基于疫情需求的A 醫藥公司庫存控制研究

黃鈺婷，曾 銳，沈 凱,2

（1. 廣東藥科大學 醫藥商學院，廣東 中山 528400；2. 廣東省藥品監管科學研究基地，廣東 中山 528400）

0 引 言

A 醫藥公司位于廣州市，是廣東省內規模較大的醫藥流通企業，經營品種達2 萬多個，下游分銷商客戶總數超4 000 家。疫情期間，A 醫藥公司積極支援各地疫情防控工作，組織抗疫物資儲備和生產等。疫情發展趨勢不穩定導致需求波動增大，無法確定抗疫物資的具體需求量。為盡量滿足疫情防控對藥品的需求，A 醫藥公司每月按各類抗疫藥品訂貨前3 個月銷量均值的1.2～2.5 倍進行備貨。雖然缺貨率有所降低，但部分抗疫藥品過大的庫存給企業帶來了經營壓力，依舊無法滿足疫情導致的需求。如何設置合理的庫存，在供應和庫存成本間取得有效平衡，是醫藥企業面臨的普遍難題，也是研究熱點。孫霞認為ABC分類與信息管理用于藥庫管理能有效降低藥品管理缺陷事件的發生率，提高工作效率；熊慶認為應用ABC 分類法單純考慮金額比重對藥品的重要性進行排序是不科學的。鄒原秋認為精度大的需求預測是優化庫存，降低庫存成本的開始。上述研究方向集中于庫存分類和需求預測在日常庫存管理的應用，但尚未結合疫情背景需求不穩定和抗疫藥品特殊性的特點改進應急物資的庫存控制模型。為此，本文考慮抗疫藥品的特殊性，結合層次分析法將A 醫藥公司儲備的抗疫物資進行ABC 分類，尋找最優的指數平滑系數預測需求，減小需求波動對預測精度的影響，并以最合適的安全系數設定保險庫存，降低缺貨率。通過上述系數的確定，針對性地應用庫存控制模型，為平衡A 醫藥公司的供應能力和經營效益，改善庫存運作提出參考方案。

1 抗疫藥械ABC 分類改進

ABC 分類法以銷售額和品種兩個指標對物資進行分類，是企業常用的分類法。如表1 所示，A 醫藥公司現按照藥械的劑型統計銷售數據，并采用ABC 分類法劃分抗疫藥械等級。

表1 藥械等級劃分

新冠病毒感染病癥多樣，治療用藥并不局限于一種劑型，如治療普通型感染病例常用的藿香正氣膠囊、金花清感顆粒和磷酸氫喹就已包括膠囊、顆粒和片劑。目前的分類方法雖然有利于企業控制庫存水平和保管，但并不能適應新冠疫情診斷用藥的特點，也不能夠將疫情防控的服務效果發揮到最大。因此，本文根據疫情防控期間藥械的性質和適應證，劃分為重癥危重癥治療藥品、輕癥普通型治療藥品等五大類，藥理歸類結果如表2 所示。

表2 藥理歸類結果

層次分析法是指將與決策相關的元素分解為目標層、準則層、方案層等層次，通過定性指標模糊量化方法算出層次單排序和總排序，并根據層次權重排序進行決策分析的方法，可提高評價的客觀性。

（1） 構建層次模型

本文考慮到抗疫用藥的特性，以藥械價值、替代難度和缺貨危害三個指標衡量醫療設備等藥械對抗疫的重要程度，所構建的層次分析模型如表3 所示。

表3 層次分析模型

（2） 構建判斷矩陣

A 醫藥公司的倉儲經理以及醫藥專家兩兩比較各層次的指標，并以1～9為評價標度進行打分。根據專家組的評分，分別構建目標層、準則層和方案層的判斷矩陣。

（3） 一致性檢驗

求各判斷矩陣的最大特征根和特征向量，計算優先矩陣及其最大特征根，并確定隨機一致性比率CR 值。目標層的CR 值為0.0209，藥械價值、替代難度和缺貨危害的CR 值分別為0.0529、0.0674 和0.0371，均小于0.1，即所有判斷矩陣都通過了一致性檢驗，依據打分所構建的判斷矩陣都是合理的。

（4） 權重統計

逐次計算藥械價值、替代難度和缺貨危害三個指標相對抗疫藥械等級的權重，重癥危重癥治療藥品、輕癥普通型治療藥品、醫用防護器械、醫療設備、個人防護用品在準則層三個指標下的權重，最后統計五種藥械的綜合權重，權重計算結果如表4 所示。

根據表4 的綜合權重結果將藥理歸類按照抗疫的重要程度進行排序，并以權重的高低重新劃分ABC 分類，綜合權重高的為A 類抗疫藥械，實施重點控制，綜合權重低的為C 類抗疫藥械并進行較為寬松的控制，其余的歸類則視為B 類抗疫藥械，實行一般控制，ABC 分類改進結果如表5 所示。

表4 權重計算結果

表5 ABC 分類改進結果

2 需求預測

為應對疫情所帶來的需求不穩定情況，A 醫藥公司根據采購員經驗，按各類抗疫藥械訂貨前3 個月平均銷量的1.2～2.5 倍進行備貨。但這種方法主觀性強，與實際需求有較大的差距。根據企業近期銷售數據，抗疫藥械的需求具有在一定區間內上下波動趨勢，適用于一次指數平滑模型。為此，本文采用一次指數平滑法預測需求，并取均方誤差最小的平滑系數提高預測精度計算預測值，提高備貨的科學性。

一次指數平滑法是一種對水平發展趨勢的時間序列分析方法，其對離預測期較近的歷史數據賦予較大的權數，權數由近到遠按指數規律遞減。一次指數平滑預測計算公式：

式中：Y為下期的需求預測值；Y為本期的需求預測值；D為本期實際需求觀察值；α 為本期需求觀察值的最優指數系數。

以甲潑尼龍、藿香正氣膠囊、醫用外科口罩為例，依據2020 年1 月至2021 年2 月的銷售數據，分別以0.1～0.9 為平滑系數預測2021 年3～5 月的需求并比較相應實際需求與預測需求的均方誤差，均方誤差計算結果如表6 所示。

表6 均方誤差計算結果

如表6 所示，甲潑尼龍、藿香正氣膠囊、醫用外科口罩最小均方誤差值對應的指數平滑系數分別為0.3、0.1、0.6，并以此為平滑系數代入一次指數平滑模型對抗疫藥品需求量進行預測并求出平均誤差率，預測結果如表7 所示。

表7 需求預測結果

可見三種抗疫藥品的預測誤差均在20%以內，誤差較小。因此，分別以0.3、0.1、0.6 為系數預測2021 年3～4 月抗疫藥品的需求是可行的，預測結果如表8 所示。

表8 3～4 月需求預測值

3 庫存控制模型構建

庫存控制模型一般有定量和定性兩種，定量模型當庫存量降低到訂貨點即訂貨，每次的訂貨批量相同。定期模型固定訂貨周期和最高庫存量，每次的訂貨批量為最高庫存量與當前庫存量的差值。

3.1 模型選擇

基于抗疫藥械的價值、替代難度、缺貨危害三個維度的評價體系，A、B 類的得分遠高于C 類，說明對抗疫最重要，需要重點保障，故A、B 類應選擇經常檢查庫存的定量庫存控制模型。但A 類的得分要高于B 類，為了進一步保證供應水平，A 類應設置高于B 類的安全庫存。C 類的得分最低，使用定期庫存控制模型，并設置相對低的安全庫存足以應付疫情所造成的需求波動，選擇結果如表9 所示。

表9 庫存控制模型選擇結果

3.2 模型參數設定

假設藥械供應商供貨能力穩定，訂貨費用固定，以平均庫存計算儲存費用。以下為設定模型參數：

R 為藥品訂貨點；D 為需求預測總量；Q 為經濟訂貨批量；d 為月平均需求量；σ 為藥品需求的標準差；L 為訂貨提前期；S 為每次訂貨費用；T 為藥品盤點周期；H 為單位藥械月存儲費用；Q為最大庫存量；Z 為安全系數（A 類為3.09，B 類為2.33，C 類為1.75）；SS 為安全庫存。

3.3 定量訂貨模型

由于A、B 兩類均采用經濟訂貨批量模型進行庫存控制，本文以A 類藥械代表藥品注射用甲潑尼龍琥珀酸鈉（甲強龍） 和B 類藥械代表藥品藿香正氣膠囊為例進行求解。

（1） A 類藥械實例計算（以甲潑尼龍為例）

依據2020 年1 月至2021 年2 月需求量數據，求得月平均需求d 為260 845 盒，標準差σ 為56 372，3～5 月預測值D 為636 525 盒。根據企業數據，甲潑尼龍（40mg） 平均月儲存成本H 為2 元/盒，訂貨提前期L 為3 個月，每次訂貨費用S 為500元。

3.4 定期訂貨模型

以C 類的醫用外科口罩（500 只/箱） 為例，每月盤點1 次，由歷史數據統計儲存成本7 元/箱，每次訂貨費用為400 元，訂貨提前期L 為1.5 個月，標準差σ 為2 866，依據指數平滑法預測3～5 月均需求d 為5 639 箱。

因此，A 醫藥公司每30 天盤點庫存，并根據盤點時的庫存量、訂購在途量等確定訂貨批量大小，使得訂貨后的庫存量達到最高庫存量22 029 箱。

需要注意的是，對于以上模型中的訂貨點、經濟訂貨批量、最大庫存量的決策都不是一成不變的。在A 醫藥公司的實際庫存控制工作中，企業均可根據疫情防控形勢以及自身管理能力等實際情況進行靈活動態調整，追求以高靈敏性應對疫情環境下各類抗疫藥品和器械的需求。

4 結束語

面對突發疫情，醫藥企業在抗疫物資供應中扮演著重要角色，發揮著關鍵作用。本文站在優先保障供應能力同時兼顧控制營運成本的角度，以A 醫藥公司為例，采用層次分析法改進的抗疫物資ABC 分類法。通過尋找最優指數平滑系數預測未來需求，并以此建立定量訂貨和定期訂貨模型，既提高了服務水平，也通過設定經濟訂貨批量降低成本，為疫情應急狀態下醫藥公司的庫存運作提供借鑒。本文在制定庫存策略的時候假設供應商供貨能力和訂貨費用不變，但疫情發展局勢變化可能對其造成影響，這是今后進一步研究的方向。