Dirbtinis intelektas sandėlyje, galiojimo laikas ir tiekimo valdymas

Pelnas:

• Gebėjimas dirbtinio intelekto pagalba analizuoti atsargų lygį, galiojimo pabaigos sekimą ir užsakymų planavimą bei parengti sprendimo projektą
• Galimybė patikrinti paklausos prognozes ir galiojimo pabaigos įspėjimus, sukurtus dirbtinio intelekto, naudojant realius atsargų duomenis ir šaltosios grandinės taisykles
• Supratimas, kad didžiausia atsakomybė tenka vaistininkui už vaistų atsekamumą (ITS), šaldymo grandinę ir grąžinimo / šalinimo procesus.

Vaistinės lentynose yra šimtai, dažnai tūkstančiai skirtingų produktų, kurių kiekvienas turi kainą, galiojimo datą (galiojimo datą) ir paklausos modelį. Turėti reikiamą produktą reikiamu kiekiu; Kalbama apie subtilios pusiausvyros nustatymą tarp paciento nepalikimo tuščiomis rankomis ir pinigų neišleidimo vaistams, kurių galiojimo laikas pasibaigęs. Dirbtinis intelektas yra galinga šios pusiausvyros analizės ir planavimo priemonė: jis iš istorinių pardavimų duomenų išskiria paklausos modelius, pabrėžia produktus, kurių galiojimo laikas baigiasi, siūlo užsakymų projektus. Tačiau šie pasiūlymai yra neapdoroti spėjimai; Jis negali būti taikomas nepatikrinus faktinių atsargų, šaldymo grandinės taisyklių, teisės aktų ir vaistininko žinių šioje srityje. Šiame skyriuje sužinosite, kaip dirbtinį intelektą paversti saugiu sprendimų palaikymo įrankiu sandėlyje, pasenusiu ir tiekimo valdymu.

Trys atsargų valdymo ašys

Atsargų valdymas yra trijų problemų subalansavimas:

• Prieinamumas: ar pacientui reikalingas vaistas yra lentynoje? Jų išpardavimas kenkia ir pacientų pasitenkinimui, ir pasitikėjimui.
• Kapitalas: Kiekviena dėžutė lentynoje yra surišti pinigai. Perteklinės atsargos sutrikdo pinigų srautą.
• Galiojimo laikas: pasibaigęs vaistas sunaikinamas; Tai tiesioginė žala ir labai svarbi pacientų saugai.

Dirbtinis intelektas gali kartu analizuoti šias tris ašis ir parengti atsakymų projektus į tokius klausimus, kaip „kokį produktą ir kiek reikia užsakyti, kuris rizikuoja pasenti?“ Tačiau kiekvienas atsakymas turi būti patikrintas atsižvelgiant į faktines inventorizacijas ir lauko žinias.

Atsargiai: dirbtinis intelektas prognozuoja būsimą paklausą, žiūrėdamas į istorinius duomenis; tačiau netikėta epidemija, tiekimo krizė, reguliavimo pasikeitimas ar vietinis įvykis sujaukia prognozę. Paklausos prognozė nėra rekomendacija ar pranašystė; subalansuotas vaistininko sprendimu.

Miad valdymas ir FEFO

Auksinė galiojimo pabaigos valdymo taisyklė yra FEFO (First Expiry, First Out). Kitaip tariant, pirmiausia reikėtų parduoti produktą, kurio tinkamumo laikas yra arčiausiai lentynos. Jei dirbtinis intelektas maitinamas atsargų duomenimis:

• Išvardija produktus, kurių galiojimo laikas artėja prie tam tikros ribos (pvz., 3 mėnesiai).
• Jis žymi elementus, kurie sukasi lėtai ir kuriems gresia galiojimo laikas.
• Rekomenduoja kandidatų produktus grąžinti arba reklamuoti.

Tačiau už faktinį sprendimą dėl sunaikinimo/grąžinimo, fizinę produkto kontrolę, šaldymo grandinės atitiktį ir grąžinimo procesą pagal teisės aktus atsako vaistininkas.

Šaltoji grandinė ir atsekamumas

Kai kurie vaistai (vakcinos, insulinai, biologiniai vaistai) turi būti laikomi tam tikroje temperatūros diapazone; Tai vadinama šalta grandine. Nutrūkus grandinei, vaistas gali prarasti savo poveikį, ir tai yra nematomas pavojus. Be to, Turkijoje narkotikai stebimi naudojant QR kodus su ITS (narkotikų sekimo sistema); Kiekvienos dėžutės pardavimas, grąžinimas ir sunaikinimas yra fiksuojamas. AI gali generuoti priminimus ir dokumentų juodraščius šiuose procesuose; Tačiau temperatūros registravimo kontrolę, QR kodo operacijas ir oficialius pranešimus kontroliuoja žmogus.

trys mini dėklai

1 atvejis – terminuotas valymas. Viena vaistinė norėjo nustatyti 40 rašiklių, kurių galiojimo laikas baigsis per 3 mėnesius. Vaistininkas dirbtiniam intelektui atidavė atsargų sąrašą (be kainos ir informacijos apie pacientą); Dirbtinis intelektas juos surūšiavo pagal brandą ir pažymėjo tuos, kurie grįžo lėtai. Vaistininkė palygino sąrašą su fizine lentyna, pamatė, kad kelios prekės jau parduotos, ir sudarė realių 32 prekių grąžinimo/akcijos planą. Dirbtinis intelektas sumažino rūšiavimo valandas iki minučių; Vaistininkas priėmė sprendimą.

2 atvejis – sezoninė paklausa. Prieš žiemą vaistinė sudarė šaltų produktų užsakymo planą. Dirbtinis intelektas sukūrė ankstesnių metų pardavimų prognozę. Vaistininkas pakoregavo šį įvertinimą atsižvelgdamas į ankstyvą gripo bangą regione tais metais ir tiekėjo atsargas; Jis viršijo prognozes 20 proc. AI suteikė atskaitos tašką; Galutinį skaičių suformavo lauko žinios.

3 atvejis – šaltosios grandinės dokumentacija. Sugedus šaldytuvui, temperatūros diapazonas buvo trumpam viršytas. Vaistininkas paprašė AI pateikti incidentų įrašą ir atitinkamų produktų vertinimo kontrolinio sąrašo projektą. Dirbtinis intelektas surašė, kokią informaciją reikia įrašyti. Vaistininkė įvertino gaminių tinkamumą naudoti pagal gamintojo nustatytą šalčio grandinės nutraukimo tvarką/teisės aktus ir pateikė reikiamą pranešimą. AI turi pagreitintą dokumentaciją; Sprendimas buvo priimtas žinant teisės aktus ir gamintoją.

Žingsnis po žingsnio atsargų ir galiojimo pabaigos analizė

1. Ruoškite duomenis anonimiškai ir tiksliai. Prekė, kiekis, galiojimo laikas, pardavimo norma (be paciento/konfidencialios informacijos).
2. Prašyti analizės. Dirbtinis intelektas pašalina pasenimo, lėtai besisukančių daiktų ir užsakymų juodraščių riziką.
3. Palyginkite su faktinėmis atsargomis. Patvirtinkite naudodami fizinį skaičių ir sistemos duomenis.
4. Pataisykite pagal lauko kontekstą. Pridėkite epidemijos, tiekimo, reguliavimo ir vietos žinių.
5. Taikykite šaltos grandinės / ITS taisykles. Grąžinimo, sunaikinimo ir saugojimo procesus vykdyti teisės aktų nustatyta tvarka.
6. Išsaugokite sprendimą. Užtikrinti tvarką ir šalinimo priežastis.

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: "Ką turėčiau užsisakyti?"

Stiprus: "Analizuokite šiuos atsargų duomenis (prekė, turimas kiekis, mėnesio pardavimai per paskutinius 6 mėnesius, galiojimo data). Ištrauka: 1) prekės, kurių galiojimo laikas baigsis per 3 mėnesius ir kurios nebus papildytos pagal pardavimo greitį, 2) pertvarkymo rekomendacija (su dabartiniu greičiu + saugos atsargų logika), 3) lėtos apyvartos prekės. Pateikite atsargų projektą ir patvirtinkite, kad tai nebus faktinė atsarga. komentuoti kainą/pelną“.

Galingoje eilutėje yra aiški duomenų struktūra, norimi išėjimai ir patvirtinimo riba.

Keturi kopijuojami šablonai

Užduotis: Termino rizikos analizė (JUODRAŠTIS).Įvestis: | Produktas | Kiekis | Mėnesio pardavimai | Galiojimo laikas |Išvestis: išvardinkite prekes, kurių galiojimo laikas baigsis po [X] mėnesių ir kurių galiojimo laikas nesibaigs pagal jų pardavimo rodiklį; Rodyti „lydymosi laiko“ įvertinimą. Tai bus patikrinta naudojant tikrą lentyną.

Užduotis: Pertvarkymo rekomendacija. Įvestis: prekė, esamos atsargos, vidutinis mėnesio pardavimas, pristatymo laikas (dienomis). Apskaičiuokite: saugos atsargos + pristatymo laiko užklausa → siūlomas užsakymo kiekis. Rodyti veiksmus. Pasiūlos būklę ir sezoniškumą pridės vaistininkas.

Užduotis: Lėto produkto apyvartos ataskaita. Įvestis: pardavimo istorija. Išeiga: prekės, parduotos mažiau nei [Y] vienetų per pastarąjį [X] mėnesį; grąžinimo / kampanijos / lentynos tinkamumo ženklas. Sprendimas priklauso vaistininkui.

Užduotis: Šaltosios grandinės incidento įrašo projektas. Incidentas: [data, trukmė, temperatūros diapazonas, paveikti produktai]. Rezultatas: informacija, kurią reikia įrašyti + įvertinimo kontrolinis sąrašas. Gaminio prieinamumas BŪTINA SPRENDIMAS pagal gamintojo / reguliavimo procedūrą; AI nepriima sprendimų.

Inventorizacijos sprendimų atsakomybės lentelė

Quest

dirbtinis intelektas

Vaistininkas

Rūšiuoti pasibaigus galiojimo laikui

greitas sąrašas

fizinis patvirtinimas

Paklausos prognozė

Istorinis juodraštis

Lauko/sezono korekcija

Užsakymo kiekis

Paskyros rekomendacija

Sprendimas dėl tiekimo / grynųjų pinigų

Šaltos grandinės įvertinimas

Dokumentacija

Prieinamumo sprendimas

İTS/grąžinimas/sunaikinimas

kontrolinis sąrašas

Tarnybiniai veiksmai ir atsakomybė

Dažnos klaidos

• Suklaidinti prognozę kaip pranašystę. Paklausos prognozė turėtų būti pataisyta naudojant lauko informaciją.
• Praleidus fizinį skaičiavimą. Sistemos duomenys ir lentyna gali skirtis; Lentyna yra būtina sprendžiant terminą.
• Šaltosios grandinės sprendimą palikti dirbtiniam intelektui. Prieinamumas nustatomas pagal gamintojo / reguliavimo procedūrą.
• ITS / grąžinimo proceso atpalaidavimas. QR kodai ir oficialios operacijos turi būti registruojamos ir atliekamos laikantis taisyklių.
• Konfidencialių/komercinių duomenų įkėlimas be kontrolės. Paciento ir jautri verslo informacija turi būti apsaugota.

Apibendrinant

Dirbtinis intelektas yra galingas analizės ir planavimo įrankis atsargų, galiojimo pabaigos ir tiekimo valdymui; Ji pabrėžia pasenusias rizikas, parengia paklausos prognozes ir užsakymų projektus bei pagreitina dokumentaciją. Bet kiekvienas pasiūlymas yra projektas; Tikrasis atsargų skaičiavimas negali būti įgyvendintas nepatvirtinus šaltosios grandinės taisyklių, ITS ir teisės aktų. Paklausos prognozavimas yra atspirties taškas, subalansuotas lauko žiniomis. Galutinė atsakomybė už atsekamumą, šaldymo grandinę ir šalinimo sprendimus tenka vaistininkui.

Taikymo užduotis

Paruoškite anoniminį atsargų pavyzdį iš savo vaistinės (10-15 prekių; kiekis, mėnesio pardavimai, galiojimo laikas). Prašyti galiojimo pabaigos rizikos analizės ir pakartotinio užsakymo rekomendacijos iš dirbtinio intelekto. Palyginkite spaudinį su tikruoju stovu ir atkreipkite dėmesį į visus skirtumus. Pataisykite sezoninio produkto AI prognozę, turėdami savo srities žinių. Galiausiai parašykite, kaip parengtumėte hipotetinės šaltosios grandinės pertraukos dokumentus ir tai išspręstumėte pagal gamintojo / reguliavimo procedūrą.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Akcijų duomenis parengiau anonimiškai ir tiksliai.
• [ ] Rizikos terminą išanalizavau ir patvirtinau fizine lentyna.
• [ ] Pataisau paklausos prognozę lauko/sezono informacija.
• [ ] Subalansavau užsakymo kiekį su pasiūla ir grynųjų pinigų prieinamumu.
• [ ] Šaltosios grandinės sprendimą grindžiau gamintoju / reguliavimo procedūra.
• [ ] İTS/grąžinimo/sunaikinimo procedūras atlikdavau reguliariai.
• [ ] Užfiksavau užsakymą ir sunaikinimo priežastis.