黄钰婷，曾 锐，沈 凯,2

（1. 广东药科大学 医药商学院，广东 中山 528400；2. 广东省药品监管科学研究基地，广东 中山 528400）

0 引 言

A 医药公司位于广州市，是广东省内规模较大的医药流通企业，经营品种达2 万多个，下游分销商客户总数超4 000 家。疫情期间，A 医药公司积极支援各地疫情防控工作，组织抗疫物资储备和生产等。疫情发展趋势不稳定导致需求波动增大，无法确定抗疫物资的具体需求量。为尽量满足疫情防控对药品的需求，A 医药公司每月按各类抗疫药品订货前3 个月销量均值的1.2～2.5 倍进行备货。虽然缺货率有所降低，但部分抗疫药品过大的库存给企业带来了经营压力，依旧无法满足疫情导致的需求。如何设置合理的库存，在供应和库存成本间取得有效平衡，是医药企业面临的普遍难题，也是研究热点。孙霞认为ABC分类与信息管理用于药库管理能有效降低药品管理缺陷事件的发生率，提高工作效率；熊庆认为应用ABC 分类法单纯考虑金额比重对药品的重要性进行排序是不科学的。邹原秋认为精度大的需求预测是优化库存，降低库存成本的开始。上述研究方向集中于库存分类和需求预测在日常库存管理的应用，但尚未结合疫情背景需求不稳定和抗疫药品特殊性的特点改进应急物资的库存控制模型。为此，本文考虑抗疫药品的特殊性，结合层次分析法将A 医药公司储备的抗疫物资进行ABC 分类，寻找最优的指数平滑系数预测需求，减小需求波动对预测精度的影响，并以最合适的安全系数设定保险库存，降低缺货率。通过上述系数的确定，针对性地应用库存控制模型，为平衡A 医药公司的供应能力和经营效益，改善库存运作提出参考方案。

1 抗疫药械ABC 分类改进

ABC 分类法以销售额和品种两个指标对物资进行分类，是企业常用的分类法。如表1 所示，A 医药公司现按照药械的剂型统计销售数据，并采用ABC 分类法划分抗疫药械等级。

表1 药械等级划分

新冠病毒感染病症多样，治疗用药并不局限于一种剂型，如治疗普通型感染病例常用的藿香正气胶囊、金花清感颗粒和磷酸氢喹就已包括胶囊、颗粒和片剂。目前的分类方法虽然有利于企业控制库存水平和保管，但并不能适应新冠疫情诊断用药的特点，也不能够将疫情防控的服务效果发挥到最大。因此，本文根据疫情防控期间药械的性质和适应证，划分为重症危重症治疗药品、轻症普通型治疗药品等五大类，药理归类结果如表2 所示。

表2 药理归类结果

层次分析法是指将与决策相关的元素分解为目标层、准则层、方案层等层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，并根据层次权重排序进行决策分析的方法，可提高评价的客观性。

（1） 构建层次模型

本文考虑到抗疫用药的特性，以药械价值、替代难度和缺货危害三个指标衡量医疗设备等药械对抗疫的重要程度，所构建的层次分析模型如表3 所示。

表3 层次分析模型

（2） 构建判断矩阵

A 医药公司的仓储经理以及医药专家两两比较各层次的指标，并以1～9为评价标度进行打分。根据专家组的评分，分别构建目标层、准则层和方案层的判断矩阵。

（3） 一致性检验

求各判断矩阵的最大特征根和特征向量，计算优先矩阵及其最大特征根，并确定随机一致性比率CR 值。目标层的CR 值为0.0209，药械价值、替代难度和缺货危害的CR 值分别为0.0529、0.0674 和0.0371，均小于0.1，即所有判断矩阵都通过了一致性检验，依据打分所构建的判断矩阵都是合理的。

（4） 权重统计

逐次计算药械价值、替代难度和缺货危害三个指标相对抗疫药械等级的权重，重症危重症治疗药品、轻症普通型治疗药品、医用防护器械、医疗设备、个人防护用品在准则层三个指标下的权重，最后统计五种药械的综合权重，权重计算结果如表4 所示。

根据表4 的综合权重结果将药理归类按照抗疫的重要程度进行排序，并以权重的高低重新划分ABC 分类，综合权重高的为A 类抗疫药械，实施重点控制，综合权重低的为C 类抗疫药械并进行较为宽松的控制，其余的归类则视为B 类抗疫药械，实行一般控制，ABC 分类改进结果如表5 所示。

表4 权重计算结果

表5 ABC 分类改进结果

2 需求预测

为应对疫情所带来的需求不稳定情况，A 医药公司根据采购员经验，按各类抗疫药械订货前3 个月平均销量的1.2～2.5 倍进行备货。但这种方法主观性强，与实际需求有较大的差距。根据企业近期销售数据，抗疫药械的需求具有在一定区间内上下波动趋势，适用于一次指数平滑模型。为此，本文采用一次指数平滑法预测需求，并取均方误差最小的平滑系数提高预测精度计算预测值，提高备货的科学性。

一次指数平滑法是一种对水平发展趋势的时间序列分析方法，其对离预测期较近的历史数据赋予较大的权数，权数由近到远按指数规律递减。一次指数平滑预测计算公式：

式中：Y为下期的需求预测值；Y为本期的需求预测值；D为本期实际需求观察值；α 为本期需求观察值的最优指数系数。

以甲泼尼龙、藿香正气胶囊、医用外科口罩为例，依据2020 年1 月至2021 年2 月的销售数据，分别以0.1～0.9 为平滑系数预测2021 年3～5 月的需求并比较相应实际需求与预测需求的均方误差，均方误差计算结果如表6 所示。

表6 均方误差计算结果

如表6 所示，甲泼尼龙、藿香正气胶囊、医用外科口罩最小均方误差值对应的指数平滑系数分别为0.3、0.1、0.6，并以此为平滑系数代入一次指数平滑模型对抗疫药品需求量进行预测并求出平均误差率，预测结果如表7 所示。

表7 需求预测结果

可见三种抗疫药品的预测误差均在20%以内，误差较小。因此，分别以0.3、0.1、0.6 为系数预测2021 年3～4 月抗疫药品的需求是可行的，预测结果如表8 所示。

表8 3～4 月需求预测值

3 库存控制模型构建

库存控制模型一般有定量和定性两种，定量模型当库存量降低到订货点即订货，每次的订货批量相同。定期模型固定订货周期和最高库存量，每次的订货批量为最高库存量与当前库存量的差值。

3.1 模型选择

基于抗疫药械的价值、替代难度、缺货危害三个维度的评价体系，A、B 类的得分远高于C 类，说明对抗疫最重要，需要重点保障，故A、B 类应选择经常检查库存的定量库存控制模型。但A 类的得分要高于B 类，为了进一步保证供应水平，A 类应设置高于B 类的安全库存。C 类的得分最低，使用定期库存控制模型，并设置相对低的安全库存足以应付疫情所造成的需求波动，选择结果如表9 所示。

表9 库存控制模型选择结果

3.2 模型参数设定

假设药械供应商供货能力稳定，订货费用固定，以平均库存计算储存费用。以下为设定模型参数：

R 为药品订货点；D 为需求预测总量；Q 为经济订货批量；d 为月平均需求量；σ 为药品需求的标准差；L 为订货提前期；S 为每次订货费用；T 为药品盘点周期；H 为单位药械月存储费用；Q为最大库存量；Z 为安全系数（A 类为3.09，B 类为2.33，C 类为1.75）；SS 为安全库存。

3.3 定量订货模型

由于A、B 两类均采用经济订货批量模型进行库存控制，本文以A 类药械代表药品注射用甲泼尼龙琥珀酸钠（甲强龙） 和B 类药械代表药品藿香正气胶囊为例进行求解。

（1） A 类药械实例计算（以甲泼尼龙为例）

依据2020 年1 月至2021 年2 月需求量数据，求得月平均需求d 为260 845 盒，标准差σ 为56 372，3～5 月预测值D 为636 525 盒。根据企业数据，甲泼尼龙（40mg） 平均月储存成本H 为2 元/盒，订货提前期L 为3 个月，每次订货费用S 为500元。

3.4 定期订货模型

以C 类的医用外科口罩（500 只/箱） 为例，每月盘点1 次，由历史数据统计储存成本7 元/箱，每次订货费用为400 元，订货提前期L 为1.5 个月，标准差σ 为2 866，依据指数平滑法预测3～5 月均需求d 为5 639 箱。

因此，A 医药公司每30 天盘点库存，并根据盘点时的库存量、订购在途量等确定订货批量大小，使得订货后的库存量达到最高库存量22 029 箱。

需要注意的是，对于以上模型中的订货点、经济订货批量、最大库存量的决策都不是一成不变的。在A 医药公司的实际库存控制工作中，企业均可根据疫情防控形势以及自身管理能力等实际情况进行灵活动态调整，追求以高灵敏性应对疫情环境下各类抗疫药品和器械的需求。

4 结束语

面对突发疫情，医药企业在抗疫物资供应中扮演着重要角色，发挥着关键作用。本文站在优先保障供应能力同时兼顾控制营运成本的角度，以A 医药公司为例，采用层次分析法改进的抗疫物资ABC 分类法。通过寻找最优指数平滑系数预测未来需求，并以此建立定量订货和定期订货模型，既提高了服务水平，也通过设定经济订货批量降低成本，为疫情应急状态下医药公司的库存运作提供借鉴。本文在制定库存策略的时候假设供应商供货能力和订货费用不变，但疫情发展局势变化可能对其造成影响，这是今后进一步研究的方向。