醫藥物流配送中心系統優化主要方法

□ 北京聯合大學 李平 高辰

醫藥物流配送中心系統優化解決的核心問題
目前歐美和日本等國家醫藥物流配送的系統化、自動化、智能化應用較為成熟，基于供應鏈一體化醫藥物流管理，注重全過程的優化。配送的方案主要是制藥企業庫房到配送中心的配送或是由制藥企業直接運送到醫院的服務，強調從生產到藥品使用的監控管理。
我國的醫藥物流起步相對較晚，目前大多數的醫藥物流還處于簡單的進、銷、存階段。醫藥物流配送中心仍然采用傳統的揀貨策略，不能有效地解決醫藥物流配送中的重復揀貨和藥品積壓問題，導致配送中的揀貨效率不高。在配送的過程中，大多企業憑借著路程最短的目標作為配送路線設計，往往忽略了藥品配送的需求度和緊急度，所以在成本增加的同時也損壞了藥品的品質導致藥品的價格也會變高。
將醫藥物流配送中心揀貨和配送的經驗進行理論化，將需求訂單組建為集合單、優化揀貨策略和減少揀貨路徑、以藥品需求度和緊急度為維度的配送方案設計優化配送路線、降低配送成本是我國醫藥物流配送重點研究的問題。
醫藥物流配送中心系統優化研究方法
第一，醫藥物流配送中心系統優化研究思路。
首先進行國內外相關理論和應用研究的分析，歸納可供醫藥物流配送優化研究參考方法，并據此確定醫藥物流配送中心優化關鍵技術研究路線。在此基礎上，結合醫藥企業在物流配送業務的實際狀況，提出適合其物流特點的中心選址、倉儲揀貨、配送網絡優化和設施規劃方法，進行定量和定性地研究和設計，建立以智能算法為核心、以關鍵因素指標評價為方法，結合實際業務數據對所提出的優化方法進行實證研究，驗證其科學性和有效性。
第二，醫藥物流配送中心系統優化主要方法。
依據企業實際需求，醫藥物流配送中心系統優化從四個方面展開，分別為配送中心選址、揀貨策略分析、配送流程分析和配送中心設施規劃，應用的具體研究方法如圖1所示。
醫藥物流配送中心系統優化主要研究內容
第一，醫藥物流配送中心選址規劃。
物流系統中的多配送中心選址問題本質上就是一個多目標的最優化問題，在不考慮非物流因素的條件下，選擇基于聚類和蟻群尋徑的算法來進行選址。基本思路是將配送中心選址看成聚類問題，把算法中的螞蟻比喻成貨車，胞腔比喻成配送中心，將多個候選配送中心當成聚類中心，各個配送點看作待分類量。目標就是在多個預選配送中心中，以配送中心選址模型的系統成本最低為依據，選擇利用多配送車輛運輸形成蟻群，將各個配送點藥品需求分配到配送中心形成多個胞腔，若以配送中心為聚類中心的胞腔中不為空（即胞腔中含有配送點），則保留該配送中心。若胞腔為空（即胞腔中不含有配送點）則該配送中心是多余的，予以去除，從而確定配送中心的地址和數量。
第二，醫藥物流配送中心的揀貨策略分析與研究。（1）采用節約里程算法的集合單組建策略。
醫藥物流配送中心在商品分揀中主要針對的對象是對于醫院大宗訂單的組合，把所在儲位距離較近的訂單組建成一套組集合單進行揀貨，這樣可以有效減少取貨和搬運的路徑。本研究采用節約里程算法，選取行走距離最大的訂單作為初始訂單，然后依次計算其他訂單與初始訂單結合后的節約里程，將節約里程最大的訂單加入到原訂單并生成新的初始訂單，然后循環下去直到得到一定數量的訂單作為一個集合單。（2）基于集合單組策略的揀貨順序中最短路徑優化
由于醫藥物流配送中心中貨架數量和種類較多，模型較為復雜，需要進行分揀順序最短路徑全局優化，研究中選擇用蟻群算法對揀貨順序進行優化。將物聯網中的傳感技術應用于采集揀貨過程，集合單組中商品貨位的信息素，并通過網絡機制實現信息的傳遞，應用正反饋的機制尋找商品貨位信息密度高的信息組，進行儲位編碼組合，以實現揀貨順序的最短路徑優化。
第三，醫藥物流配送中心配送路線規劃。
在藥品的配送路徑規劃研究中對每輛貨車的路徑及其對不同醫藥公司的載貨量作以優化，正確合理地安排車輛的配送路線，從而達到降低運輸及延誤成本的整體優化目的。醫藥物流配送中心配送路徑規劃屬于非確定性多項式（NP）完全問題中的旅行商問題（TSP　Problem），需采取Dijkstra算法求解最優路徑，主要可以通過最短路徑和藥品緊急度兩個維度來選擇最優的路徑。
具體實現過程是應用AnyLogic軟件可以將配送區域地圖添加到軟件中，添加GIS信息，并且同時考慮運輸成本、時間等因素。在路徑規劃中，不是依據物理地點兩點間距離，而是通過實際路網數據進行算法計算，用動畫的方式直觀地表現車輛的路線，并同時計算出配送運費。這樣可以為實際運輸提供決策數據，達到提高配送效率、降低配送成本的目的。
第四，醫藥物流配送中心設施規劃。
在選取了配送中心之后要對配送中心的設施進行規劃，在此需要通過EIQ的基礎數據、貨架基本信息和復核打包臺基本信息來計算貨架和單件、多件復核打包臺的數量。利用SLP根據設施布置的目標對于各個設施的分布進行規劃，主要包括：貨架區、地堆區、打包區、收貨區、內配區、恒溫區及其它非物流區域。在復合工藝過程要求的同時還要最有效的利用空間，并且應用SHA方法進行分析，使物料搬運費用降到最少。
本研究是基于中國物流學會、中國物流與采購聯合會《醫藥物流配送中心系統優化研究》課題（2015CSLKT3-173）以實際醫藥物流企業為背景，對全國數十個配送中心分析基礎上，對典型醫藥物流配送中心的2057個訂單組建成62個組集合單進行研究，并利用仿真軟件建立仿真模型對算法進行驗證。在選址的過程中，主要通過醫院對于過去的藥品的訂單進行分析和未來的預測，選出最適合對醫院進行配送的配送中心。在分揀策略中，主要是進行節約里程法的組集合單策略和蟻群算法的路徑規劃策略來進行優化，兩種方案分別優化了5%和13%。在配送過程中，主要是利用基于啟發式的旅行商（TSP）算法來對醫藥的配送過程中進行路徑規劃，優化了近30%。該研究對醫藥物流配送中心系統優化起到了顯著的作用，對于醫藥物流配送中心的建設和運作管理具有一定的應用價值。