Intelligent Inventory Management

0
42
Intelligent Inventory Management
Intelligent Inventory Management

โรงพยาบาลขนาดใหญ่มักมีปัญหาเรื่องของการจัดการสินค้าภายในโรงพยาบาล ตั้งแต่กระบวนการสั่งซื้อ การจัดเก็บ การขนส่ง ในปัจจุบันได้มีการนำแนวคิด Logistics เข้ามาช่วยในเรื่องของการบริหารจัดการในการขนส่งทั้งคน เงิน ของและข้อมูล รวมถึงการนำ AI (Artificial Intelligence) เข้ามาช่วยในการจัดการทำให้เกิดการ Lean ระบบภายในองค์กรได้มากขึ้น โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดการ Lead time ให้ดีขึ้นด้วย AI เพื่อลด reorder point

ปัญหาที่โรงพยาบาลขนาดใหญ่ต้องเผชิญกับการจัดการ Stock ต่างๆ เช่น มี Stock หลายจุด มี reorder point เพิ่มขึ้น หลักการของ Reorder point อธิบายได้จากสมการดังนี้

Lead time แบ่งออกเป็น 2 ช่วง

  1. จาก Supplier ถ้าจัดการได้ดีจะทำให้มีของจาก Supplier มาส่งได้ทันเวลา มีของใน stock
  2. ภายใน รพ. หลังได้ของจาก Supplier แล้ว ต้องมีการส่งต่อภายในอย่างไรต้องกลับมาวิเคราะห์วิธีการขนส่งด้วยหลักการทาง Logistics ที่เหมาะสมกับบริบทองค์กร คือ
    • สำรวจ Node และ Routes ภายในโรงพยาบาล
    • แบ่งตามความสำคัญของลูกค้า จุดไหนใช้บ่อย จุดไหนต้องส่งบ่อย
    • พิจารณาวิธีขนส่งจากการวิเคราะห์ Volume, Capacity, Time, Distance
    • วางแผนการขนส่ง
    • กำหนดตารางการขนส่ง
    • กำหนดโครงสร้างหน่วยงานขนส่งกลาง ได้แก่ Competency, Resource, IT System
    • วางแผนรองรับการเปลี่ยนแปลง กรณีที่มี Demand เปลี่ยน, Origin-Destination เปลี่ยน, เงื่อนไขเวลาในการ Service เปลี่ยน

ปัจจัยที่มีผลต่อระดับสินค้าคงคลัง

  1. Demand
  2. Lead time
  3. ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ
  4. ค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อ

การนำ AI มาใช้ในการจัดการคลังยาและเวชภัณฑ์ องค์กรจะต้องระบุ 3 ข้อสำคัญ ดังนี้

  1. Understand Current Process ทำความเข้าใจกระบวนการหรือระบบขององค์กรที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน เช่น หน่วยงานเภสัชกรรมใช้ SAP System ในการบริหาร Stock, สถิติค่าเฉลี่ยปริมาณการบริโภคสินค้าในอดีต.
  2. Identify Problem ระบุปัญหาที่เกิดขึ้นให้ชัดเจน เช่น ปัญหาการขาด stock, การสั่งสินค้ามากเกินความจำเป็น.
  3. Identify Opportunity ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสามารถพยากรณ์การจ่ายยาได้อย่างแม่นยำและให้คำแนะนำที่แม่นยำในการสั่งยาสำหรับเภสัชกร.

เมื่อระบุสถานการณ์ปัจจุบันขององค์กรได้อย่างชัดเจนแล้ว จึงเริ่มรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง จำนวนข้อมูลยิ่งมาก ยิ่งทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น จากนั้นจึงเลือกรูปแบบ Neural Networks ที่เหมาะสม

ปัจจัยที่ทำให้ AI Project ประสบความสำเร็จ

 AI เป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถช่วยลดปัญหาด้าน Logistics ขององค์กรได้ ดังนั้นองค์กรควรทำความเข้าใจสภาพปัญหาที่แท้จริง เก็บรวบรวมข้อมูลสำคัญให้ได้มากที่สุด ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลโดยผู้เชี่ยวชาญ

ถอดบทเรียนโดย จุฑาธิป อินทรเรืองศรี โรงพยาบาลนมะรักษ์ เฉพาะทางศัลยศาสตร์มะเร็งขนาดเล็ก

ทิ้งคำตอบไว้

Please enter your comment!
Please enter your name here