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S连锁药店需求预测和补货研究

S连锁药店需求预测和补货研究

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作者：刘扬山东财经大学

学位级别：硕士

自我国在医药行业实行两票制以来,医院药房中储备的药品种类和数量逐渐减少,医院药品外包给药房的现象逐渐普遍化。这种情况导致近年来药店数量激增,各连锁药店之间的竞争进入白热化阶段。在当前市场竞争激烈的情况下,药品价格透明化导... 详细信息

自我国在医药行业实行两票制以来,医院药房中储备的药品种类和数量逐渐减少,医院药品外包给药房的现象逐渐普遍化。这种情况导致近年来药店数量激增,各连锁药店之间的竞争进入白热化阶段。在当前市场竞争激烈的情况下,药品价格透明化导致企业的利润空间逐渐减小,要想获得更高的利润,药品连锁机构需要提高自身的库存管理水平。但目前药品连锁机构的信息化水平不高,各药店依靠经验请货,导致药品存在大量积压、过期和短缺等情况。提高企业信息化管理水平、保有合适的库存量是目前药店需要关注和思考的问题。为了改善药品连锁机构库存管理水平不高的情况,本文重点从影响药品库存的需求预测和补货两个方面进行研究。药品的需求预测是库存管理的基础,精确的药品需求预测可以有效的指导采购,并为后续的库存管理提供依据。补货是医药零售型企业不可缺失的重要环节,不仅直接影响企业的库存状况还影响企业对消费者需求的响应速度。从对国内某大型连锁药品企业S企业的需求预测和补货现状来看,目前S企业信息化水平较低,需求预测和补货主要依靠店员的销售经验来完成,药品积压严重。本文对S企业的从需求预测和补货两个方面的问题进行深入研究。首先,分析药品需求时间序列的平稳性,使用基于XGboost的组合预测模型对需求进行预测。对于零售型连锁药店来说,药品的需求受到政策、气象、促销因素等多个方面的影响。其中促销策略是引起需求变化的一个重要因素,本文中我们深入分析促销因素的影响,对所有品类药品的需求和促销因素做相关性分析,选择与促销相关性大的几类药品做深入研究,将促销因素作为影响药品需求的重要因素加入到预测模型中,以提高需求预测模型在不同类型序列下的准确性。然后将该企业总仓库和门店之间的供应看作一个小型的二级供应链,并以此为研究对象。对比分析库存管理方法JMI、VMI以及cpfr,选择cpfr方法作为库存管理模式。以cpfr方法中协同、规划、预测、补货四个方面为视角,详细阐述该种零售型连锁型药店实施cpfr的具体步骤。然后,从整体最优角度出发协同门店和仓库、门店和门店之间的库存问题。在预测过程中,根据需求预测模型的结果和基于促销成本的库存成本两个方面计算最优经济批量和订货次数。对比药店实施cpfr库存管理方法前和实施cpfr库存管理方法后的库存管理费用,论证了零售型连锁药店实施cpfr库存管理方法的有效性。本文通过cpfr库存方法将连锁门店和作为药品供应商的企业仓库联系起来协同管理,提出融合促销因素基于XGboost的组合预测模型对药店的药品需求进行预测,提高促销活动影响下的需求预测精确度,在计算库存成本和经济订货批量时充分考虑促销因素的影响加入促销成本,以提高库存成本和经济批量的精准度。从减少S企业的订货费用,降低药品运输中的空间浪费来达到降低企业的库存管理费用的目的,在实践之后,S企业研究药店每月的订货成本减少,每次订货运输时空余空间减少。本文研究S企业中一个门店的库存,从局部最优到整体最优的角度出发优化企业库存,在未来可将这个方法应用于其他门店,其他医药零售企业也可以借鉴该方法,从而促进医药零售业的发展,也为其他零售行业实施cpfr方法提供参考和借鉴。

关键词：需求预测促销协同补货 XGboost算法 cpfr方法

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