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「太阳城tyc手机客户端登录」流感到来的时候,您家的奥司他韦、帕拉米韦断货了吗?

2020-01-11 10:06:11

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太阳城tyc手机客户端登录,2017年入冬以来,我国流感活动水平上升较快,且仍处于上升态势。专家分析认为,此次流感高发是由于季节、气候异常、流行的优势毒株(乙型yamagata)已多年未成为优势毒株,导致人群缺乏免疫屏障,易感人群增多。一时间大批小伙伴们相继倒下,还有网友在社交平台发文称,最近办公室就有半数的人,因为高烧请假了。医院里更是人满为患,前来看病的大人和孩子都要把门诊部挤爆了,而且据说因为患流感来输液的病人,已经排到了病房外的走廊里。

在这场“流感大作战”的初始阶段中,各地不少药店在奥司他韦、扎那米韦、帕拉米韦在内的流感抗病毒药品的供应链上都遇到了不少麻烦,缺货、断货等险象环生,最后不得不紧急采取临时采购措施,没有给消费者雪中送炭让让他们在第一时间接受治疗,同时也让不少药店由于紧急采购、物流、调拨导致成本上升,并且错过了很好的销售机会。而且所造成的后遗症是紧急应对的心理往往会导致“恐慌性采购”或者“恐慌性生产”,即大批量、不惜代价、甚至不切实际的采购和生产,最终在该流感结束后极有可能会导致药店和生产企业大量的库存积压,甚至会影响到供给侧的改革。

药品的供应问题甚至引起了国家卫生计生委的高度重视,该委医政医管局副局长焦雅辉表示表示,我国抗病毒药物供应保障充分,各地要统筹调配医疗资源,并且做好抗病毒药品供应保障。

药店的紧急采购、工厂的仓促插单生产、政府的高度重视等还是可以归结于事后的一种应对措施,而如何能够事先预知,特别是通过大量的数据进行挖掘来进行事先判断和准备,最终降低整个药品供应链上的不确定性则应该成为药店、生产商乃至政府监管层面所要关注的。

药品供应链中的所有流程都是根据对消费者的需求进行预测所进行的,因此药品的销售预测也就是消费者的需求预测构成了整个供应链计划中的基础,预测最终的目的是科学准确判断事实,让决策者产生思路清晰的决策行动。曾经有人说:因为预测总是不准的,所以就不用预测了。诚然,做到100%的预测准确性如同神仙显灵,但预测准确性90%和10%对于企业库存、销售、物流、仓储的成本和效率等还是带来巨大的影响,特别是通过药店企业、政府监管部门的大数据,结合相关预测算法其实是可以做不少深度挖掘工作的。而不需求预测,仅仅只是被动反应,那在应对该类事件的时候就只能依靠运气了。

通过此次事件可以看出,不少药店其实对于消费者的需求预测并不是非常的熟悉,更谈不上太多的应用。但实际上,这次流感药品的需求并不是空穴来风,而是受到流感爆发的影响,相信今年所流行的乙型流感病毒其实也并不是第一次出现,那么往年冬季流感药品特别是针对该病毒药品的销售数据是否有所记录和挖掘,同时流感在爆发初期,各地的卫计委疾控中心均开始发布流感预警,这些预警有无被药店采购部门所监控;还有流感的流行有地域性和时间性的差异,那些第一时间受到该病毒侵袭的北方区域的流感药品数据是否能够引起药店的警醒,以及气象局所发布的天气预报的数据是否也被药店关注等等,假如对这些关键数据,如往年类似病情的销售数据、疾控中心的预警等级和范围、未来的天气走势数据、不同区域的销售数据等进行挖掘、分析、建模,相信能够在这次流感大规模爆发之前就能做好应对准备。

以上的说法并非理论的纸上谈兵,其实在国内外的零售实践中都已经得到了广泛的应用,而相关预测技术、算法和工具也都非常成熟。

google的工程师从众多关于流感的关键词的组合中,挑出45个重要检索词条作为特征,训练了一个线性回归模型来预测2007年和2008年的冻结流感传播的趋势、时间和地点,该模型的预测结果的准确率最后高达97%,而该模型完全可以和关于流感的商品如口罩、营养食品、非处方药品等销售建立起联系,构建“流感商品销售指数”,来指导这些商品在特定时间、地点的具体销售数量。

国内某电商平台和一个供应商成功的进行联合预测和补货系统的开发和应用,在 2017年“双十一”前投入使用后,避免了过去出现的供货过多或过少,不均匀等补货情况,最终实现该平台现货率提高12%,该供应商订单的满足率提高27%。其中仅现货率这一项指标就能够促使其每年提升超过3000万的gmv。

在当下和未来,当大数据和算法成为社会、企业和个人已经无法忽视的资产时,预测已经成为大数据和算法体现价值的一种重要方式。对于预测的重视,不仅仅是向大数据要价值的一种体现,更深刻反映了的大数据的意识以及思维方式。虽然每个药店企业都会得益于大数据、算法、模型能使用所带来的好处,但这并不意味这每家药店都要自己养着数据科学或者机器智能方面的专家,可以由专业的公司提供给全社会使用,这样才能更加高效的促进药品零售的发展。

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