一项同行评审研究表明，将地理空间分析与商业智能相结合可能有助于减少药品短缺并提高药物分发效率，特别是在新兴市场。许多发展中和转型经济体的药品供应链持续面临诸多挑战，包括配送路线效率低下、对需求可见性有限以及基本药物频繁缺货。2016年发表的一项研究认为，通过将地理数据直接嵌入药品分销管理系统，可以显著减少这些问题。该研究由Nonso Fredrick Chiobi撰写，发表在《学者经济学、商业与管理杂志》上，探讨了地理空间分析（一种基于位置分析数据的技术）如何与商业智能工具结合，以改善日常供应链决策。
弥合药品分销中的关键差距
根据该研究，药品供应链传统上依赖历史销售报告和基本绩效仪表板来指导决策。虽然许多组织收集位置数据，如诊所、药店和仓库的地理位置，但这些信息通常仅用于静态地图绘制，而非运营规划。与此同时，商业智能系统通常分析销售、库存和订单，而不考虑道路状况、旅行时间或区域可达性等地理现实。该研究认为，这种脱节导致了效率低下的问题，特别是在基础设施受限普遍存在的新兴市场中尤为明显。
研究提出的解决方案
Chiobi的研究提出了一个集成框架，将地理空间分析和商业智能整合到一个单一的操作系统中。该框架不是将地图和位置数据视为辅助工具，而是将地理智能嵌入核心供应链功能。
在建议的方法下，基于位置的数据用于支持：
- 需求预测，通过识别药品消费的地理模式
- 路线规划，使用实际旅行时间而非直线距离
- 订单优先级排序，考虑销售点可达性和交付前置时间
- 区域管理，以平衡工作量并改善市场覆盖
该研究强调，所需技术（如GIS软件、具有空间扩展的关系数据库和分析仪表板）在2016年已经可用，使实际实施成为可能。
为何这很重要
该研究的影响超出了运营效率的范畴。在药品供应链中，分销失败会直接影响公共健康，导致治疗中断和可预防的健康结果。通过提高操作层面的可见性和决策能力，所提出的框架可以帮助分销商更可靠地将药品送达偏远和服务不足的地区。研究表明，基于地理位置的决策还可以减少不必要的运输成本，提高交付可靠性，并帮助组织更有效地应对需求波动。
向数据驱动的医疗物流转变
虽然研究中提出的框架是概念性的，但它反映了医疗物流中更广泛地向数据驱动方法的转变。空间分析与操作系统的集成与日益增长的兴趣相一致，即使用高级分析、数字地图和优化工具来现代化供应链。Chiobi认为，空间数据不应再被视为辅助报告功能，而应作为操作智能的核心组件——实时提供信息以指导决策，而非事后分析。
展望未来
该研究最后强调了未来研究和实际实施的机会，包括在真实分销环境中测试该框架的试点项目。随着全球医疗系统面临在扩大可及性的同时提高效率的日益增长的压力，该研究指出，地理空间赋能的分析是加强药品供应链的一条有希望的途径。
研究详情
标题：《将地理空间分析与商业智能整合用于药品供应链工作流程优化》
作者：Nonso Fredrick Chiobi
期刊：《学者经济学、商业与管理杂志》
年份：2016
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