基于BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能評(píng)價(jià)

方曉彤 張立濤 閆秀霞 董春肖

(山東理工大學(xué)管理學(xué)院 山東 淄博 255000)

0 引 言

近年來,在保障全民健康、深化醫(yī)療改革、實(shí)施醫(yī)保控費(fèi)等政策法規(guī)的大力推動(dòng)下,老百姓看病難、用藥貴的問題得到了一定的緩解,但同時(shí)也對(duì)醫(yī)藥(本文特指藥品和小型醫(yī)療器械)供應(yīng)鏈相關(guān)主體的協(xié)同運(yùn)作績(jī)效提出了更高的要求。在以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的新一代信息技術(shù)推動(dòng)下,醫(yī)藥供應(yīng)鏈的相關(guān)節(jié)點(diǎn)組織如何能更快速、更準(zhǔn)確地從業(yè)務(wù)流程中獲取相關(guān)數(shù)據(jù),在充分共享的基礎(chǔ)上自動(dòng)化地進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià),并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)調(diào)整各自的運(yùn)營(yíng)策略,對(duì)促進(jìn)醫(yī)藥供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)協(xié)同、服務(wù)質(zhì)量和整體運(yùn)作績(jī)效提升等均具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國內(nèi)外關(guān)于供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的相關(guān)研究成果異常豐富,可見學(xué)者們對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的重視程度非常高,供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)也是其中的一個(gè)重要研究方向,研究重心基本集中在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建和評(píng)價(jià)方法建模等方面,其中以評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的研究居多。徐雯霞[1]從協(xié)同過程、協(xié)同結(jié)果、協(xié)同支持、客戶服務(wù)和系統(tǒng)適應(yīng)性等方面構(gòu)建的汽車行業(yè)供應(yīng)鏈進(jìn)行協(xié)同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;Ramanathan[2]從評(píng)價(jià)供應(yīng)鏈協(xié)作程度、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)、財(cái)務(wù)目標(biāo)、信息共享和業(yè)務(wù)流程方面建立的指標(biāo)體系;張英華等[3]從信息協(xié)同、業(yè)務(wù)協(xié)同、財(cái)務(wù)指標(biāo)、客戶服務(wù)和協(xié)同抵御風(fēng)險(xiǎn)能力五個(gè)方面構(gòu)建的客車供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;瞿富強(qiáng)等[4]從運(yùn)輸協(xié)同、庫存管理協(xié)同、信息共享協(xié)同、成本控制協(xié)同、客戶服務(wù)協(xié)同、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)協(xié)同等方面構(gòu)建裝配式建筑供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等;張翠華等[5]從信息流、業(yè)務(wù)流、資金流、客戶服務(wù)和系統(tǒng)適應(yīng)性五個(gè)方面構(gòu)建的食品供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。評(píng)價(jià)方法建模更是豐富多樣,主要有模糊綜合評(píng)價(jià)法[1,5]、ANP-Fuzzy評(píng)價(jià)模型[6]、網(wǎng)絡(luò)價(jià)值分析法[7]、DEMATEL方法[8]等。

從以上綜述來看,對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效的研究,其研究對(duì)象以一般制造業(yè)、汽車、食品等行業(yè)為主,對(duì)醫(yī)藥行業(yè),尤其是以醫(yī)藥流通/銷售企業(yè)為核心的醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)研究比較缺乏,且現(xiàn)有的醫(yī)藥供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)[9-10]也均為靜態(tài)性評(píng)價(jià),體現(xiàn)評(píng)價(jià)后信息反饋并指導(dǎo)績(jī)效提升的動(dòng)態(tài)性和智能化研究尚顯不足。本文將在借鑒以上成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)醫(yī)藥行業(yè)特點(diǎn)及醫(yī)改新政的影響,構(gòu)建醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并使用BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)模型,并進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。

1 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能化評(píng)價(jià)框架設(shè)計(jì)

1.1 醫(yī)改新政下醫(yī)藥供應(yīng)鏈的新變化

隨著“兩票制”“帶量采購”“新藥品管理法”等醫(yī)改新政的落地實(shí)施,對(duì)醫(yī)藥制造、流通、銷售和消費(fèi)等均帶來了較大變化。從醫(yī)藥供應(yīng)鏈整體來看,對(duì)醫(yī)藥流通/銷售企業(yè)的沖擊最明顯,促使流通環(huán)節(jié)變短[7],提高了流通行業(yè)的集中度。同時(shí),第三方物流公司的加入,也對(duì)進(jìn)一步提升效率、降低成本起到了積極的促進(jìn)作用。醫(yī)藥流通集中度的提高,也為醫(yī)藥供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)間的協(xié)同運(yùn)作提供了更大可行性,以共同應(yīng)對(duì)藥品價(jià)格下降和藥品安全質(zhì)量監(jiān)管趨嚴(yán)帶來的經(jīng)營(yíng)壓力。為研究問題的方便,本文首先構(gòu)建了如圖1所示的以醫(yī)藥流通/銷售企業(yè)為核心的三級(jí)醫(yī)藥供應(yīng)鏈體系架構(gòu)。這種供應(yīng)鏈體系結(jié)構(gòu)也確立了醫(yī)改新政下應(yīng)更加重視信息溝通效率、市場(chǎng)和客戶、物流運(yùn)作模式、藥品安全質(zhì)量等方面。

圖1 以醫(yī)藥流通/銷售企業(yè)為核心的三級(jí)醫(yī)藥供應(yīng)鏈體系架構(gòu)

1.2 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能評(píng)價(jià)流程及目標(biāo)

醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能評(píng)價(jià)流程如圖2所示,根據(jù)醫(yī)藥供應(yīng)鏈的協(xié)同運(yùn)作目標(biāo),確定協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo),按月度頻率進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取與整理,根據(jù)已經(jīng)訓(xùn)練好的評(píng)價(jià)模型自動(dòng)得出每月協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果,再根據(jù)供應(yīng)鏈實(shí)際運(yùn)作情況和目標(biāo)進(jìn)行結(jié)果分析,幫助管理者找到供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作中可能存在的問題和需要改進(jìn)的方向,確定改進(jìn)方案,并通過改進(jìn)方案的實(shí)施輔助協(xié)同運(yùn)作目標(biāo)的修訂和調(diào)整,運(yùn)行一段時(shí)間后,再進(jìn)行新一輪的評(píng)價(jià),形成醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作績(jī)效評(píng)價(jià)與改進(jìn)的循環(huán)體系,以實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作績(jī)效的持續(xù)提升?？傮w上,智能化評(píng)價(jià)的目標(biāo)是既能實(shí)現(xiàn)協(xié)同績(jī)效的評(píng)價(jià),又能根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果給出優(yōu)化決策參考。

圖2 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能評(píng)價(jià)流程

2 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效智能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

2.1 建立原則

根據(jù)藥品自身特點(diǎn)以及藥品制造、流通、消費(fèi)的特殊性,醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)遵循以下幾個(gè)原則:

(1) 系統(tǒng)性原則。在指標(biāo)選取過程中,要從全局出發(fā),考慮各個(gè)指標(biāo)之間的相互關(guān)系,避免以偏概全。

(2) 科學(xué)性原則。選取的指標(biāo)應(yīng)該在反映客觀事實(shí)的同時(shí),要與醫(yī)藥供應(yīng)鏈的特征和要求相符合,而且指標(biāo)的結(jié)構(gòu)要科學(xué)合理。

(3) 全面性和代表性原則。醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)要涵蓋醫(yī)藥供應(yīng)鏈上下游節(jié)點(diǎn)企業(yè)協(xié)同運(yùn)作的各個(gè)環(huán)節(jié),而且要有代表性,能夠充分反映醫(yī)藥企業(yè)的協(xié)同績(jī)效。

(4) 可操作性原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)在充分合理的同時(shí)要保證發(fā)揮評(píng)價(jià)作用,醫(yī)藥供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)能夠根據(jù)選取的指標(biāo)和協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果指導(dǎo)具體的運(yùn)作。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在以上原則的基礎(chǔ)上,通過對(duì)《藥品經(jīng)營(yíng)質(zhì)量管理規(guī)范》《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》《中華人民共和國藥品管理法》(2019年版),以及“兩票制”“帶量采購”等醫(yī)改新政和行業(yè)規(guī)范的分析,參考相關(guān)協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)的文獻(xiàn),并結(jié)合實(shí)際調(diào)研醫(yī)藥供應(yīng)鏈相關(guān)企業(yè)的情況以及數(shù)據(jù)的可獲得性,本文構(gòu)建了如表1所示的醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,主要從信息共享協(xié)同、業(yè)務(wù)流程協(xié)同和客戶服務(wù)協(xié)同三個(gè)維度設(shè)立了13個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),既有定性指標(biāo),也有定量指標(biāo)。該指標(biāo)體系既借鑒了文獻(xiàn)[9-10]中的信息共享、客戶服務(wù)、訂單交付方面的指標(biāo),又充分考慮了醫(yī)改新政影響下醫(yī)藥流通的精細(xì)化、標(biāo)準(zhǔn)化、智慧化發(fā)展趨勢(shì),強(qiáng)調(diào)了醫(yī)藥配送安全、有效、可及等因素,更符合現(xiàn)代醫(yī)藥流通的現(xiàn)狀及要求。需要特別說明的是,由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈的下游涉及到醫(yī)院和醫(yī)保政策等,不同地區(qū)的管理和財(cái)務(wù)政策有較大的差異性,故本文沒有建立資金流方面的相關(guān)指標(biāo)。具體指標(biāo)的解釋如下所述。

表1 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.2.1信息共享協(xié)同

信息流可以看作是供應(yīng)鏈管理的神經(jīng)中樞系統(tǒng),對(duì)商流、物流和資金流起著重要的協(xié)調(diào)和控制作用。穩(wěn)定、可靠的藥品信息對(duì)掌握流通過程中藥品的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和不良反應(yīng)信息至關(guān)重要[11]。因此,信息共享協(xié)同是醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同的基礎(chǔ),既可以減少信息延遲,提高預(yù)測(cè)精度,也可以降低溝通成本,增加供應(yīng)鏈的靈活性[12]。信息共享協(xié)同可以用信息共享程度、信息傳遞有效率、信息處理準(zhǔn)確率三個(gè)指標(biāo)來衡量。

2.2.2業(yè)務(wù)流程協(xié)同

業(yè)務(wù)流程協(xié)同是企業(yè)進(jìn)行一系列業(yè)務(wù)整合、維持供應(yīng)鏈高效運(yùn)作的重要保證[11]。本文考慮以流通企業(yè)為核心的醫(yī)藥供應(yīng)鏈密切相關(guān)的計(jì)劃、訂單、庫存與配送等環(huán)節(jié)的核心業(yè)務(wù)協(xié)同情況。

(1) 計(jì)劃層面主要評(píng)價(jià)核心企業(yè)與上下游節(jié)點(diǎn)企業(yè)的目標(biāo)相容程度以及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度。McLaren、Barratt 指出要想實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各個(gè)參與者的高度協(xié)同,不僅需要供應(yīng)鏈上的節(jié)點(diǎn)企業(yè)調(diào)整自身的業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同和流程協(xié)同,還需要企業(yè)在戰(zhàn)略目標(biāo)層面上實(shí)現(xiàn)協(xié)同,只有這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈長(zhǎng)期和高度協(xié)同[13]。由計(jì)劃與目標(biāo)一致性、平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率來衡量。

(2) 訂單滿足率和訂單準(zhǔn)時(shí)交貨率主要反映醫(yī)藥制造企業(yè)的生產(chǎn)能力和準(zhǔn)時(shí)交貨能力,藥品生產(chǎn)的工序繁多、對(duì)環(huán)境的要求極高,是藥品質(zhì)量的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源[14]。制藥企業(yè)要在保證藥品質(zhì)量的同時(shí)盡量一次性準(zhǔn)時(shí)地滿足下游企業(yè)的需求量,減少缺貨的發(fā)生。

(3) 庫存環(huán)節(jié)績(jī)效用存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)來衡量,反映了醫(yī)藥供應(yīng)鏈物流的藥品周轉(zhuǎn)的速度和醫(yī)藥供應(yīng)鏈運(yùn)作協(xié)調(diào)程度。

(4) 配送環(huán)節(jié)主要用準(zhǔn)時(shí)交貨率、配送貨物完好率和車輛和貨物的可監(jiān)控比率來衡量。準(zhǔn)時(shí)交貨率體現(xiàn)了該醫(yī)藥流通企業(yè)的物流管理水平、藥品貯存及轉(zhuǎn)運(yùn)能力[15]。貨物完好率體現(xiàn)醫(yī)藥流通企業(yè)的配送質(zhì)量。配送運(yùn)輸車輛及貨物可監(jiān)控比率是衡量藥品在運(yùn)輸過程中環(huán)境是否達(dá)標(biāo)、藥品是否安全和完好的指標(biāo),保障藥品在配送環(huán)節(jié)的全程監(jiān)管及事后可追溯。

2.2.3客戶服務(wù)協(xié)同

能否獲得客戶的信任、與客戶持續(xù)合作是企業(yè)能否可持續(xù)發(fā)展的重要因素,因此客戶服務(wù)是企業(yè)供應(yīng)鏈協(xié)同體系的核心所在?？蛻舴?wù)協(xié)同可以從處理客戶投訴及時(shí)率和客戶丟失率兩個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3 基于BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算時(shí)容易陷入局部最優(yōu)值,無法保證全局收斂,同時(shí)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)隨機(jī)產(chǎn)生的權(quán)值和閾值會(huì)對(duì)訓(xùn)練的結(jié)果有影響,這將直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。使用天牛須搜索算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,可以提高運(yùn)算的效率,防止BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部最優(yōu)化,彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷。

3.1 Beetle Antennae Search原理

天牛須搜索算法是一種基于天牛覓食原理的適用于多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的新技術(shù),原理為:天牛在不知道食物在哪的情況下覓食時(shí),只能利用兩只長(zhǎng)觸角根據(jù)食物的氣味強(qiáng)弱來尋找食物。當(dāng)左邊觸角接收到的氣味強(qiáng)度比右邊大時(shí),天牛就會(huì)往左飛,反之就會(huì)向右飛。根據(jù)這一原理,天牛就可以找到食物。BAS算法不需要知道函數(shù)的具體形式,就可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)的過程,而且由于其個(gè)體只有一個(gè),尋優(yōu)速度會(huì)顯著提高[16]。

3.2 BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

(1) 創(chuàng)建向量。由于天牛的朝向隨意,所有天牛右須指向左須的向量的朝向也是隨意的,因此創(chuàng)建任意K維單位向量來表示它,并對(duì)該向量歸一化:

(1)

式中:rands()是隨機(jī)函數(shù);n為空間維度。

設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為inputnum—hiddennum—outputnum,inputnum為輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù),hiddennum為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),outputnum為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù),則搜索空間維度n=inputnum×hiddennum+outputnum×hiddennum+outputnum。在本文中,輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)是評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù),故為13,輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)是評(píng)價(jià)結(jié)果,故為1。

(2) 設(shè)置步長(zhǎng)因子stept。天牛的步長(zhǎng)step和兩須之間的距離d0的比是一個(gè)固定的常數(shù),即:

step=c×d0

(2)

式中:c為初始步長(zhǎng)和初始距離之間的關(guān)系,本文設(shè)為5。

步長(zhǎng)因子控制著天牛的區(qū)域搜索能力,初始步長(zhǎng)應(yīng)該盡可能選取大的,使得可以覆蓋當(dāng)前的搜索區(qū)域而不至于陷入局部極小,采用線性遞減權(quán)值策略,可以保證搜索精度的精細(xì)化,即:

stept+1=stept×etat=0,1,2,…,n

(3)

式中:eta為步長(zhǎng)衰減因子,本文取0.8;現(xiàn)階段對(duì)于步長(zhǎng)因子的設(shè)置還沒有有效的理論,通過反復(fù)實(shí)驗(yàn),本文確定初始步長(zhǎng)step=10;迭代次數(shù)n=100。

(3) 創(chuàng)建天牛左右須的初始坐標(biāo):

(4)

式中:Xleft和Xright分別表示在第t次迭代時(shí)天牛左須和右須的位置坐標(biāo);Xt表示天牛在第t次迭代時(shí)質(zhì)心的坐標(biāo);d0表示左右須之間的距離。

(4) 確定天牛前進(jìn)的方向。天牛根據(jù)左右須氣味的強(qiáng)度確定前進(jìn)的方向。適應(yīng)度函數(shù)f用來判斷氣味的強(qiáng)度,即fleft和fright表示左須和右須的氣味強(qiáng)度,判斷兩個(gè)函數(shù)值的大小,若fleft

Xt+1=Xt-stept×a×sign(fleft-fright)

(5)

式中:sign()為符號(hào)函數(shù)。

(5) 確定評(píng)價(jià)函數(shù)。以均方根誤差作為適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù),用來推進(jìn)天牛在空間區(qū)域的搜索。函數(shù)為:

(6)

式中:N為訓(xùn)練集樣本數(shù);ti為第i個(gè)樣本的輸出值;yi為第i個(gè)樣本的實(shí)際值。

若fitness

(6) 判斷算法是否停止迭代。當(dāng)達(dá)到設(shè)定精度(本文設(shè)為0.001)或達(dá)到迭代次數(shù)時(shí),算法停止迭代,并轉(zhuǎn)入步驟(7)。如果沒有達(dá)到條件,則返回步驟(4)繼續(xù)迭代。

(7) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。當(dāng)算法停止迭代時(shí),輸出的值即為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)初始權(quán)值和閾值,將其代入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,最終形成績(jī)效評(píng)價(jià)模型。

綜上所述,BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型流程如圖3所示。

圖3 BAS-BP預(yù)測(cè)模型流程

3.3 指標(biāo)預(yù)處理

在已確定的績(jī)效指標(biāo)里,既有定量的指標(biāo)又有定性的指標(biāo),所以根據(jù)統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)數(shù)據(jù)和專家的經(jīng)驗(yàn)對(duì)績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行量化和歸一化處理。對(duì)于正向指標(biāo),按照式(7)歸一化、對(duì)于負(fù)向指標(biāo),按照式(8)歸一化。

(7)

(8)

式中:Xi是指標(biāo)原始值;Xmax和Xmin為該績(jī)效指標(biāo)是根據(jù)企業(yè)經(jīng)驗(yàn)和意義來確定的最大最小值。

4 算例分析

本文首先在2019年末調(diào)研了以SD省JN市一家醫(yī)藥流通企業(yè)為核心的醫(yī)藥供應(yīng)鏈,獲取其24個(gè)月的協(xié)同運(yùn)作績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù),運(yùn)用適當(dāng)?shù)膮f(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)方法,得到BAS-BP模型訓(xùn)練的初始數(shù)據(jù),將21個(gè)月的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,預(yù)測(cè)第22、23、24個(gè)月的評(píng)價(jià)結(jié)果,并進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比,驗(yàn)證模型的有效性;然后通過計(jì)算指標(biāo)權(quán)重找到影響本供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效的主要指標(biāo)要素,并結(jié)合該供應(yīng)鏈的目標(biāo)提出改進(jìn)意見;之后又獲取了該企業(yè)第25個(gè)月的運(yùn)作數(shù)據(jù),再次進(jìn)行協(xié)同績(jī)效預(yù)測(cè)評(píng)價(jià),驗(yàn)證改進(jìn)措施的有效性,具體過程如下。

4.1 模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

根據(jù)實(shí)地調(diào)研和訪談獲取該供應(yīng)鏈24個(gè)月的協(xié)同績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù),然后運(yùn)用專家打分法對(duì)每個(gè)月的協(xié)同績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),之后對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,得到表2所示的模型訓(xùn)練初始數(shù)據(jù)。

表2 模型訓(xùn)練初始數(shù)據(jù)

根據(jù)調(diào)研,各個(gè)指標(biāo)的取值范圍如表3所示。

表3 績(jī)效指標(biāo)取值范圍

根據(jù)文獻(xiàn)[17]評(píng)價(jià)結(jié)果取值范圍如表4所示。

表4 評(píng)價(jià)結(jié)果取值范圍

從表2和表4可以看出,該醫(yī)藥流通企業(yè)所在供應(yīng)鏈的協(xié)同績(jī)效基本處于中等偏上水平,從該供應(yīng)鏈的發(fā)展目標(biāo)來看,尚需進(jìn)一步提升其協(xié)同績(jī)效。

4.2 BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12,學(xué)習(xí)速率為0.01,最小允許誤差為0.001,選用的函數(shù)分別為tansig、trainlm、purelin。

對(duì)表2中1至21月的樣本對(duì)BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。BAS-BP 模型的最佳適應(yīng)度變化曲線如圖4所示。訓(xùn)練集擬合過結(jié)果如圖5所示。

圖4 BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)度曲線

圖5 BAS-BP訓(xùn)練集擬合結(jié)果

4.3 驗(yàn)證和討論

BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后,對(duì)該模型的泛化能力進(jìn)行檢驗(yàn),選用該供應(yīng)鏈第22、23、24月進(jìn)行評(píng)價(jià),將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的輸出和誤差結(jié)果如表5所示。驗(yàn)證結(jié)果和供應(yīng)鏈實(shí)際評(píng)價(jià)結(jié)果相比誤差較小,說明本文模型是可用的。

表5 預(yù)測(cè)的輸出和誤差

4.3.1指標(biāo)權(quán)重

評(píng)價(jià)模型訓(xùn)練完成后,根據(jù)文獻(xiàn)[18]的方法,通過輸入層、輸出層和隱含層之間的權(quán)值(如表6和表7所示)以及式(9)-式(11),計(jì)算輸入指標(biāo)的權(quán)重。

表6 輸入層和隱含層之間的權(quán)值

表7 輸出層與隱含層之間的權(quán)值

(9)

Rij=|(1-e-rij)/(1+e-rij)|

(10)

(11)

式中:i為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入單元,i=1,2,…,m;j為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層神經(jīng)元,j=1,2,…,n;k為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元,k=1,2,…,p;Wki為輸入層神經(jīng)元i和隱含層神經(jīng)元k之間的權(quán)值;Wjk為輸出層神經(jīng)元j和隱含層神經(jīng)元k之間的權(quán)值;S為所求的指標(biāo)權(quán)重。

得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重如表8所示。

表8 醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

從13個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重可以看出,客戶丟失率、信息共享程度、配送運(yùn)輸車輛及貨物可監(jiān)控比率對(duì)本供應(yīng)鏈24個(gè)月的評(píng)價(jià)結(jié)果影響較大,為實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作水平的提高,在進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化時(shí)可以優(yōu)先考慮。

4.3.2改進(jìn)建議

第一,審視相對(duì)大權(quán)重影響指標(biāo)的作用。從表8的指標(biāo)權(quán)重來看,對(duì)現(xiàn)有協(xié)同績(jī)效影響較大的是客戶丟失率、信息共享程度、配送運(yùn)輸車輛及貨物可監(jiān)控比率等三個(gè)指標(biāo)。從表2、表3和表4中的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)可以看出,客戶丟失率和配送運(yùn)輸車輛及貨物可監(jiān)控比率兩個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好,表明該流通企業(yè)和客戶關(guān)系良好,且能及時(shí)監(jiān)控藥品配送,保障藥品安全,但信息共享程度的評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)據(jù)很低,表明該供應(yīng)鏈信息共享程度很差,這應(yīng)該是造成該供應(yīng)鏈整體協(xié)同績(jī)效并不理想的主要原因?！皟善敝啤焙汀皫Я坎少彙钡鹊膶?shí)施改變了原有醫(yī)藥供應(yīng)鏈的流通結(jié)構(gòu),相應(yīng)的信息溝通方式也需要進(jìn)一步提升。因此,建議該流通企業(yè)下一步應(yīng)與上下游企業(yè)提高信息共享程度、利用各種信息平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息充分共享與及時(shí)傳遞等方面加以改善,并保持藥品物流配送的可監(jiān)控情況,保證藥品安全。同時(shí)注意供應(yīng)鏈合作伙伴關(guān)系的維護(hù)。

第二,權(quán)衡整體醫(yī)藥供應(yīng)鏈績(jī)效目標(biāo)。供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效僅僅是供應(yīng)鏈管理績(jī)效的一個(gè)部分,協(xié)同績(jī)效的提升也是為該醫(yī)藥供應(yīng)鏈整體績(jī)效提升服務(wù),尤其是隨著醫(yī)改新政的不斷推出和醫(yī)療改革的持續(xù)深化,隨時(shí)可能有新的變化影響該醫(yī)藥供應(yīng)鏈的整體運(yùn)作績(jī)效,因此,從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來看,也建議該流通企業(yè)及其合作伙伴在政策研究、精細(xì)化管理、加強(qiáng)橫向交流等方面加以重視和改進(jìn)。

4.4 改進(jìn)后評(píng)價(jià)

根據(jù)上述評(píng)價(jià)結(jié)果和所提出的改進(jìn)建議,該醫(yī)藥流通企業(yè)進(jìn)行了認(rèn)真的總結(jié)和部署。在實(shí)施改進(jìn)后,又獲取了該企業(yè)第25個(gè)月的相關(guān)協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),預(yù)處理后輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中,進(jìn)行了新一輪的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)。其中,輸入的指標(biāo)向量為:(0.5, 0.486, 0.405, 1.000, 0.465, 0.360,0.244, 0.481, 0.330, 0.144, 0.767, 0.561, 1.000),運(yùn)算后的輸出結(jié)果為0.48,有了一定的改善。

5 結(jié) 語

從算例驗(yàn)證來看,本文所建立的基于信息共享協(xié)同、業(yè)務(wù)流程協(xié)同、客戶服務(wù)協(xié)同的醫(yī)藥供應(yīng)鏈協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)體系合理,所訓(xùn)練的BAS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效可用,對(duì)該醫(yī)藥流通企業(yè)所在供應(yīng)鏈進(jìn)行協(xié)同績(jī)效評(píng)價(jià)可行,改進(jìn)建議有效,改進(jìn)后的協(xié)同績(jī)效有一定提升。而且,在一些外界突發(fā)情況發(fā)生時(shí),如SARS非典疫情、COVID-2019新冠肺炎等公共衛(wèi)生事件,均會(huì)對(duì)醫(yī)藥供應(yīng)鏈造成極大影響,應(yīng)用本文模型同樣可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)藥供應(yīng)鏈運(yùn)作的問題所在,找到受影響的因素,從而降低重大事件對(duì)供應(yīng)鏈造成的影響。