吴 涛 吴 波 王靖宇 王 昊

医疗器械分销管理中的分仓合理备货一直是分销管理的重点和难点[1]。基于我国地域辽阔这一特征，为快速响应医疗器械需求，医疗器械分销管理多采用总仓+分仓模式管理，但分仓备货量难以确定，备货过多可能导致大量近效期或过期货物产生，增加仓库运营成本；备货量不足又可造成缺货，仓库间频繁调拨，增加物流运营成本[2]。如何将分仓备货量控制在最佳水平，既能最大限度满足区域需求又能减少近效期或过期货物的产生尤为重要，也一直是分销管理的关注焦点[3]。数据挖掘(data mining，DM)技术可简单概括为通过计算机对大量复杂数据集的自动探索性分析[4]。DM过程包括数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减、确定数据库中知识发现(knowledge discovery in databases，KDD)目标、确定知识发现算法、DM技术、模式解释和知识评价9个关键流程，涉及数据库管理、人工智能、机器学习、模式识别及数据可视化等多个学科，是揭示存在于数据里的潜在模式及数据间关系的边缘学科，其应用领域广泛，对商业、工业及科学研究等领域均有着重要影响[5-6]。本研究选取某医疗器械公司医疗器械分销管理数据为研究资料，针对其管理数据进行现状分析，构建基于DM技术的分仓合理备货方案，完善医疗器械分销管理模式的再优化。

1 医疗器械分销管理与分仓备货现状

1.1 分销市场销售系统架构及备份管理

纳入研究的医疗器械公司配备完善的市场销售分析系统，系统架构包括数据获取层、数据存储层、应用层和访问层。……