，醫(yī)藥及與之配套的醫(yī)藥物流獲得了良好發(fā)展契機(jī)。文章在簡(jiǎn)要綜述醫(yī)藥物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)下廣泛應(yīng)用的大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景要求，分析了醫(yī)藥物流體系目前的突出問題，提出發(fā)展物流企業(yè)總代理、成立集團(tuán)型分銷企業(yè)和搭建智慧就診平臺(tái)的設(shè)想。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入構(gòu)建了包括成本控制層、倉(cāng)儲(chǔ)管理層、庫(kù)存管理層和配送運(yùn)輸層的醫(yī)藥物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并以AI技術(shù)賦能平臺(tái)運(yùn)行，以期達(dá)到構(gòu)建新型醫(yī)藥物流體系的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);人工智能;醫(yī)藥物流;大數(shù)據(jù)平臺(tái);體系優(yōu)化

中圖分類號(hào)：F252.1 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： With the enhancement of residents' health awareness， the development of medicine and its supporting medical logistics has obtained a good opportunity. On the basis of a brief review of the development prospects of pharmaceutical logistics industry， this paper analyzes the current outstanding problems of pharmaceutical logistics system in combination with the widely used big data and artificial intelligence technology application scenarios， and puts forward the ideas of developing general agent of logistics enterprises， establishing group distribution enterprises and building intelligent medical treatment platform. On this basis， the medical logistics big data platform including cost control layer， warehouse management layer， inventory management layer and distribution and transportation layer was built by using big data technology， and AI technology was used to enable the platform to operate， so as to achieve the goal of building a new pharmaceutical logistics system.

Key words： big data; artificial intelligence; pharmaceutical logistics; big data platform; system optimization

0 ?引 ?言

隨著國(guó)民生活水平提升和醫(yī)療保障體系完善，作為基本生活需求的藥品需求量近年來迅猛增長(zhǎng)，由此帶動(dòng)醫(yī)藥物流規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張。預(yù)計(jì)2020年國(guó)內(nèi)醫(yī)藥物流總市值將突破4萬億元，同比2019年增加約9%。醫(yī)藥物流一般是指依托物流設(shè)備技術(shù)和信息管理系統(tǒng)，通過優(yōu)化藥品預(yù)測(cè)、采購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、裝卸、運(yùn)輸和配送等環(huán)節(jié)，有效整合上下游資源，提高訂單處理能力，縮短庫(kù)存及配送時(shí)間，減少物流成本，以最終實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益。作為醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)重要配套，物流配送貫穿于整個(gè)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈，對(duì)行業(yè)提質(zhì)增效發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。而自“兩票制”、稅制改革和一致性評(píng)價(jià)等醫(yī)藥創(chuàng)新體制改革以來，國(guó)內(nèi)整體市場(chǎng)秩序得到規(guī)整，醫(yī)藥物流向著高質(zhì)量、高標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)規(guī)范目標(biāo)發(fā)展。受此類政策影響，身處上游的供應(yīng)商將藥品直接銷售給醫(yī)院或零售藥店的傳統(tǒng)調(diào)撥模式已難以為繼。供需結(jié)構(gòu)、信息化程度和物流活動(dòng)效率都對(duì)醫(yī)藥物流產(chǎn)業(yè)提出了新的更高的要求。

2010年以來，隨著電子商務(wù)快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)物流行業(yè)迎來了超高速增長(zhǎng)期。而在經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)及以人工智能和大數(shù)據(jù)為代表的信息科技支持助力下，據(jù)統(tǒng)計(jì)，社會(huì)物流總額從2010年的125.4萬億增長(zhǎng)至2019年的301.8萬億元，10年累計(jì)增長(zhǎng)了141%[1]。與數(shù)量指標(biāo)增長(zhǎng)同步，10年來中國(guó)物流技術(shù)水平也飛速進(jìn)步，逐步進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化和信息化的“智慧物流”時(shí)代。而具體到醫(yī)藥流通領(lǐng)域，智能軟硬件、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等智慧化技術(shù)手段也越來越多地嵌入應(yīng)用于醫(yī)藥物流供應(yīng)鏈系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了各物流環(huán)節(jié)精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化、可視化管理，改善了系統(tǒng)智能化分析決策和自動(dòng)化執(zhí)行能力，顯著提升了行業(yè)物流運(yùn)作效率。正如中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)副會(huì)長(zhǎng)崔忠付在2020年第九屆中國(guó)藥品冷鏈峰會(huì)所指出的，醫(yī)藥行業(yè)應(yīng)以技術(shù)賦能數(shù)字化醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)，大數(shù)據(jù)與人工智能正在強(qiáng)力助推醫(yī)藥行業(yè)供應(yīng)鏈發(fā)展[2]。大數(shù)據(jù)和人工智能賦能醫(yī)藥物流供應(yīng)鏈，將有效化解當(dāng)前醫(yī)藥物流體系中固有的系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)性頑疾。

1 ?當(dāng)下醫(yī)藥物流配送體系存在的突出問題

目前國(guó)內(nèi)醫(yī)療物流行業(yè)正處于發(fā)展的初級(jí)階段，物流一體化結(jié)構(gòu)尚未形成[3]。尤其是在新冠疫情防控常態(tài)化背景下，醫(yī)藥物流體系仍面臨諸多重大突出問題。

1.1 ?物流成本居高不下

受藥品使用專屬性、質(zhì)量絕對(duì)性和效用兩重性等影響，冷鏈成本居高不下。醫(yī)藥企業(yè)在存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)、冷鏈運(yùn)輸車輛以及配送人員技能培訓(xùn)等方面投入了大量資金成本，以致醫(yī)藥物流成本在物流市場(chǎng)總額中占據(jù)份額逐年增長(zhǎng)。為緩解高昂的物流成本帶來的巨大資金壓力，中小型企業(yè)不得不冒著犧牲藥品質(zhì)量安全的風(fēng)險(xiǎn)，采取壓縮物流成本的措施。

1.2 ?冷鏈物流設(shè)施落后

國(guó)內(nèi)醫(yī)藥物流發(fā)展起步較晚，雖然近年來醫(yī)藥冷鏈在設(shè)備、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施和安全保障等方面均有所加強(qiáng)，但仍有眾多方面急需進(jìn)一步升級(jí)。比如發(fā)達(dá)國(guó)家藥品冷鏈流通率平均高達(dá)90%以上，而直到2019年底國(guó)內(nèi)醫(yī)藥冷鏈流通率才剛剛達(dá)到20%。冷鏈流通率的提高，完善的配送運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、智能化倉(cāng)儲(chǔ)配送設(shè)備以及信息化公共物流平臺(tái)是基本硬件條件。只有在完善相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的條件下，才具備進(jìn)一步優(yōu)化物流體系的可能。

1.3 ?信息共享機(jī)制匱乏

國(guó)內(nèi)現(xiàn)代醫(yī)藥物流尚未形成集中收集數(shù)據(jù)、統(tǒng)一監(jiān)管秩序的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，來自供應(yīng)鏈各主體離散的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)信息共享和宏觀分析，嚴(yán)重阻礙了現(xiàn)代醫(yī)藥物流體系的發(fā)展。本次新冠疫情表明，突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控極端依賴于多部門信息平臺(tái)的信息共享機(jī)制，也顯著證明了信息互通對(duì)供應(yīng)鏈各主體間協(xié)同控處的至關(guān)重要性。同樣道理，供應(yīng)鏈上下游之間缺乏信息互通，將直接導(dǎo)致醫(yī)藥產(chǎn)品供求不匹配、物資分配不均，無法及時(shí)準(zhǔn)確地滿足患者需求。因而，醫(yī)藥物流急需建設(shè)具有信息互通、統(tǒng)一調(diào)撥功能的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

2 ?基于大數(shù)據(jù)和人工智能的醫(yī)藥物流體系設(shè)計(jì)

一般來說，物流體系建設(shè)作為系統(tǒng)性工程，并非單一企業(yè)憑借一己之力就能夠?qū)崿F(xiàn)，其建設(shè)涉及到供應(yīng)鏈上各關(guān)聯(lián)主體、構(gòu)成要素和多個(gè)層面[4]。本文試圖從醫(yī)藥物流主體和要素角度出發(fā)，探究大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)物流體系的改進(jìn)和優(yōu)化策略。

2.1 ?主體構(gòu)建

傳統(tǒng)醫(yī)藥物流體系涵蓋制藥企業(yè)、全國(guó)代理商、分銷商、批發(fā)商和患者等多個(gè)主體。物流體系中涉及到主體越多、行銷區(qū)域越窄，物流采購(gòu)成本、倉(cāng)儲(chǔ)成本和運(yùn)輸成本在總成本中所占的比例就越高。因此很有必要對(duì)供應(yīng)鏈主體做出適當(dāng)調(diào)整以應(yīng)對(duì)日趨劇烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

（1）發(fā)展物流企業(yè)總代理模式。醫(yī)藥產(chǎn)品在制藥企業(yè)與代理商、代理商與分銷商之間經(jīng)歷的中間環(huán)節(jié)紛繁復(fù)雜，為提高產(chǎn)品周轉(zhuǎn)頻率，降低成本損耗，制藥企業(yè)將委托第三方醫(yī)藥物流企業(yè)對(duì)藥品進(jìn)行存儲(chǔ)、運(yùn)輸與代銷。第三方醫(yī)藥物流企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代技術(shù)，準(zhǔn)確定位最優(yōu)倉(cāng)庫(kù)選址和規(guī)劃配送路徑，從而降低物流成本、提高運(yùn)輸配送效率。同時(shí)，順豐冷鏈、京東快遞這類有實(shí)力的物流企業(yè)具備高效的倉(cāng)儲(chǔ)管理技術(shù)和先進(jìn)的冷鏈設(shè)備，能夠切實(shí)保障藥品質(zhì)量安全。

（2）設(shè)立跨區(qū)域集團(tuán)型分銷企業(yè)。傳統(tǒng)分銷范圍以行政區(qū)域?yàn)閯澐謽?biāo)準(zhǔn)，容易導(dǎo)致劃分界限模糊、管理不到位等現(xiàn)象。發(fā)展以跨區(qū)域集團(tuán)型分銷商為主的分銷模式，能夠淘汰這類生產(chǎn)效益低下、管理方式落后和運(yùn)作模式原始的企業(yè)?？鐓^(qū)域分銷體系依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)不斷完善其集團(tuán)自身的物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)和信息化平臺(tái)，將人工智能運(yùn)用于自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)建設(shè)，可有效實(shí)現(xiàn)規(guī)?；l(fā)展、集約化倉(cāng)儲(chǔ)和統(tǒng)一化管理三者有機(jī)結(jié)合。從而實(shí)現(xiàn)上游供應(yīng)商和下游需求方的合理對(duì)接，減少批發(fā)商產(chǎn)品過?；蚬?yīng)商產(chǎn)能不足的現(xiàn)象。同時(shí)，多品種、小批量、寬行銷區(qū)的分銷模式將有效降低物流配送成本。

（3）搭建三方智慧就診平臺(tái)。隨著人口規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，“就醫(yī)難”成為患者普遍面臨的問題。三甲醫(yī)院通常人滿為患，一方面就醫(yī)效率低下，另一方面易造成交叉感染。搭建由醫(yī)院、零售藥店和患者三方構(gòu)成的智慧就診平臺(tái)，升級(jí)優(yōu)化傳統(tǒng)DTP藥房能有效緩解患者就醫(yī)壓力、簡(jiǎn)化藥品運(yùn)輸過程[5]。新型DTP藥房將選址巧妙地安排在醫(yī)院一公里范圍內(nèi)，充分利用互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢(shì)延展線下服務(wù)半徑，并結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為患者提供服務(wù)。

首先，合理對(duì)接醫(yī)院HIS系統(tǒng)。患者在醫(yī)院的歷史處方通過平臺(tái)引流至新型DTP藥店，同時(shí)建立審核機(jī)制、藥品可溯源機(jī)制和多方聯(lián)合監(jiān)控機(jī)制對(duì)DTP開具的診斷處方進(jìn)行嚴(yán)格把控;其次，引入人工智能輔助患者就醫(yī)?；颊呖赏ㄟ^AI技術(shù)享受遠(yuǎn)程輔助醫(yī)藥服務(wù)，獲得專屬診療方案。問診結(jié)束后，機(jī)器人依據(jù)處方匹配藥品貨架號(hào)、價(jià)格和服用方法。藥房設(shè)有小型倉(cāng)庫(kù)，并配備USP保障的全程冷鏈配送系統(tǒng)，將特殊藥品運(yùn)送至患者家中。

智慧就診平臺(tái)建設(shè)有效縮短了藥品在醫(yī)院、零售商和患者之間的周轉(zhuǎn)時(shí)間和配送成本。打造了醫(yī)院以外的“第三方生存空間”，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，為醫(yī)藥物流體系構(gòu)建提供了創(chuàng)新思路。

2.2 ?大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，物流企業(yè)系統(tǒng)正逐漸以行業(yè)平臺(tái)形式出現(xiàn)，而大數(shù)據(jù)將通過協(xié)調(diào)整個(gè)行業(yè)資源配置的方式輔助平臺(tái)運(yùn)營(yíng)，人工智能的應(yīng)用也將促進(jìn)物流體系不斷升級(jí)優(yōu)化。本文所構(gòu)建的醫(yī)藥物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)，自上而下分別為成本控制層、倉(cāng)儲(chǔ)管理層、庫(kù)存管理層和運(yùn)輸配送層。旨在以大數(shù)據(jù)和人工智能賦能醫(yī)藥物流體系建設(shè)，促進(jìn)醫(yī)藥物流智能化、信息化、現(xiàn)代化[6]。

（1）成本控制層。醫(yī)藥物流成本主要包括人工成本、財(cái)務(wù)成本、營(yíng)運(yùn)成本等?？刂迫斯こ杀咀钣行緩绞强s減各物流環(huán)節(jié)上的勞務(wù)支出，以人工智能代替勞務(wù)人員能夠節(jié)省近60%的人工成本。如建設(shè)無人倉(cāng)庫(kù)及無人運(yùn)送車，通過WMS將指令發(fā)送至對(duì)應(yīng)倉(cāng)庫(kù)或車輛，對(duì)其進(jìn)行調(diào)撥和全程監(jiān)控。

通過大數(shù)據(jù)和云計(jì)算采集下游藥品需求并上傳至上游制造商和物流企業(yè)，以便進(jìn)行需求預(yù)測(cè)。盡量實(shí)現(xiàn)“供求平衡”的“零庫(kù)存”目標(biāo)，降低因庫(kù)存過量引起的損耗或失效風(fēng)險(xiǎn)和因供貨不及時(shí)產(chǎn)生的懲罰成本，從而有效控制財(cái)務(wù)成本及營(yíng)運(yùn)成本。相關(guān)成本計(jì)算完成后，通過物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)統(tǒng)一反饋至各主體，以便進(jìn)行成本溯源和有效控制。

（2）倉(cāng)儲(chǔ)管理層。推動(dòng)物流倉(cāng)儲(chǔ)操作的機(jī)械化、藥品管理的自動(dòng)化是提高物流倉(cāng)儲(chǔ)工作效率和管理質(zhì)量的要求。首先，將AI技術(shù)整合至倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化工具中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各類藥品的存儲(chǔ)周期，并判定其最佳的放置位置，簡(jiǎn)化藥品揀選過程，提高半自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)運(yùn)行效率[4]。

其次，在半自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升倉(cāng)儲(chǔ)智能化，以通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)調(diào)撥的機(jī)器人代替人工進(jìn)行作業(yè)，負(fù)責(zé)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的揀貨、復(fù)核、理貨、補(bǔ)貨和下架。如倉(cāng)庫(kù)中的藥品出庫(kù)后，機(jī)器人監(jiān)測(cè)到庫(kù)存不足，將自動(dòng)上傳庫(kù)存信息至庫(kù)存管理層聯(lián)系補(bǔ)貨。AGV作為自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)重要基礎(chǔ)設(shè)施之一，通過庫(kù)內(nèi)搬運(yùn)、分揀等作業(yè)實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)管理自動(dòng)化。其中，揀選AGV依據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)管理層為其設(shè)定的程序，精確匹配貨物條形碼和貨架號(hào)，按照預(yù)定程序?qū)⒇浳锇徇\(yùn)至指定地點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)了“貨到人”全自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)管理模式。經(jīng)測(cè)算，使用AGV智能倉(cāng)儲(chǔ)管理能夠有效縮減50%～70%的人工成本，降低20%～40%的訂單交付成本。

另外利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)建倉(cāng)庫(kù)藥品數(shù)據(jù)庫(kù)，搭建基于倉(cāng)儲(chǔ)管理層的智能物流信息查詢平臺(tái)，以便上游供應(yīng)商與下游批發(fā)商全程監(jiān)測(cè)把控采購(gòu)藥品的在庫(kù)情況、所在倉(cāng)庫(kù)及出入庫(kù)時(shí)間。

（3）庫(kù)存管理層。藥品物流過程中，庫(kù)存管理水平直接關(guān)系到成本控制效益和倉(cāng)儲(chǔ)管理水平，在醫(yī)藥物流體系建設(shè)中起到重要的輔助作用。可以預(yù)見，物流企業(yè)未來將儲(chǔ)備更多種類的醫(yī)藥產(chǎn)品，倉(cāng)儲(chǔ)管理面臨著史無前例的壓力。本體系中，庫(kù)存管理層借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集下游批發(fā)商的藥品需求，分析并確定使用頻率相對(duì)較高的藥品并報(bào)送至供應(yīng)商，以防在突發(fā)公共衛(wèi)生事件下發(fā)生藥品供不應(yīng)求的情況。同時(shí)，實(shí)時(shí)跟蹤藥品出庫(kù)后物流情況，提供交付時(shí)間并制定備選方案，確保藥品運(yùn)輸在遭遇突發(fā)狀況的一小時(shí)內(nèi)快速找到替代性交付通道。

此外，結(jié)合大數(shù)據(jù)提供的醫(yī)藥產(chǎn)品出入庫(kù)情況，分析測(cè)算其周轉(zhuǎn)率。對(duì)周轉(zhuǎn)率較高的藥品進(jìn)行集中采購(gòu)、集中存儲(chǔ);而對(duì)于周轉(zhuǎn)率相對(duì)較低的藥品，則采取定期、定量采購(gòu)的方式，以此減少藥品倉(cāng)庫(kù)積壓、質(zhì)量效用降低的情況。

（4）運(yùn)輸配送層。人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)推動(dòng)醫(yī)藥物流配送不斷向智能化、信息化方向發(fā)展。將AI技術(shù)賦能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為所有冷鏈車輛配備智能車載、智能調(diào)度系統(tǒng)，由大數(shù)據(jù)平臺(tái)統(tǒng)一監(jiān)控藥品從出庫(kù)至患者手中的物流全過程。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路況，及時(shí)測(cè)算更改最佳路徑，從而實(shí)現(xiàn)冷鏈過程的安全管控和成本優(yōu)化。

基于現(xiàn)存的有人駕駛運(yùn)輸方案，本文提出AI技術(shù)支持下的創(chuàng)新型冷鏈方案，即通過無人駕駛設(shè)備對(duì)藥品進(jìn)行冷鏈運(yùn)輸。在無人車或無人機(jī)上配備傳感器和GPS定位系統(tǒng)，對(duì)于冷鏈過程中出現(xiàn)的溫濕度異?；虿豢煽沽σ蛩赜绊懀苯酉蜥t(yī)藥物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行信息反饋。由大數(shù)據(jù)平臺(tái)下達(dá)調(diào)撥指令后采取應(yīng)急措施。配送無人機(jī)在有效控制人力成本的同時(shí)，解決了偏遠(yuǎn)地區(qū)的物流“盲區(qū)”問題[7]。完善了醫(yī)藥物流配送網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于物流體系優(yōu)化升級(jí)具有深遠(yuǎn)意義。

此外，智能客服機(jī)器人為患者提供售前、售后咨詢服務(wù)，憑借其迅速響應(yīng)特點(diǎn)，快速收集下游批發(fā)商和患者的訴求并反饋給上游供應(yīng)商，完善藥品溯源機(jī)制。

2.3 ?新型醫(yī)藥物流體系構(gòu)建

體系主要以醫(yī)藥物流大數(shù)據(jù)平臺(tái)為構(gòu)建基礎(chǔ)，自上而下的各因子層分別是成本控制層、倉(cāng)儲(chǔ)管理層、庫(kù)存管理層和運(yùn)輸配送層。成本控制作為整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的頂層因子，受到倉(cāng)儲(chǔ)管理、庫(kù)存管理和運(yùn)輸配送的共同制約，并對(duì)物流體系優(yōu)化起到至關(guān)重要的作用;庫(kù)存管理的優(yōu)劣直接影響到倉(cāng)儲(chǔ)管理水平，其上下端分別與倉(cāng)儲(chǔ)管理層和運(yùn)輸配送層對(duì)接，對(duì)上下游信息數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與報(bào)送;倉(cāng)儲(chǔ)管理層將收集到的需求數(shù)據(jù)、供應(yīng)量數(shù)據(jù)、采購(gòu)情況進(jìn)行匯總，報(bào)送給物流企業(yè)，提供倉(cāng)儲(chǔ)管理指導(dǎo)性意見;運(yùn)輸配送層作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的終端因子層，負(fù)責(zé)收集庫(kù)存信息、報(bào)送路徑路況，把控好醫(yī)藥物流供應(yīng)鏈的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí)反饋患者意見至大數(shù)據(jù)平臺(tái)，經(jīng)平臺(tái)審核后，確定關(guān)聯(lián)主體，通知相關(guān)供應(yīng)商與患者直接進(jìn)行協(xié)商。

3 ?基于大數(shù)據(jù)和人工智能的醫(yī)藥物流體系有效性預(yù)估

理論研究和管理實(shí)踐普遍認(rèn)同，智慧醫(yī)藥物流體系的評(píng)價(jià)主要涉及物流鏈條長(zhǎng)度、整體庫(kù)存水平、客戶響應(yīng)速度、全鏈條數(shù)據(jù)共享程度及物流總成本這五方面維度[8]。筆者也以此為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)優(yōu)化后的醫(yī)藥物流體系進(jìn)行評(píng)價(jià)。

本文構(gòu)建的醫(yī)藥物流體系對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)藥供應(yīng)鏈相關(guān)主體加以調(diào)整，職能加以合并。委托物流企業(yè)執(zhí)行代理商職能顯著簡(jiǎn)化了藥品流通過程。下游主體由傳統(tǒng)的醫(yī)院—患者、藥店—患者模式升級(jí)為醫(yī)院—藥店—患者三者協(xié)同的新型DTP藥店模式，簡(jiǎn)化了患者問診、取藥、復(fù)診等就醫(yī)流程，有效縮短了物流鏈條長(zhǎng)度。大數(shù)據(jù)平臺(tái)庫(kù)存管理層借助大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶需求分析，進(jìn)而真正實(shí)現(xiàn)庫(kù)存協(xié)同;減少庫(kù)存積壓，提高藥品周轉(zhuǎn)率和現(xiàn)貨率;倉(cāng)儲(chǔ)管理層調(diào)撥機(jī)器人預(yù)測(cè)庫(kù)存并及時(shí)補(bǔ)貨，真正實(shí)現(xiàn)“整體庫(kù)存少”的目標(biāo)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的運(yùn)輸配送因子層將客戶需求直接反饋至大數(shù)據(jù)平臺(tái)終端，省卻了藥品退回需經(jīng)歷的層層關(guān)卡，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地處理客戶訴求;設(shè)立跨區(qū)域集團(tuán)型分銷企業(yè)助力跨區(qū)域配送和倉(cāng)配一體化運(yùn)作，從而快速響應(yīng)客戶需求。智能物流信息查詢平臺(tái)依托WMS和TMS對(duì)藥品自入庫(kù)、出庫(kù)到配送全過程進(jìn)行公開，供批發(fā)商、供應(yīng)商和患者查詢藥品物流狀態(tài);大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立成本控制因子層，對(duì)藥品在供應(yīng)鏈各階段所耗費(fèi)的成本進(jìn)行測(cè)算與分析，有效把控物流成本。

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收稿日期：2020-10-22

基金項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“面向供應(yīng)鏈整合的跨組織流程優(yōu)化研究”（2020SJA0157）;南京林業(yè)大學(xué)2020年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)和人工智能的第三方醫(yī)藥物流中心選址及配送模式優(yōu)化”（2020NFUSPITP0216）

作者簡(jiǎn)介：廖吉林（1976-），本文通訊作者，男，湖南永州人，南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，講師，研究方向：綠色供應(yīng)鏈。