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基于SPD模式的医用耗材补货策略与库存控制策略模型构建研究
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作者 杨郁葱 王晓垚 +2 位作者 包光财 黄维 梁伟 《中国医学装备》 2024年第7期144-148,共5页
目的:构建医用耗材需求预测模型预测医用耗材需求,减少医用耗材紧急补货和缺货事件发生。方法:运用支持向量回归(SVR)算法建立医用耗材需求预测模型,采用多种群遗传算法(MPGA)建立补货策略和库存控制策略寻优模型构建医用耗材需求预测模... 目的:构建医用耗材需求预测模型预测医用耗材需求,减少医用耗材紧急补货和缺货事件发生。方法:运用支持向量回归(SVR)算法建立医用耗材需求预测模型,采用多种群遗传算法(MPGA)建立补货策略和库存控制策略寻优模型构建医用耗材需求预测模型,自动生成补货策略和库存控制策略。选取2019年1月至2023年5月本溪市中心医院引入供应-加工-配送(SPD)模式进行医用耗材管理的相关数据,分别用于构建模型训练、模型验证测试(测试集)和模型应用预测(应用集)。评估模型的平均绝对预测误差值、预测误差峰值和预测误差谷值,对比模型应用的周日均消耗与库存成本比值、月均紧急订货次数、月均缺货次数、月非紧急订货次数和指标周平均值降低幅度。结果:模型测试集和应用集的平均绝对预测误差值比较差异无统计学意义(P>0.05);模型平均绝对预测误差值为(0.0335±0.0245),预测误差峰值为0.0717,预测误差谷值为-0.0090。模型应用后周日均消耗与库存成本比值、月均紧急订货次数、月均缺货次数和月非紧急订货次数分别为(0.4575±0.0603)、(23.95±6.04)次、(5.58±2.17)次和(20.68±2.77)次,周日均消耗与库存成本比值高于应用前,而月均紧急订货次数、月均缺货次数和月非紧急订货次数均低于应用前,差异均有统计学意义(F=371.912、88.486、124.472、142.138,P<0.000);模型应用后周平均库存金额降低43.66%,平均紧急补货次数降低53.76%,平均缺货次数降低76.95%,平均正常补货次数降低34.41%。结论:医用耗材需求预测模型能够预测医用耗材需求,优化补货策略和库存控制策略,降低医用耗材库存成本,减少紧急补货和缺货现象发生,并可减少正常补货次数。 展开更多
关键词 供应-加工-配送(SPD)模式 医用耗材 补货策略 人工智能 多种群遗传算法(MPGA)
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