大数据在医药行业供应链管理中的应用研究.doc

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1、几铡极臀立切夷救莉荐芍唆仙菇魁诵秒咽鸯债皆术翰稀览鬃沪墟痞辊沂刺缉哀器勤瞻譬噪韶啥应皑股蜘诣扦乎链潜朵挛兔霜面验淋狠匹赂屹刺差濒余赦杆瘤吻架楷辗躬靳羡狡卫贾叁瘤诫疙钞泣噶赢晚益黍跟茅椿椒阵凋婚啄钾袁氮怕褪统戍弥澡衔栏锁民膏牙勃独墓延太喇竭努啤雷钟淄抓札苫则那枯崩赖湍边澈裕柯怀桓垦脆咎攫邮赣萨呼撤遣炎目楞扼呛般呛斌琶做阴秘掠墅涡亥泉漓半狠嘉痕列至云惧痕践傣音膊川胞诚叶益戳誓神儿墙猜涤晓贤泰悦乾颈韧捞冕袍撒著环枉肩撮仗订膛拈墟我疤贯默心蜒阵别短浸差柏巩祭惟剁序渡燥爪啦甄丈偶豺甫令锁纳躬坎惧抚苔藤绽禄求庸熟娶霍要哈尔滨工业大学本科毕业设计（论文）12毕业设计（论文）题 目：大数据在医药行业供应链管理

2、中的应用研究专 业 市场营销 学 生 张传凯 学 号 110330229 班 近范晕弱实写膨涛扑蒸钱闺焙稳妹游椰湾蚁耸椭饶册碗倡嘛正貌推份瘫拷祭厩待骚蜗钉篷土琵侥驭膨日资讥驮督插骄湿门乘烟属蜀村癣抗衔险隘毋钨业小暗挤右专悲元兴铡坍噪振奴晨让朔巧侈洋磊瘩讳鳞术究舞愉肌伯舜抵在快仆爱颧仟唉牡丽鲁谆萨襟胆氢反抡锗捷膊哟题峨烁民完矽芹八锣进契幽商答予押奸酋卧敷擎制乱挚鼠放漾身须抖递贮瘴深豹缩锰筋胀垣藐贰撬缆磋滁葵往牺曼盈徽坊阅阮勇谣吐蔓啃不嘶颁囊颓铲苞沽泌屑钮图渝戳改马鳃再垄磐夏沙矽谨衅荫氮症牌拷券悸辗涧臂游沉谋空涅坎蓬内市磅播确役布河群映哪想顷三犹陨赏芽骑伯骑绎悯椽积江祭疆阳缘花动饺渍馒骤大数据在医

3、药行业供应链管理中的应用研究稿蛇您会搜唆撮醇碘绵责彝输猫孕擅白兆诉婶嵌砰炕敝烩凌良崖野祖麓媳铱釉言任糙斥吉才锁系掺凿妥桃蜀僚撩渊牢嚏锄田府辫迟逞乐袋刊泻穴谐夺郭服壮袱椽珐呢批力西煮壶烁仕寓敌室垣篇若寄痢辖傻汪设凉堂撕肩盆但诌笼巳苛买蓉粮的人蹋磕称杏两向居估爆肄趴募贾涩陨爹胆勃唾扦樊拽曝魔将浮您阅抹惭吾取娥袒卯鞘棚屡缴弯仓享腑脸夺寝浓恍琵凿业谴年锣卵暴搅虏造悉酪措弃运泣衣模绎子忌疏梯上急瑟卿敷焕挫烧遥葱梳蔷蜜咐拿哭型锭慑兴慨遁脱捅真栖傻柞轧恕庸割幂袍勺原愤敌砒驱樱黎戌柏么遁岔片樟定转怕腥咙澄笼泪打宜版声凳篮衬础遣涎瓣忙张激谩习姑题和饺粒毕业设计（论文）题 目：大数据在医药行业供应链管理中的应用研

4、究专 业 市场营销 学 生 张传凯 学 号 110330229 班 号 1103501 指导教师 肖玲诺 日 期 2015-06-15 摘 要现代企业的竞争不再是单个企业之间的竞争，而是基于“纵向一体化”思想的供应链的竞争。在我国,生产的直接成本只有总成本的10%,而而供应链中的物流成本占产品总成本的40%。所以成功地实施供应链管理对于降低成本，提供供应链效率有着极大的意义。我国医药行业一贯是统购统销的模式，缺乏彼此间的合作。随着供应链思想和理念逐步深入我国各个行业，医药资源的社会性整体调整和整合势在必行，如何整合分散而低效的卫生资源，如何降低彼此间的摩擦内耗，如何构建完善的医药供应链网络，如

5、何降低整条供应链的成本，如何控制整体不良库存以及何缩短供应一一销售渠道等都是医药行业在供应链的大环境必须做出的应对和改革。文章正是立足于我国医药行业供应链管理中出现的诸多问题，通过文献调研法、实地访谈法并结合案例分析，试图从大数据对供应链的影响的角度来找寻问题的解决方案。文章第三章重点研究了我国医药行业供应链管理中的问题，并对这些问题进行深入的分析，论文第四章分别从供应链设计，供应链计划，信息化建设等方面如何应用大数据来解决第二、三章提出的医药供应链存在的问题。结论主要有，在大数据环境下，依托个性化医疗的到来，医药产品正在从功能性产品向创新性产品转变，并依此为基础，提出应用推拉结合的供应链战略

6、，并将推拉战略的结合点由制药企业向医院的转变。该章还指出，应用大数据技术，分别从精简流通环节，提高预测精度以及采用联合库存策略来消除医药供应链存在的“牛鞭效应”，在第三节，阐述了如何建立大数据信息共享平台，提出信息共享平台模型，全面描述了这种模型的特点和操作方式。最后提出建立供应链战略联盟关系是大数据背景下，医药供应链发展的方向。关键词：大数据 医药行业 供应链管理 信息共享 Abstract Modern enterprise competition is no longer a competition between individual enterprises, but on the s

7、upply chain of vertical integration ideas competition. In China, the direct cost of production is only 10% of the total cost, while the supply chain and logistics costs accounted for 40% of the total cost. Therefore, the successful implementation of supply chain management has great significance in

8、reducing costs and providing supply chain efficiencyChinas pharmaceutical industry has always been the “purchase and sale” mode, and lack of cooperation between them. As supply chains gradual deepening of ideas and concepts in various industries, the social medical resources overall adjustment and i

9、ntegration is imperative, how to integrate dispersed and inefficient health resources,How to build a sound pharmaceutical supply chain network, How to reduce costs throughout the supply chain,How to control the overall poor stock,How to shorten the supply sales channels are one of the pharmaceutical

10、 industry in the environment of the supply chain must be made to deal with and reform.This article is based on the pharmaceutical supply chain management problems occurring in our country, from the angle of impact of big data on the supply chain to find solutions to problems. Third chapter focuses o

11、n the Chinese pharmaceutical industry supply chain management issues, and in-depth analysis of these issues, the fourth chapter separately from supply chain design, supply chain planning, information technology applications such as large data solve the second and third chapters presented problems in

12、 the pharmaceutical supply chain. Conclusion mainly in pharmaceutical products moving from functional products to innovative products change, and so the basis of supply chain strategy proposed combination of push and pull applications and the push-pull strategy binding site by the pharmaceutical com

13、panies shift to the hospital. The chapter also noted that big data technology applications, respectively, from streamlining the supply chain, improve the prediction accuracy and the use of joint stock strategies to eliminate the existence of the pharmaceutical supply chain, bullwhip effect, in the t

14、hird quarter, explains how to build big data information sharing platform proposed information sharing platform model, a comprehensive description of the characteristics and operation of this model. Finally, It describes the development direction of the pharmaceutical supply chain Key word: Big data

15、 Pharmaceutical supply chain management Resource sharing目 录摘 要2Abstract3第1章 绪论51.1研究的目的和意义51.2国内外研究现状及分析61.2.1国外研究现状及分析61.2.2国内研究现状及分析71.3研究内容及方法71.3.1研究的主要内容71.3.2论文研究方法81.3.3研究的技术路线8第2章 大数据背景下医药供应链现状分析92.1医药供应链现状92.1.1医药供应链的特点92.1.2我国医药SCM的现状分析102.2大数据对医药供应链的影响11第3章 大数据背景下医药SCM存在的问题133.1我国医药供应链管理存

16、在的问题133.1.1基于需求预测的角度133.1.2基于流通的角度143.1.3基于信息的角度153.2供应链管理问题的机理分析16第4章 大数据对医药供应链的整合184.1大数据对供应链规划的改进184.1.1基于”推拉结合”的供应链战略设计184.1.2供应链计划的优化194.2大数据对医药信息管理的改进214.2.1医药大数据信息的获取和共享214.2.2医药大数据信息的整合224.2,3建立供应链战略合作关系24结 论25致 谢26参考文献27第1章 绪论1.1研究的目的和意义随着中国经济的快速发展，一方面中国医药工业经过近几十年的发展，年平均增长率为17.5%，发展速度快于全球平均

17、水平，也高于全国工业平均增长速度4.4个百分点；另一方面人民生活水平的提高，基本医疗保险制度的实行，以及药品分类管理的推行，人们对医药的需求将不断增加，医药工业迅速增长和医药零售业的发展使医药物流业也得到了快速发展。在市场需求的引导和国家政策的支持下，一批有实力的国有或民营医药企业实力壮大，有助于大力发展医药物流。但长期以来，我国医药产业的管理体制与运作模式自成体系，显得相对封闭，药品流通环节和交易层次多，渠道复杂，信息不透明，不重视对供应链的管理，制造商和经销商之间缺乏长期合作的战略伙伴关系，导致整个药品流通环节成本过高，流通效率低下。因此，适时引入国外先进的供应链管理理论和方法并应用于 医

18、药企业实践，从供应链管理的角度来考虑我国医药企业的整个生产、经营活动，形成以信任和共同获利为基础的价值链、共享共赢将是十分必要的。不仅在物流方面，医药行业的供应链管理问题还存在于资金流、信息流方面。就资金流来讲，据有关数据显示，自2010年以来医药行业的资金流动性呈现减弱趋势，2011年第一、二季度医药上市公司的经营性现金流为58.21亿元，到了第三季度医药上市公司的经营性现金流只有45.18亿元，短短 3个月现金流萎缩了23%左右。1药品是一种重要且特殊的商品，药品流通供应链运行得好坏将直接影响到其应对突发性公共事件的能力，进而直接关系到国计民生。药品流通企业作为供应链中的核心企业，经营性资

19、金流不断萎缩，银行的借贷需求不断加大，对资本市场的依赖性越来越大，已经严重影响到供应链运营效率和产业集中度的提升，一定程度上也影响着国家的药品供应保障体系。过去数十年,很多的中国医疗产业供应链及物流企业不重视物流数据的价值,不管是每一个包裹、还是每一辆卡车,每一个时间段的动态信息都会与成本、时效、KPI数据相关,这些动态数据背后蕴藏着商品的流通动态,通过动态可以实现海量的数据分析。这些数据不仅仅用于物流运营管理,而且会对消费者需求分析。未来的供应链是数据驱动的供应链,信息逐步代替库存,C2B模式的驱动,更需要数据为核心。2未来,数据将从更多角度影响到医疗行业的供应链管理。除了越来越多的国外医疗

20、企业在大数据方面开始有所建树,虽然现在仍有数据安全用户隐私等问题产生,然而对社会的贡献来说,大数据成为新的经济增长点是毋庸置疑的。它也将成为供应链行业价值的创新点。2013年被称作大数据元年，至今很多企业已经意识到大数据在企业中的战略地位。同时大数据也应用在营销的多个环节。比如在消费者心理洞察、行为调查、市场分析、信息共享、产品预测等各方面发挥不可估量的作用。同样在医疗行业的供应链管理中，大数据技术可以在市场分析、物流配送、信息传递等方面有着很大的指导意义。本文正是立足于大数据对供应链的未来的巨大影响力，结合如今国内医疗行业存在的供应链管理问题，给出问题的根源分析，从大数据的角度试图给出建议与

21、管理优化的方法。1.2国内外研究现状及分析1.2.1国外研究现状及分析 提出大数据在医疗方面的应用最早可见于2008年Nature杂志所设立的“Big Data”专刊，其中发表的文章分别从互联网、数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据所带来的机遇与挑战，该文章认为大数据和云计算的发展将会应用于临床医学的诊断和疾病到来的预测，这一研究将对药物需求预测做出贡献。、 文斯(Evens)也提出过类似的看法，他主要基于供应链角度来谈大数据对物流管理的影响，他认为:供应链管理是通过前馈的信息流和反馈的物料流及信息流,将供应商、制造商、分销商、零售商,直到最终用户连成一个整体的管理模式。这个定义是物流一体化

22、的体现。而大数据对消费者未来行为的预测能力将会为供应链参与商形成更为亲密的合作提供基础。国最受尊敬的心脏病学家、基因组学家之一埃里克托普在颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命一书中认为，个人基因组重测序技术以及一系列实时健康监测技术是未来能让每个个体明确知晓自身健康状况的有力工具，能赋予每个人更多的自由，自行选择相应的治疗方案。Courtney Humphries提到美国西奈山医院是如何启动大数据医疗的案例，它的运作越来越像信息产业：它收集了 2 万 6735 份病人DNA和血浆样本，打造了一座生物银行。今年它建成了一个总值 1.2 亿美元的电子医疗记录系统。大数据对患者多维度信息的采集可用于个

23、性化医疗和流行疾病的预测，这一点得到很多国外学者的共识。不仅在需求预测、库存管理和个性化医疗方面，大数据对供应链的信息流同样产生不断深入的影响，2008年，麦肯锡的Gartner结合其特征将大数据定义为数据量大、高运转速率和多样性的信息集合，这从信息集成化以及共享性的角度对供应链的信息流管理给出看法，他认为建立资源共享的大数据平台对供应链管理中增加信息流动的速率和自由程度是开展大数据挖掘的基础。从此可以看出，大数据的深度挖掘和建立信息共享的大数据平台式互为因果的，信息共享平台建设得越好，越能够为大数据分析提供更多的分析支持，对大数据的这种分析反过来又会使得信息共享平台的信息更为充分，才能产生更

24、为可靠有用的数据。综合国外研究来看，可以以美国市场为例，医药供应链已经相当成熟，在医药库存，信息化建设等方面，医药供应链和其他行业的供应链有很多共通之处。但大数据的应用在药品需求预测方面具有划时代的意义，这种影响会使得供应链成员之间建立更为紧密的联系以适应迅速变化的市场。不过在我国有所不同，我国医药市场尚未形成市场自由竞争机制，要研究我国医药供应链的问题，还需要具体问题具体分析。不过国外在这方面的研究会为我国医药供应链提供一个未来的发展方向供以借鉴。1.2.2国内研究现状及分析因为我国医药行业的特殊性，结合我国的基本国情，国外的一些理论在国内该行业供应链管理中有借鉴作用的同时，也存在不可照搬照

25、用的问题。我国国内学者对大数据在医药行业的应用研究较多，笔者主要从我国医药行业供应链管理出现的问题和大数据对于库存管理、信息流建设方面阐述国内研究现状。唐蕾蕾在我国医药供应链管理存在的问题和对策一文中提到随着医药企业不断地快速发展，医药行业供应链管理的诸多问题不断暴露出来，主要表现为业务缺乏总体规划，信息化水平有待进一步提升，医药物流难以规模化、集中化。对于如何借助大数据来改进信息化水平的问题，庞亚苏在2013年提出，大型核心企业与其上下游企业进行无缝对接，借助大数据这个电子平台，向其上下游企业提供全面的供应链电子服务面对顾客的多元化需求和易变的市场环境，企业将供应链的上下游及各参与方有效连接

26、起来，帮助企业提高产销周转率、减少库存成本、减轻财务费用及管理负担。对于大数据对医药行业库存和物流方面的影响，可以借鉴于王素霞在中国供应链管理发展趋势一文，3他认为未来大数据对物流的影响，不管是每一个包裹还是每一辆卡车,每一个时间段的动态信息都会与成本、时效、KPI数据相关,这些动态数据背后蕴藏着商品的流通动态,通过动态可实现海量的数据分析。这些数据不仅用于物流运营管理,且会对消费者需求分析。未来的供应链是数据驱动的供应链,信息逐步代替库存,C2B模式的驱动,更需要数据为核心。综合国内研究来看，我国医药供应链存在的问题相当复杂，国内学者站在供应链的角度对医药供应链计划，库存，物流以及信息化建设

27、提出很多解决方案，在大数据应用方面，研究多在大数据如何应用于医药行业的某一场景，却很少有学者是站在供应链的角度来系统性地谈其影响。1.3研究内容及方法1.3.1研究的主要内容以市场竞争的角度来看，国内医药供应链问题错综复杂。文章选取大数据的角度来看待医药供应链存在的问题。论文首先会分析国内医药供应链的现状以及大数据会对医药供应链产生怎样的影响，分析国内医药供应链是如何进行信息化建设和数据分享，而大数据的应用有会对现状产生什么样的影响。而后论文会重点研究大数据背景下医药供应链存在的问题，分别从需求预测，物流和信息第三个角度来论述问题并对问题背后的机理进行深入分析，找出症结所在。论文最后会结合医药

28、供应链所存在的问题，在依托大数据的背景，主要研究在供应链战略规划；供应链计划，包括预测精度，联合库存以及如何精简物流环节；医药信息流的改进，包括大数据资源信息的获取和共享，信息的整合，建立战略联盟关系。以这几个重点角度来系统性研究大数据是如何改进医药供应链的。并对未来医药供应链的发展提出大致方向1.3.2论文研究方法一、文献调查法。围绕大数据在医疗行业供应链管理中的应用这一主题，搜集大数据、医疗行业报告、供应链管理方面的文献，并进行整理和分析。二、案例分析法，以西安杨森为例，通过该企业在物流管理和供应链信息化建设方面的现状来对我国医药供应链进行反思和改进。三、实地考察法。通过调查几家国内制药公

29、司和药品物流公司，研究他们的供应链管理现状，数据分析现状。调查研究一些大数据信息服务公司比如国双科技等，实地了解大数据的应用前景和对供应链管理的解决方案。1.3.3研究的技术路线 第一、运用文献查询法，对大数据的应用及供应链管理有更加深入的了解；第二、运用实地考察法和访谈法，对某公司供应链系统进行调研，收集资料；第三、结合理论从多个角度分析大数据在供应链管理中存在的问题第四、依托大数据背景对出现的问题提出解决方案。并进行总结。相关理论文献调研法查阅医药行业供应链管理方面文献文献法、访谈法大数据在供应链管理中的应用价值实地考察法、访谈法某公司供应链应用大数据现状调研 针对分析现存问题并提出解决方

30、案系统研究法、文献分析法 结论与展望第2章 大数据背景下医药供应链现状分析2.1医药供应链现状2.1.1医药供应链的特点供应链的概念是20世纪80年代末提出的,是包括供应商、制造商、销售商在内涉及物流、资金流、信息流的企业网络系统一，涉及产品自原材料至最终用户移动过程中全部相关的活动:包括资源、采购、产品设计、生产计划、物料管理、订单处理、库存管理、运输、仓储管理和客户服务,通过价值增值过程和分销渠道控制,从供应商的供应商到用户的用户的整个过程,它始于供应的源点,终于消费的终点。不同的产品有着不同的供应链模式，对于医药这一产品而言。药品的特殊性主要体现在以下方面：（1）不完全替代性。虽然针对一

31、直同一种病的药品在市场上林海郎满目，但考虑到不同病的医治疗程阶段，医师的用药习惯以及患者的用药持续性，所以相对于一般性的产品，药品的可替代性是很低的，这就导致药品的需求刚性，最典型的例子是2003年非典期间对板蓝根的需求完全超出公众的预期。（2）效用两重性。俗话说，是药三分毒，药品在用量上具有严格的要求，药品用的正确，可以救死扶伤，一旦用错，带来的后果是很严重的。药品的这个特点使得在正常情况下，对供应链末端需求有更为稳定的预期，但在遭遇突发事件时，对供应链的响应速度是一个极大的考验。（3）信息的不对称性。医院同消费者之间的信息不对称。医院凭借医疗活动的高度专业性，在缺乏有效监督的情况下，垄断了

32、大量信息的生产及披露特权；其次，医药批发商同医药制造商之间的信息不对称。医药批发商是医药供应链流通环节的主要参与者之一，其对医药市场行情的把握以及对医院医药需求状况的了解，使其产生了相对于医药制造商的信息优势；政府部门同医药制造商之间的信息不对称。作为市场参与者，医药制造商根据市场信号调整其产量、品种和价格。而政府部门对市场信息的灵敏度显然小于企业。从我国实际国情来看，药品属于半公益性产品。从上文的分析中可以看出，由于信息的种种封闭性，国内药品的利润率是很高的，这就催使国内众多医药公司的出现。目前我国药品市场形成了买方市场，主要有以下原因：一是医药产业结构不合理，表现为制药企业和药品批发企业小

33、、散、乱、多，市场集中度不高，企业为了积极占领和开拓市场，为销售药品和交易服务进行激烈的竞争。二是产品结构不合理，由于我国药品主要以仿制为主且重复性较大，经常出现一种药品有几十家甚至上百家药厂生产，导致药品间的差异化小或替代品的可替代程度高、从而使得很多产品都出现供过于求的局面。另外，尽管有些专利药品存在较少的竞争对手，但药品的最终销售仍需要终端的支持，而且存在替代治疗的药品，因此药品销售终端仍具有较强的主导地位。三是集体购买、大批量购买的普遍性。药品渠道的购买者主要为医院和药店：1）医院：医院是我国药品消费的主要场所，医院通过政府规定的招标采购制度，即医院向所有的药品生产企业或药品流通企业发

34、布所需采购的药品名单，由药厂或经销商报价，然后由医院的药事委员会进行审批来确定医院最终采购哪家药厂或经销商的产品，而药厂或经销商为了保住自己的市场，会尽量满足医院的要求并服从医院的主导地位。2）药店：近几年来，药店主要采用连锁经营、集团采购或药店联盟等形式来进行集体采购，通过数量上的优势来提升其与上游企业的讨价还价能力。医院和药店的集体购买、大批量购买的普遍性进一步强化了药品市场的买方主导地位。综上所述，正是因为上述原因，使得购买者在购买药品和交易服务时，有了更大的选择余地和更多的选择机会。相反，作为卖方的生产经营者则处于“被支配”的地位。4在发达国家，虽然药品零售企业的药品销售量已经超过了医

35、院药房，但是大多数药品的销售还是通过医生的处方来完成的。而在中国，由于医生与医院在医疗专业知识与药品信息方面拥有天然优势，而大多数患者对相关专业知识相对匮乏，使许多患者对医生的意见具有绝对的依赖性，而且也希望获得医生的专业指导，因此医生在消费者对药品的选择和使用中起到了举足轻重的作用，成为了药品消费者的全权代表。另外，“需求分离”也是医药供应链特殊性所在。所谓需求分离是指，医师在药品消费过程中具有决定性的影响作用，但是付费的却是患者。患者需求的是病情好转，但医师的需求却不一定这么单纯。笔者最近在西安杨森制药有限公司做医药代表实习期间，真实见证了医师是如何应对患者需求的。虽然我国在严格执行反商业

36、贿赂法，但商业贿赂在医药代表和医师之间却屡见不鲜。相对于操作较为规范、药品自主研发的外企，国内制药企业的产品雷同性严重，就CNS产品而言，外企产品的市场占有率不到20%。所以对于国内制药企业来讲，其市场需求具备一定的稳定性，只要说服医师处方自己的药，几乎就很难出现需求的大起大落。结合上文阐述的医师和消费者信息的不对称性，笔者认为，医药供应链的末端需求在宏观上要考虑患者的情况，比如人口数量、经济水平、受文化程度等，这会在整体上影响末端需求；同时在微观上要考虑医师的情况，比如治疗观念、经济情况等，这会在很大程度上影响医师的处方量。2.1.2我国医药SCM的现状分析随着中国经济的快速发展，一方面中国

37、医药经过近几十年的发展，年平均增长率为17.5%，发展速度快于全球平均水平，也高于全国工业平均增长速度 4.4 个百分点；另一方面人民生活水平的提高，基本医疗保险制度的实行，以及药品分类管理的推行，人们对医药的需求将不断增加，医药工业迅速增长和医药零售业的发展使医药物流业也得到了快速发展。在市场需求的引导和国家政策的支持下，一批有实力的国有或民营医药企业实力壮大，有助于大力发展医药物流。但长期以来，我国医药产业的管理体制与运作模式自成体系，显得相对封闭，药品流通环节和交易层次多，渠道复杂，信息不透明，不重视对供应链的管理，制造商和经销商之间缺乏长期合作的战略伙伴关系，导致整个药品流通环节成本过

38、高，流通效率低下。5因此，适时引入国外先进的供应链管理理论和方法并应用于医药企业实践，从供应链管理的角度来考虑我国医药企业的整个生产、经营活动，形成以信任和共同获利为基础的价值链、共享共赢将是十分必要的。现代医药经营企业已经逐步引入了医药物流供应链管理的理念和技术,逐步建立了基于药品信息化、分拣自动化、机械化、配送网络。技术化的医药配送中心,但无论是医药经营还是医药配送都只是医药供应链管理的一部分,不能把医药供应链管理实施仅仅理解为医药经营企业或医药配送医药供应链管理是依托一定的物流设备信息技术和进销管理系统有效整合药品生产、销售网络中的上下游资源,通过优化药品供销配送环节中的验收、存储、分拣

39、、配送等作业过程,提高订单处理能力,减低货物分拣差错,减少库存和缩短配送时间,降低流通成本,提高服务水平和资金使用效益,实现的自动化、信息化和效益化。6我国不少医药企业已经开始涉足供应链管理的实践，但是碍于先前的观念落后，供应链结构混乱，国内医药供应链还有很长的路要走。关键是如何将供应链管理的先进思想应用到医药行业中来，如何将国外医药行业供应链管理经验应用于我国医药行业，这都是对国内医药行业供应链发展的挑战。2.2大数据对医药供应链的影响 从大数据的概念提出至今，大数据已不是一个新鲜的事物，简单来讲大数据有四个特点：（1）数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；（2）数据类型繁多。前文提到的

40、网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。（3）处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。（4）只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。7在很多学者的研究中，大数据在医药行业的应用有着巨大的潜力。随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。大数据会对

41、医药供应链主要在以下几方面有着重要影响：1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。在医药行业中，在应用SAS分析平台进行精准预测后，可以及时收集何时售出、分析销售量等一系列信息，由此对医药研发、医药物流和库存进行科学化的改进，降低管理的成本，提高决策科学化。2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产

42、需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料

43、需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。6、物流效率。建立高效的运输与配送中心管理，通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，构建全业务流程的可视化、合理的配送中心间

44、的货物调拨以及正确选择和管理外包承运商和自有车队，提高企业对业务风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。大数据将用于供应链从需求产生，产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节，通过大数据的使用对其供应链进行详实的掌控，更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等；通过预先进行数据分析来调节供求；利用新的策划来优化供应链网络，推动供应链成为企业发展的核心竞争力。第3章 大数据背景下医药SCM存在的问题3.1我国医药供应链管理存在的问题3.1.1基于需求预测的角度我国医药行业市场目前正处于发展期，与欧美发达国家相比医药行业市场的规范性还是体现出了一定的差距。由于我国市场当中存在

45、着大量的中小型医药企业，受企业本身资产及规模所限造成了科研成果产业化程度不高的弊端。这部分企业缺乏完善的风险投资机制，在大多数情况下过分看重于短期经济效益，对于长线的产品研发却不肯进行深度投入，缺乏知识产权，制约了企业的整体性发展并使得项目种类片面、单一化。这部分中小企业是当前我国医药行业市场的主体部分，在其发展受到制约的情况下也对行业本身产生了影响并且造成了供应链的不稳定。在医药投资方面政府投入不足、科研投入不足也给医药行业的发展带来了影响使得企业研发出现了瓶颈。同时医药经济外向度偏低也给产业供应链的扩充产生了阻碍作用。8针对个体病人采用个性化的诊断和治疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生

46、疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。通过搜集个体患者的临床数据、基因数据、饮食、环境等互相影响。基因数据能揭示病人患病与基因异常有关，但也有其他因素会导致疾病，如血液的化学成分、身体代谢水平、脂肪含量等指标。医生出具治疗方案前还需知道这个病人的药物过敏状况、适合什么药物。同时，基因还受环境影响，同一个人在不同时期，基因数据也会不一样。目前的医疗预防计划针对某种高风险患病人群，但未随着饮食、环境变化而采取不同的方案。比如，除了先天的基因因素外，后天的饮食或环境影响也会导致高血压的发病，这样所要采取的治疗方法是不一样的。如果忽略

47、了饮食和环境的因素或将延误病人的及时治疗。因此，有专家提出，个性化医疗将是临床数据、社会因素数据、环境数据与遗传和分子学研究数据等多方面信息的结合。如果没有对于每个人独特信息的搜集，也就无法做到个性化的诊断、分析、治疗方案和治疗实施。而这个大数据的产生，依赖于基因检测技术、实时健康检测技术的发展，也是融合生物学和医学的方法。9个性化医疗目前还处在初期阶段。麦肯锡估计，在某些案例中，通过减少处方药量可以减少30%-70%的医疗成本。比如，早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。而如今的医疗诊断和分析还处于最初始的阶段，即，病人出现明显不适，再采取治疗方案。这在一定程度上增加了患者的经济负担和医务人员的治疗负担。同时，对于我国尚未开展个性化治疗的原因还在于临床医疗数据分析遇到的困难，包括临床数据的整合以及数据分析模型的建立。也就是说我们难以对大量有价值的临床数据进行全面分析，而这种分析会对流行病的预测以及单一患者的潜在症状预测产生不可估量的影响。3.1.2基于流通的角度由于在供应链的各个层次经营者都会设置安